摘 要：像一座高楼，每一根钢筋是它的基础，而我们的毛孔就是整个皮肤的基础，因此我们皮肤状况的好坏完全取决于我们的毛孔。在当今人人追求美的时候，更多的人开始渐渐重视到毛孔健康的重要性。本系统可以方便快捷的对我们的毛孔状况进行检测，帮助护肤，美容的人群在短时间里，有不一样的效果。本系统将会先对图片进行图像分割，用中值滤波将图像大部分的噪声剔除，再利用直方图均衡化增强图像整体的对比度，最后用二值化增强色斑亮度。运用灰度差值直方图、Retinex算法等进行检测分析，针对皮肤毛孔的实时状况，给出结论。该系统可以较准确地得到一个人皮肤毛孔的健康水平，而且快速、便捷、有效。
关键词：图像分割;二值化;中值滤波;直方图均衡化;Retinex
一、毛孔检测
（一）毛孔检测的重要性
在社会日益变革的今天，中国的社会飞速发展，现在的中国到处每天都在发生着改变，不断潜移默化的影响着我们。人们的思想更加丰富，看待事物的角度变得更加宽泛，将视线投向更远的地方。
皮肤作为我们的外表，无时无刻都在保护我们人体的健康和各种含氧量、水分等的平衡，也是我们人类的第一道防线。而在脸上的皮肤，更能表现一个人的形象和性格，也可算是初次见面的第一张名片。女性更会打扮自己，尽力以一个完美的形象崭露在人群中，一层层妆，粉盖在脸上，稍微处理不当就会引发皮肤的失衡。皮肤上有着排列不断的毛孔，毛孔是我们每次监测的一个指标，也是其中最重要的一个，毛孔是我们皮肤状况的基础。
每年中国在护肤品上的消费，在世界排行上是一直处于前三的一个位置，因为护肤的不合理导致疾病的不在少数，因此开发这样一个基于图像处理的皮肤检测系统尤为重要，大部分女性将会是最大的受益者，因为据我们所知，我们想要对自己的皮肤更加了解，只能去美容医院这一些机构，医院的机器设备庞大，操作需要一定的基础。每去一次花费也是很大的，只能定期去。而我们的这个检测系统完善后，我们可以随时随地通过自己手机的拍摄的照片，来检测自己皮肤毛孔的状况。
我们随时监测自己毛孔的状况，及时发现病变，避免造成不可逆性的损害，每次检查结合APP会给出一个合理的护肤或治疗报告，根据报告合理的选择护肤品和方法，帮助用户在一定的时间里，通过科学的方法，达到最完美的效果，而这种监测系统将会随着一代一代的完善，不断的普及开来，起到划时代的意义。
（二）毛孔检测系统的现状与弊端
平时我们了解自己的皮肤毛孔状况，改善肤质，大部分人会选择去美容院，美容院的那些仪器看起来五花八门，样式不一，而且普遍给人的感觉是仪器太大。
每次检测毛孔状况都需要花费不菲的金钱和时间，如果将那些仪器自己买回来，不经培训普通人也不能在短时间内掌握运用仪器。有时候为了检测效果，会往我们的脸上涂抹一些东西，对我们的皮肤也不好。如果长时间不去检测，进行合理的护理，皮肤状况可能会发生反弹，无法进行一个长久的护肤美容。
（三）创新点
我们的这个毛孔检测系统是基于图像处理技术，和现有的检测方法截然不同，可以摆脱那些仪器直接和脸部接触，更加安全。这个系统没有庞大的机身，只需要在我们的手机上下一个相应的APP，我们就可以随时随地的掌握我们自己的毛孔健康状况，再结合相应的医生的分析，可以做到足不出户，在家里自己美容。
二、系统
（一）图像采集方法
图像采集一般会分为两类，一类是利用照相机拍摄的数字照片;另一类是以摄像机为主的连续拍照设备。
（二）图像的预处理
由于受现在手机摄像头和处理器的影响，拍摄毛孔出来的原始图片会受到种种声音或图像的干扰，检测时不能直接使用。必须要在前期就对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理使获取图像更能突出想要体现的内容。因此，图像的预处理就显得尤为重要。预处理的目的是要将原图像数据加以改善，增强后续处理比较重要的图像特征而消去那些无关紧要的声音或图像。为了便于毛孔的检测，在本系统中，主要采用了直方图均衡化、中值滤波、图像分割的预处理方法。
（1）直方图均衡化。我们脸上的毛孔微小但却数量众多，由于拍照环境导致照片质量不能达到我们所需的要求，比如反光等。直方图均衡化可以较好的凸显出我们所要分析的毛孔，層次明确增加毛孔分析的精度和准度。本系统采用的是直方图均衡化。直方图均衡化就是把原始图的直方图变换为比较均匀的直方图形式，也就是使灰度值概率更平均，从而“扩大”研究对象和背景灰度的不同之处，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果 。通过直方图均衡化，皮肤上的毛孔，纹理等，可以更好地展示出来。直方图均衡化基本步骤：首先统计给定的待处理图像的直方图。然后根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换。最后用新灰度代替旧灰度，这一步是近似过程，应根据处理的目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似的合并到一起。这样就可以增强图像整体对比度了。通过直方图均衡化，处理后的图像中的毛孔非常清楚明了。经过直方图均衡化的图中的人物将棱角分明，脸上不再有明显的反光，图像整体对比度明显增强，给计算机提供的纹理图像就能更清晰地被分析出来。
（2）中值滤波。我们往往在生活中拍摄照片时，能够影响系统图像清晰度的因素很多。由于手机、环境不同，例如室外光照强度不够均匀就会造成灰度过于集中，但是在图像的转换中往往都会产生噪声污染，导致图像的质量大大降低。轻者表现为图形的细节难以明辨，重则表现为图像模糊不清，图像的本貌也看不出来。致使不同人拍摄出的照片不同，直接使用会是每个人因为主观因素致使检测结果不同，而利用中值滤波，我们可以将冗杂的噪声污染适当的减少，从而可以将我们所需检测毛孔得到合理的分析。
在进行检测之前首先得对图片进行增强，然后采用一个含有奇数点的滑动窗口，将窗口内的所有灰度值排序并用其中值代替窗口中心像素的灰度值，中值滤波在二维数字图像中，对于滤波窗口为A的二维中值滤波可以定义为：