本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像分析的智能皮肤管理系统。
背景技术：
1、当前，信息化和数字化技术也出现了突破性进展，以图像识别为特色的神经网络识别技术在许多领域大放异彩，皮肤病也是图像识别的应用领域之一，针对皮肤病图像的识别中，皮损区域的分割是极其关键的环节，由于皮损区域可能存在的不规则、颜色不统一以及边缘不明显的问题，常导致图像识别精度差，进而导致图像识别准确度低，因此，如何提高皮损区域的分割匹配效率以准确识别匹配对应的皮肤病症，是本领域技术人员亟待解决的问题。
2、中国专利公开号cn114693703a公布了一种皮肤镜图像分割模型训练、皮肤镜图像识别方法及装置，方法包括：接收待识别皮肤镜图像；待识别皮肤镜图像包括：皮肤病的病灶；响应用户触发的皮肤镜图像分割请求，将待识别皮肤镜图像输入至皮肤镜图像分割模型中，确定待识别皮肤镜图像中的病灶区域；皮肤镜图像分割模型为训练第一预设模型得到的；第一预设模型包括空洞卷积层、自注意力模块；根据待识别皮肤镜图像中的病灶区域，生成待识别皮肤镜图像对应的分割图像；输出待识别皮肤镜图像对应的分割图像。上述技术方案存在以下问题：皮肤镜图像的分割采用单一的皮肤镜图像分割模型进行分割，若分割结果存在误差则后续图像识别的精度则会受到影响。
技术实现思路
1、为此，本发明提供一种基于图像分析的智能皮肤管理系统，通过实际图像状态以及图像匹配结果调整图像分割方式，进而克服现有技术中存在的皮肤镜图像的分割采用单一的皮肤镜图像分割模型进行分割导致图像识别的精度差的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供一种基于图像分析的智能皮肤管理系统，包括：
3、数据分析单元，其与数据上传端相连，用以根据用户上传的目标图像的像素值对比度以及像素值聚集度确定像素值状态，以及根据像素值状态确定图像匹配方式为图像参数直接匹配或图像切割间接匹配；
4、图像处理单元，其与所述数据分析单元相连，用以根据目标图像的特征区域的离散度以及特征区域的规则度确定目标图像的特征区域的分布状态，以及根据目标图像的特征区域的分布状态确定图像切割间接匹配的具体匹配方式；
5、图像匹配单元，其与所述数据分析单元以及所述图像处理单元相连，用以执行数据分析单元或图像处理单元的指令信息，其中，图像切割间接匹配下的不同的具体匹配方式对应有不同的在匹配失败条件；
6、预储存单元，其与所述图像匹配单元相连，用以储存若干预储存图像，各预储存图像均对应设置有病症标签；
7、图像切割间接匹配的具体匹配方式为根据边缘搜索方式针对目标图像进行切割匹配或根据点级搜索方式针对目标图像进行切割匹配；
8、在匹配失败条件下，图像匹配单元针对目标图像的最小匹配圆的直径进行调节，或，针对目标图像的匹配区域的匹配面积进行调节。
9、进一步地，数据分析单元检测目标图像中各图像点的像素值并根据像素值状态确定图像匹配方式，包括图像参数直接匹配以及图像切割间接匹配。
10、进一步地，所述数据分析单元根据目标图像中的像素值对比度以及像素值聚集度确定像素值状态，包括：
11、第一像素值状态，目标图像中的像素值对比度大于预设像素值对比度且像素值聚集度大于预设像素值聚集度；
12、第二像素值状态，目标图像中的像素值对比度小于或等于预设像素值对比度或像素值聚集度小于或等于预设像素值聚集度。
13、进一步地，图像参数直接匹配中，图像匹配单元分别计算目标图像与各预储存图像的相似度，并将对应的相似度最大的预储存图像记为匹配成功图像。
14、进一步地，图像处理单元根据目标图像的特征区域的分布状态确定图像切割间接匹配的具体匹配方式，包括根据边缘搜索方式针对目标图像进行切割匹配或根据点级搜索方式针对目标图像的进行切割匹配。
15、进一步地，所述图像处理单元根据目标图像的特征区域的离散度以及特征区域的规则度确定目标图像的特征区域的分布状态，包括：
16、第一分布状态，目标图像的特征区域的离散度小于预设离散度且目标图像的特征区域的规则度大于预设规则度；
17、第二分布状态，目标图像的特征区域的离散度大于或等于预设离散度或目标图像的特征区域的规则度小于或等于预设规则度。
18、进一步地，图像匹配单元根据边缘搜索方式针对目标图像进行切割匹配，其中，图像匹配单元针对目标图像的特征区域与各预储存图像的特征区域进行参考差异值匹配；
19、在匹配失败条件下，针对目标图像的最小匹配圆的直径进行减小调节。
