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皮肤沟壑存在大量的细微褶皱和断纹,外在的亮度不均、纹路较浅和皮肤的多颗粒特征会使得皮肤的老化沟壑特征很难分割,造成很难进行特征量化。传统的高斯滤波和N层重构分水岭算法都很难提取这些几何特征值,也很难得到老化特征的量化表达,造成老化区域分割结果不准的问题。为解决上述问题,提出了一种皮沟特征渐进聚类算法,用于皮肤老化量化分割。先通过数据增强方法完成预处理;其次,通过执行分水岭变换从而获得粗略的检测结果。改变皮肤聚类中心的位置和增加像素聚类半径来进行更新。一个聚类当聚类半径达到域值时不再被更新,防止虚假皮