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투영 변환 블록 계수를 이용한 피부 색소 침착 검출
Skin Pigmentation Detection Using Projection Transformed Block Coefficient 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.16 no.9, 2013년, pp.1044 - 1056  

류양 (부경대학교 IT융합응용공학과) ,  이석환 (동명대학교 정보보호학과) ,  권성근 (경일대학교 전자공학과) ,  권기룡 (부경대학교 IT융합응용공학과)

초록
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본 논문에서는 피부 색소 침착 영역을 검출하고 침착 정도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 훈련 영상(training image)의 통계적 분석을 통해 피부 영역에 대한 GMM-EM 클러스터링 기반 컬러 모델을 구축하고 이를 통해 피부 영역을 추출한 후, 형태학적 처리(morphological processing)를 통해 피부 영역에 존재하는 잡음을 제거한다. 이후 ICA (independent component analysis) 알고리즘을 통해 피부 영역을 헤모글로빈 및 멜라닌 성분으로 분리하고, 각 성분에 대한 투영 변환 블록 계수에 의하여 색소 침착 영역 및 크기를 결정한다. 성능 평가를 위한 모의실험으로부터 제안한 색소 침착 검출 알고리즘은 피부 색소 침착 영역의 크기 및 침착 정도를 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents an approach for detecting and measuring human skin pigmentation. In the proposed scheme, we extract a skin area by a GMM-EM clustering based skin color model that is estimated from the statistical analysis of training images and remove tiny noises through the morphology processin...

주제어

#색소침착검출   #헤모글로빈   #멜라닌   #2D 위치 히스토그램   #GMM-EM 클러스터링  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
피부 색소 침착은 무엇인가? 피부는 인체에서 가장 면적이 넓은 기관으로서 색소 침착(pigmentation) 패턴을 변화함으로써 피부의 내외적인 자극들에 대하여 반응한다. 피부 색소 침착은 정상적인 피부와는 다른 색을 띠는 현상을 의미하는데 색소 침착 자체를 건강 이상을 판단하는 인자로 보기는 어렵지만, 흑생종(melanoma), 기저세포암(basal cell carcinoma), 및 편평세포암종(squamous cell carcinoma) 등의 피부질환으로 진행될 수 있다. 따라서 피부 색소 검출은 미용뿐만 아니라 의학적으로도 매우 중요한 역할을 한다.
피부의 색은 무엇에 의해 결정되는가? 피부의 색은 피부 조직에 존재하는 멜라닌 및 헤모글로빈 성분의 양과 분포에 의해 결정되고, 이들은 표피(epidermis)와 진피(dermis)에 각각 존재한다. 멜라닌은 표피층에서 가시광선을 흡수 및 전파하여 피부색을 어둡게 하는 멜라닌 세포(melanocytes)에 의해 생성되고[7], 이때 빛의 흡수량은 멜라닌의 단위 부피에 따라 결정되는데 백인, 아시아인, 및 아프리카인의 피부색이 서로 다른 이유가 여기에 있다.
피부 색소 침착 판별에서 가장 많이 활용되는 방법인 육안 검사의 단점은 무엇인가? 따라서 피부에서 멜라닌 및 헤모글로빈 성분의 분포를 분석함으로써 피부 색소의 침착 정도 및 형태를 분석할 수 있는데, 피부 색소 침착 판별에서 가장 많이 활용되는 방법은 육안 검사(visual examination)이다. 이 방법은 가장 많이 활용되지만 검사 결과가 매우 주관적이고 정량적이지 못하다는 단점으로 인해 피부 색소 침착 정도의 정량적 판단 방법에 대한 필요성이 대두되고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (18)

  1. K.M. Clawson, P.J. Morrow, B.W. Scotney, D.J. Mckenna, and O.M. Dolan, "Computerised Skin Lesion Surface Analysis for Pigment Asymmetry Quantification," International Machine Vision and Image Processing Conference, pp. 75-82, 2007. 

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  18. Y. Liu, K.R. Kwon, K.S. Moon, S.H. Lee, and S.G. Kwon, "Broken Traffic Sign Recognition Based on Local Histogram Matching," Computing, Communications and Applications Conference (ComComAp) , pp. 415-419, 2012. 

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