20、进一步地，图像匹配单元根据点级搜索方式针对目标图像的进行切割匹配，其中，图像匹配单元将目标图像内的对应的特征子区域面积最大的子象限记为匹配区域，图像匹配单元将匹配区域与各预储存图像的特征区域对应的特征子区域面积最大的子象进行限参考差异值匹配；
21、在匹配失败条件下，针对目标图像的匹配区域的匹配面积进行增大调节。
22、进一步地，所述图像匹配单元针对所述目标图像的匹配区域的匹配面积的增大调节中，选取与匹配区域相邻的一子象限补充至匹配区域；
23、若匹配区域存在两可选择的相邻的子象限，图像匹配单元将对应的特征子区域的数量较多的子象限补充至匹配区域。
24、进一步地，所述图像匹配单元设置有最大匹配次数，当匹配失败次数等于最大匹配次数时，图像匹配单元判定图像匹配失败。
25、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明技术方案中，数据分析单元检测目标图像中各图像点的像素值并根据像素值状态确定图像匹配方式，其中通过像素值状态反映目标图像中的像素点之间的对比度程度以及像素值是否聚集，进而对目标图像进行不同的图像匹配方式的选择，进而使得图像匹配方式更加符合实际应用场景，避免了单一图像识别匹配模式造成的图像识别针对性差以及实用性差，进一步提高了本发明的皮肤图像识别匹配效率。
26、进一步地，本发明中图像处理单元根据目标图像的特征区域的分布状态确定图像切割间接匹配的具体匹配方式，通过目标图像的特征区域的离散程度以及规则度表征目标图像的皮损区域的特征，进而使得图像切割间接匹配的具体匹配方式的选择更加符合图像的具体实际情况，使得本发明的图像处理更加具有针对性，进一步提高了本发明的皮肤图像识别匹配效率。
27、进一步地，本发明中在匹配失败条件下，图像匹配单元针对目标图像的最小匹配圆的直径进行调节，或，针对目标图像的匹配区域的匹配面积进行调节，图像匹配单元根据匹配结果进行匹配过程的对应性调节，使得图像识别匹配过程的调节更加符合实际工作过程，进而提高了本发明中皮肤图像识别匹配效率。
1.一种基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，数据分析单元检测目标图像中各图像点的像素值并根据像素值状态确定图像匹配方式，包括图像参数直接匹配以及图像切割间接匹配。
3.根据权利要求2所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，所述数据分析单元根据目标图像中的像素值对比度以及像素值聚集度确定像素值状态，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，图像参数直接匹配中，图像匹配单元分别计算目标图像与各预储存图像的相似度，并将对应的相似度最大的预储存图像记为匹配成功图像。
5.根据权利要求4所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，图像处理单元根据目标图像的特征区域的分布状态确定图像切割间接匹配的具体匹配方式，包括根据边缘搜索方式针对目标图像进行切割匹配或根据点级搜索方式针对目标图像的进行切割匹配。
6.根据权利要求5所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，所述图像处理单元根据目标图像的特征区域的离散度以及特征区域的规则度确定目标图像的特征区域的分布状态，包括：
7.根据权利要求6所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，图像匹配单元根据边缘搜索方式针对目标图像进行切割匹配，其中，图像匹配单元针对目标图像的特征区域与各预储存图像的特征区域进行参考差异值匹配；
8.根据权利要求7所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，图像匹配单元根据点级搜索方式针对目标图像的进行切割匹配，其中，图像匹配单元将目标图像内的对应的特征子区域面积最大的子象限记为匹配区域，图像匹配单元将匹配区域与各预储存图像的特征区域对应的特征子区域面积最大的子象进行限参考差异值匹配；
9.根据权利要求7所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，所述图像匹配单元针对所述目标图像的匹配区域的匹配面积的增大调节中，选取与匹配区域相邻的一子象限补充至匹配区域；
10.根据权利要求9所述的基于图像分析的智能皮肤管理系统，其特征在于，所述图像匹配单元设置有最大匹配次数，当匹配失败次数等于最大匹配次数时，图像匹配单元判定图像匹配失败。
