皱纹是衰老的重要标志,也是抗衰老的关注重点,其检测及定量评价有极大的研究意义。然而人脸皮肤粗糙导致其成像噪声较多以及细小皱纹与皮肤背景强度差值过小,导致皱纹的检测率较低。此外,皱纹的定量评价方法中也存在着评价指标过少,缺少对于人脸整体皱纹的定量评价方法等问题。针对上述问题,本文对人脸图像的皱纹检测及定量评价方法进行了研究。根据皱纹曲线对象的几何约束及强度约束,改进了最大曲率方法用于皱纹检测。结合现有皱纹评价方法提出了对人脸整体皱纹进行定量评价的方法。本文的主要工作可以总结为以下三个方面:1.图像特征提取。本文结合Gabor滤波器组和Frangi滤波器的滤波结果作为图像特征。实验表明,结合Gabor滤波器组和Frangi滤波器,能够对不同粗细程度的皱纹进行较好的特征提取。2.皱纹检测。本文提出一种改进的最大曲率方法用于皱纹检测。研究现有皱纹检测方法对皱纹的定义,确定皱纹作为曲线对象的几何约束以及图像强度约束。二值化特征图像,根据二值图像连通分量偏心率大于0.98的数量占比,判断皱纹特征提取效果。最后根据皱纹特征提取效果选择特征图像或原灰度图像,计算其轮廓最大曲率点进行皱纹检测,并在其连接步骤中考虑了四个方向,提出各皱纹区域图像连接方向的选择方案,以适用不同走向皱纹的检测。经实验验证,本文方法与现有皱纹检测方法相比,较大地提高了皱纹检测率,尤其是粗糙皮肤图像中的皱纹检测。3.皱纹定量评价。本文提出了一种皱纹定量评价模型。针对目前皱纹定量评价指标较少的问题,查阅目前医学上皱纹评级标准等文献,并结合基于图像的皱纹定量评价模型指标,确定皱纹定量评价指标:长度、深度、宽度和数量。根据上述确定的皱纹指标,提出了人脸整体皱纹的定量评价模型。将本文定量评价结果与临床评分对比,两者存在较大的正向相关性。