皮肤镜影像中毛发噪声的移除

简介：
本研究专注于开发一种创新算法，用于在皮肤镜图像中有效去除毛发噪音，以提高皮肤病诊断的准确性。 处理皮肤镜黑素细胞瘤图像中的毛发噪声，并修复被遮挡的区域可以按照以下步骤进行： 1. **灰度化**：将皮肤镜下的彩色黑素细胞瘤图片转换为灰度格式，这样便于后续的分析和处理。 2. **波谷检测器应用**：采用特定结构元素对已转成灰度的图像执行形态学闭运算（先膨胀后腐蚀），以填充物体内细小空洞并连接相邻物体。然后将原图与经过闭运算后的图像相减，生成背景较暗、毛发区域较亮的新图像。 3. **阈值分割**：利用波谷检测得到的图像进行交互式阈值处理，实现二值化过程以创建用于后续步骤（如区域生长）的毛发表面掩模。 4. **标记连通域并去除小噪声点**：通过区域生长技术识别和标定各个连接区域，并根据大小设定一个阈值来排除那些面积较小、可能代表的是背景中的杂散噪点，从而减少对原始图像信息的影响。 5. **利用掩膜恢复皮肤细节**：使用经过处理后得到的二值图作为掩模，去除毛发遮挡部分并重建被掩盖区域的真实皮肤状态。