최근 보건산업은 인구의 고령화와 건강관리에 대한 사회적, 경제적 관심에 힘입어 크게 성장하고 있다. 특히 모바일 기기의 보급과 무선통신 기술, 웨어러블 스마트 기기의 발달은 모바일 환경에서 인터넷 기반 건강 진단 및 관리 서비스에 대한 관심도를 증가시키고 있다. 모발 및 두피 시장은 매년 급격한 성장률을 보이지만, 모바일 기기를 이용한 모발 및 두피의 상태를 객관적으로 진단하는 시스템은 아직 부족하다.

  본 연구실은 사용자가 큰 비용을 들이지 않고 모바일 환경에 최적화된 현미경 카메라를 이용하여 일반 사용자가 손쉽게 스마트폰으로 두피 및 모발 상태를 진단하고, 영상처리를 통해 신뢰성 있는 모발 상태를 확인함으로, 지속적인 관리를 가능하게 하는 진단 및 관리 시스템 개발을 위하여 다음과 같은 연구를 수행한다. 

● 전처리 과정

- 두피영역과 모발영역을 명확하게 구분함으로써 처리의 정확도를 올리는 연구를 수행하였다. Contrast stretching을 통해 두피와 모발의 밝기를 더욱 명확하게 하고, Morphological opening 연산을 통해 빛이 반사되는 현상인 Brightspot을 줄였다. 전처리된 영상을 이진화한 후 Thinning 연산을 통해 머리카락의 Skeleton을 얻을 수 있었다.

● 모발 두께 측정

- 앞선 과정에서 얻은 Skeleton 각 좌표의 좌푯값과 그 좌푯값이 가지는 각도(Angle)를 구하여 이진화된 두피 영상에 Canny Edge Detection을 적용하여 모발의 윤곽을 얻었다. 이 윤곽과 Skeleton을 통해 구한 법선들의 교점이 두 개씩 나오도록 하여, 두 교점 사이의 거리의 평균을 구해 Pixel 단위의 평균 모발 두께를 검출하도록 개발하였다.

● 모발 개수 측정

- 모발 및 모공의 개수를 측정하기 위해 다음과 같은 전제가 필요하다. 먼저 모발은 1개의 시작점과 1개의 끝점을 가지고 있으며, 시작점은 영상의 내부에 있고, 끝점은 영상의 가장자리에 있다. Skeleton 영상에서 시작점과 끝점을 찾아 끝점의 개수가 모발의 개수를 나타내도록 하여 모발 개수를 측정하였다.

● 두피 홍조 검출

- 홍조의 눈에 띄는 영상적인 특징은 ‘붉은색’을 나타낸다는 것이다. 다시 말해 RGB 영역에서 R 값이 G, B 값보다 크게 나타난다. 그러나 R 값이 가장 높게 나타난다고 하여 이 영역을 홍조 영역이라 할 수는 없다. 두피 영상에서 모발영역을 제외한 나머지 영역 전체에서 R 값의 평균을 구하고, G, B의 비율보다 낮은 영역을 홍조 영역이라 하여 홍조 여부를 판단하였다.

그림 1 모바일 두피 모발 진단 애플리케이션 시스템 구성도