《International Journal of Cosmetic Science》：Enhancing the reliability of skin tone evaluation: A study of full-face imaging devices with colour calibration
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本研究通过一项为期4周的临床试验，验证了两种具有代表性光源（漫射光与交叉偏振光）的全脸成像设备，探讨了在图像采集时引入标准色卡（ColorChecker）并结合多项式回归模型进行图像色彩校准，能否有效提高肤色测量的准确性、稳定性和可靠性，从而为临床评估和产品功效研究提供更坚实的数据基础。
引言
准确可靠的肤色评估在色素性疾病的诊断、治疗效果评估及个性化护肤品开发等应用中至关重要。当前测量皮肤颜色的成像设备主要采用漫射光或交叉偏振光，两者各有优势。漫射光能较好地反映整体自然色彩感知，而交叉偏振光可有效消除镜面反射以揭示皮下色素。本研究旨在探讨两种代表性设备——采用漫射光的Chromasphere?+和采用交叉偏振光的VISIA?-CR 5在肤色评估方面的性能。
色彩校准方法主要分为设备校准和图像校准两类。设备校准旨在确保设备根据标准化色彩空间精确捕获或显示颜色，而图像校准则侧重于校正特定图像内的颜色。本研究采用图像校准方法，通过在视场中加入标准色卡，并利用软件分析色卡颜色，以校正图像中的色彩偏差，并探讨了此校准对色彩测量性能的影响。
材料与方法
材料
研究涉及两种不同光源的代表性成像设备，并在其视场中安装了标准色卡。
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设备1：Chromasphere?+，一种基于光谱光度计、采用漫射光照明的设备，用于精确的皮肤颜色测量。其内部集成球涂有高度漫射的白漆，确保所有颜色测量均在漫射光下进行。研究中，在设备视场内添加了色卡以增强校准。
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设备2：VISIA?-CR 5，一种多光谱成像系统，旨在各种光照条件下捕捉图像以进行全面的皮肤分析。该设备配备先进的LED光源，并使用偏振滤光片消除镜面反射，确保在交叉偏振光下捕获颜色测量值。研究中，同样在视场内集成了色卡以辅助精确的色彩测量。
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色卡：研究中使用了X-Rite ColorChecker? Classic-Nano标准色卡。该色卡包含24个不同的色块，涵盖从深肤色、浅肤色等自然色调到多种彩色和中性色调，以及一个由白、中性8、中性6.5、中性5、中性3.5和黑组成的灰度条。
方法
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研究设计：一项为期4周的临床研究招募了6名18至60岁的健康中国女性受试者。在21°C ± 1°C、相对湿度50% ± 5%的受控条件下，每两周使用两台设备进行一次测量。每次采集左、右、前三个视角的六组连续图片，并确保色卡始终面向相机。通过分析每张图像中色卡各色块的颜色，比较校准前后测量值与已知标准的差异，评估色彩准确性；并通过计算不同时间点之间的色差（ΔE）来评估系统稳定性。
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色彩校准：对采集的每张图像进行色彩校准。校准过程使用了标准光照条件下色卡已知的比色值作为参考。对于每张图像，提取色卡每个色块的测量RGB值。通过建立多项式回归模型，最小化测量值与参考值之间的差异，将采集的图像色彩空间转换到标准参考色彩空间。具体而言，利用最小二乘法求解得到最优校准变换矩阵，然后将此矩阵应用于图像中的每个像素，得到在校准参考色彩空间中的校正RGB值。该校准流程是使用MATLAB 2022b平台遵循上述公式开发的。
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统计分析：使用SAS 9.4软件进行统计分析。采用学生t检验比较组间平均值，p < 0.05被认为具有统计学显著性。
