基于matlab的彩色圖像皮膚區(qū)域分割算法研究及實現(xiàn)(存儲版)
【正文】 ，在CbCr空間下，受亮度變化的影響少，且是兩維獨立分布。綜上，可以從兩個方面考察某種色度空間:(1)在該色度空間中能否用給定的模型描述“膚色”區(qū)域的分布；(2)色度空間中“膚色”與“非膚色”區(qū)域的重疊有多少。通過這個膚色高斯分布可得到待檢測彩色圖像中任意一個像素點屬于皮膚的概率。采用的低通濾波器的沖擊響應矩陣為： （33）216。216。如圖338所示。216。（2）菜單按鈕：216。第四章 系統(tǒng)調試單擊GUI上“導入圖片”按鈕后，彈出如圖41所示的提示框，提示用戶選擇要處理的圖像，通過查找在本地計算機中選擇圖像。兩種方式在matlab中實現(xiàn)的代碼分別為：（x為圖像對應的矩陣,f為濾波器類型）178。 178。顯示的圖像見圖44中第三個位置。第五章 實習總結這次實習對我而言是十分珍貴的，因為它是在我克服了諸多困難之后完成的。 20090823——20090824 復習人臉識別檢測原理，并初步構思系統(tǒng)設計步驟。 20090902——20090903 完成實習報告。所以在這里，要十分感謝學校給我們提供這次實習機會，還要特別感謝楊敏老師給我們提供了這樣一個富有意義和研究價值的課題，謝謝！參考文獻[1]Terrillon J C, Shirazi M N, Fukamachi H, et al. Comparative performance of different skin chrominance models and chrominance spaces for the automatic detection of human faces in color images[J].In: . on Automatic Face and Gesture Recognition, Grenoble, France, 2000.[2][D],東南大學碩士論文,2006.[3]陳茂源. 基于MATLAB的彩色圖像皮膚區(qū)域分割算法研究與實現(xiàn),2007.[4][D],電子科技大學碩士論文,2006.[5]（matlab版）[M]，電子工業(yè)出版社，2006.[6][D],電子工業(yè)出版社，2006.[7][D]，清華大學，2007.附錄 程序代碼見壓縮包實習日志20090706 熟悉人臉檢測原理并完成相關資料搜集。在從似然圖到二值圖像的時候，沒有考慮到代碼重用問題，把前面的工作又做了一遍，所以系統(tǒng)執(zhí)行的速度很慢。在二值圖的基礎上進行，二值圖處理的目的就是將非皮膚區(qū)域全部變?yōu)榛叶戎禐?的黑色區(qū)域。filtered_fB=imfilter(fB, f)。彩色圖像進行空間濾波有兩種方式，一種是對先提取出圖像的R、G、B分量分別采用灰度圖的處理方式進行處理，然后進行圖像的重構。216。216。216。利用人臉候選區(qū)篩選，進一步確定人臉區(qū)域（判斷規(guī)則如下）:l ，則認為不是人臉區(qū)域，刪除此區(qū)域。 圖象二值化處理目的是將皮膚區(qū)域和其他區(qū)域更好地區(qū)分開來。（31）(32)216。處理的方法就是采用前面已經(jīng)講到過的高斯模型。當然在實際用于膚色檢測中，可以直接利用公式()中的項進行判決，以提高檢測速度。它由YUV色彩系統(tǒng)衍生而來， Cb=k1U,Cr=k2,其中k1 、k2分別為壓縮系數(shù)，壓縮的目的是防止色差信號對亮度信號的干擾及超過亮度信號的電平，也就是說Cb和Cr則是將U和V做少量調整而得到的。這種格式反映了人類觀察色彩的方式，比較好地反映了人對顏色的感受，同時也有利于圖像處理。而且由于我的研究是面向人臉自動識別空間中的人臉檢測環(huán)節(jié)，人臉檢測空間的輸入圖像已經(jīng)過光線補償?shù)阮A處理，從另一方面避免了光照的影響。RGB色系坐標中三維空間的三個軸分別與紅、綠、藍三基色相對應，原點對應于黑色，離原點最遠的頂點對應于白色，其他顏色落在三維空間中由紅、綠、藍三基色組成的彩色立方體中。利用該算法需要進行迭代，而迭代的收斂速度受參數(shù)的初值影響，同時與分量密度個數(shù)關系很大，分量越多，運算越復雜。它主要通過統(tǒng)計分析，預測高斯分布的參數(shù)，其中參數(shù)確定常用的方法有EM算法，MaximumLikelihood或通過統(tǒng)計直接求得色彩空間中每個分量(一般利用的是該色彩空間中的色度分量)的均值與方差。采用這個模型來判別膚色需要分兩步走:首先通過統(tǒng)計的方法確定模型(即歸屬于膚色的具體范圍)。本文主要探討了在彩色圖像皮膚區(qū)域中，
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