皮肤病是危害人类健康的常见病和多发病之一,皮肤红斑是其常见症状。红斑的颜色和形态变化能反映出皮肤病变的种类和程度。目前,临床诊断多是医生观察,缺乏客观评价,而通过数字成像的方法实行皮肤病无损检测为诊断提供了客观依据。目前对皮肤红斑数字图像进行分析的一项重要成果就是依据某种参量对图像进行分割,提取出病变皮肤的图像。分割所用参量多为平均值或单一值,对该参量在其色彩空间的分布情况讨论较少,分析参量在色彩空间的分布规律将对皮肤病变的分析产生更深刻的影响。本文选取HSV色彩空间,对分割图像用到的色度参量h和参量f进行了初步分析,发现这两个不受光照影响的参量在不同区域的分布规律存在明显的不同。对病变和正常皮肤分析对比,色度参量h在病变和正常区域的分布规律存在稳定的变化趋向,即病变区域的h分布“重心”左移;而参量f在色彩空间的分布规律则表现出与病变程度相关联的特点。本论文的结构:首先介绍了人类皮肤的特性以及描述皮肤常用的几种色彩空间;然后介绍了数字图像采集系统的设计及其校准方法,并提出对本文中选用的HSV色彩空间进行修正;在论文的第四部分详细分析了h和f在HSV色彩空间的分布规律;最后一部分讨论参量在色彩空间分布规律的理论意义和发展方向。