结果
在CIE Lab*颜色系统中进行图像分析是评估产品肤色改善功效的常用工具。色彩准确性和系统稳定性对于获得可靠的评估结果至关重要。
校准前的性能
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色彩准确性：以标准D65光源下色卡的标准值作为参考，比较了两台设备的色彩准确性。设备1的平均ΔE(测量值 vs. 标准值)显著低于设备2，表明设备1的色彩准确性更优。此外，设备1的ΔE值在24个色块上的分布更为集中，表明其在色彩空间平衡性上也表现更好。
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系统稳定性：设备2在第4周（T4w）时，与基线（T0）的色差ΔE(T4w vs. T0)平均值约为2.50，已达到视觉可感知的色差水平，且在T2w与T4w之间存在显著差异。这可能与其使用闪光模式有关。相比之下，设备1的ΔE(T4w vs. T0)平均值约为0.67，表现出更好的稳定性，各时间点间无显著差异。这归因于其使用氙灯管，且在稳定状态下不易波动，以及其采用的持续“开启”模式而非闪光模式。
校准后的性能
应用基于多项式回归模型的图像色彩校准方法后，为每张图像推导出校准矩阵，将采集的色彩空间转换到由色卡定义的标准色彩空间。
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色彩准确性：校准显著改善了两台设备的色彩准确性，减小了24个色块测量值与标准值的差异，并降低了数据离散度。校准后，设备1的色彩准确性依然优于设备2，平均ΔE(测量值 vs. 标准值)更低，数据离散度更小。设备本身的固有能力是基础，良好的基础可以减少对图像校正的需求。
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系统稳定性：校准也显著增强了系统稳定性。对于设备2，ΔE(T4w vs. T0)的平均值从2.50显著降至0.93，有效缓解了其系统局限性。设备1本已优越的稳定性得到进一步提升，校准后时间点间的色差小于0.5。两台设备均受益于校准，但设备2的改善更为明显，这可能是因为设备1固有的优异性能本身所需的图像校正较少。
讨论
本研究的主要目标是提高肤色评估中色彩测量的可靠性。研究有效地采用计算方法来减轻因设备、光源、成像系统和成像条件差异带来的色彩变异问题。在追求准确肤色评估的过程中，校准是关键。本研究表明，虽然设备1因其先进技术而在肤色评估中具有固有的更佳色彩准确性和稳定性，但使用色卡进行色彩校准对于优化两台设备的性能至关重要。特别是对于设备2，此校准创建了针对特定图像的配置文件，缓解了其固有局限性，使其色彩准确性和一致性得以提升，接近设备1的水平。这凸显了基于图像的色彩校准作为一种方法的价值，可提高肤色评估的可靠性和一致性，而不受所用成像系统的限制。另一方面，设备自身的固有性能是基础；用于验证色彩准确性和系统稳定性的方法也可能为设备校准提供启发，从而减少图像校正的需求。近年来，基于人工智能的色彩校准也日益受到关注，其优势在于能更有效地处理复杂场景和光照条件，并具有实现更高精度和更自然结果的潜力。然而，它需要大量数据库进行训练，且某些模型可能难以理解具体调整的原因，计算资源（尤其是高分辨率图像或实时应用）也可能是个问题，训练数据中潜在的偏差也可能影响结果，在专业工作流程中的应用仍在进行中。
结论
本研究为从事肤色评估实践的研究人员和临床医生提供了宝贵见解。虽然我们的研究结果表明，与本研究中包含的另一台设备相比，Chromasphere?+在测量中具有固有的更高准确性和稳定性，但本研究强烈强调，无论使用何种特定设备，采用标准化的色彩校准方法都至关重要。这种做法对于在不同设备、不同研究和不同时间点之间获得最可靠、最具可比性的肤色评估至关重要。标准化校准可最大限度地减少由图像特定特征、环境因素和时间漂移引起的变异，从而确保研究和临床应用的数据具有一致性和可信度。通过遵循标准化的色彩校准方案，研究人员和临床医生可以提高其肤色评估的有效性和可比性，从而得出更可靠的结论和更有效的临床决策。
