1.一种人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1： 采用图像采集装置进行人脸图像采集，所述人脸图像包括对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

S2：进行图像预处理，其中包括图像去噪、提取脸部部分、高光去除以及图像增强；

所述高光去除基于优化的多视角人脸图像高光去除方法；

采用Lambertian反射模型和镜面反射模型对反射分量进行分解，然后将分解结果渲染到二维图像空间中，在二维图像空间的双色反射模型下，对高光部分进行像素级优化，利用Adam优化算法最小化目标函数估计参数；

S3：分割人脸不同区域；

S4：基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对不同区域脸部皮肤分别进行损伤识别，其中包括损伤面积、损伤类型以及损伤程度；得到不同区域脸部皮肤不同类型损伤的损伤面积和损伤程度；

包括如下步骤：

S41：建立皮肤损伤图像数据集，其中包括若干种不同类型、不同程度的皮肤损伤图像；

S42：特征提取，所述特征包括纹理特征、形状特征以及颜色特征；

S43：将纹理特征与形状特征进行特征融合；

S44：识别分类，基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对所提取的特征进行分类处理，以所提取的特征为输入，以识别的损伤类型以及损伤程度为输出；

所述所提取的特征包括纹理特征与形状特征融合后的特征以及颜色特征；

S45：计算损伤面积，采用标记连通域的方法对损伤对象进行逐个标记，计算出损伤面积；

S5：建立专家数据库预测损伤皮肤预计愈合时间。

2.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，步骤S2中所述目标函数为:所述 为数据项，  为非负约束项系数，  为非负约束项，  为正交子空间投影系数，  为正交子空间投影项；

所述数据项 衡量的是反射模型和捕获的输入图像之间的差异；所述非负约束项为在所有条件下都为非负的物理光照参数之和组成的项；所述正交子空间投影项采用正交子空间投影算法，将高光污染图像的辐射度投影到两个正交的子空间上，一个与光色度平行，另一个与光色度正交；所述非负约束项系数、正交子空间投影系数通过迭代优化得到。

3.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，图像增强步骤基于自适应多尺度视网膜增强算法对图像进行增强，结合自适应调节参数，将图像转换到对数域得到如下表示：其中， 为对数变换， 为原始图像， 为中心环绕函数， 为反射分量，k为自适应调节参数，其与光照均匀度有关；为对数图像处理相乘操作。

4.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述损伤类型包括割伤、冻伤、烧伤、烫伤、晒伤之一或多种的组合。

5.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤S43的融合方法如下：设x和y分别为纹理特征与形状特征向量，其维度分别是p和q，定义变量 和，其中 和 为x和y的投影方向，定义相关系数 如下：其中，E为期望， 为向量x，y的协方差矩阵；

当 和 之间的相关系数 最大时， 和 即为第一对典型变量，然后继续寻找第二对典型变量 和 ，使得 和 之间最大相关，且第二对典型变量与第一对典型变量不相关，进一步提取所有的x和y的典型变量；

通过计算可以得到向量x和向量y的典型相关特征为 、 、 , ,，则向量x和向量y的典型相关特征为：

其中， ， ；

定义z为特征向量x和特征向量y融合后的特征向量，则融合特征向量z表示为：。

6.根据权利要求5所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于， 所述基于萤火虫算法改进的支持向量机算法包括：最优分类决策函数：

式中，l为类别总数，对应不同损伤类型以及损伤程度的联合分类类别总数； 为拉格朗日乘子； 为核函数； 表示不同于 的样本点， 、 分别为第i类和第j类样本，不同分类类别对应不同损伤类型以及损伤程度的分类； 为二元输出，对应样本为第i类的结果选择； 表示返回整形变量的函数；

为分类的阈值，表达式如下：

基于萤火虫算法优化支持向量机算法的参数惩罚参数 和核参数 。

7.根据权利要求6所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述萤火虫算法包括计算荧光系数：式中： 为荧光系数； 为第 只萤火虫位置； 为当前迭代次数中荧光素浓度最高的萤火虫位置； 为当前迭代次数中最佳萤火虫位置与其余萤火虫位置距离的最大值；所述萤火虫位置对应于支持向量机算法的参数惩罚参数 和核参数 ，位置的横坐标为C，纵坐标为g；最佳萤火虫位置对应最佳参数惩罚参数 和核参数 使得支持向量机算法对应的目标函数最小。

并基于荧光系数计算自适应步长公式：

式中：为自适应步长； 为步长最大值； 为步长最小值。

8.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤S5包括：S51：建立专家数据库，不同损伤类型分为不同数据表，同一数据表中为相同的损伤类型，其中包括不同位置，不同损伤程度以及不同损伤面积的预计愈合时间；

S52：以同个位置、同种损伤类型为单位，搜索数据库，获得特定位置、特定损伤类型的预计愈合时间 ,通过计算获得预计愈合时间T，所述计算方式如下：所述 为不同类型、不同位置的损伤的预计愈合时间， 为取最大值函数。

9.一种基于如权利要求1‑8任一项所述的人脸皮肤图像处理方法的系统，其包括：图像采集模块，其用于对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

图像预处理模块，其用于去除图像噪声、图像高光、提取脸部部分以及图像增强；

脸部图像分割模块，其用于将人脸按照不同的区域分为：额头、眉毛、眼睛、眼周、脸颊、鼻子、鼻周、嘴部、嘴周以及下巴；

损伤识别模块，其用于识别损伤面积、损伤类型以及损伤程度；

预测损伤皮肤预计愈合时间模块，其用于通过专家数据库结合损伤位置、损伤类型、损伤面积以及损伤程度得到预计愈合时间。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸皮肤图像处理方法的数据加密程序指令，所述人脸皮肤图像处理的数据保护程序指令可被一个或多个处理器执行，以实现如权利要求1‑8之一所述的人脸皮肤图像处理方法的步骤。