【正文】 20090707——20090823實習(xí)中斷。這樣，將二值圖與原始圖象結(jié)合比較就可以得到皮膚分割圖：二值圖中黑色部分構(gòu)成皮膚分割圖中的背景區(qū)域，原始圖像與二值圖中值為1的對應(yīng)區(qū)域為構(gòu)成皮膚分割圖中的皮膚區(qū)域。另外一種方式簡單些，就是采用matlab自帶的一個函數(shù)處理。 人臉檢測:對原始圖象進(jìn)行人臉檢測，在圖片上的人臉部分加了一個矩形框。l 區(qū)域面積過大或過小,認(rèn)為不是人臉區(qū)，刪除此區(qū)域。 低通濾波為了減少圖像高頻噪聲的影響，先采用低通濾波器對圖象進(jìn)行處理。結(jié)合以上分析由于人膚色的不同主要體現(xiàn)為亮度分量的不同，所以選擇亮度分量和色度分量分離的YCbCr 色彩空間進(jìn)行膚色建模。在對色彩信息的利用中，這種格式的優(yōu)點在于它將亮度(V)與反映色彩本質(zhì)特性的兩個參數(shù)一一色調(diào)(H)和飽和度(S)分開。其他的色彩空間常以RGB色彩空間為基礎(chǔ)，其分量可以描述為RGB三色的線性或非線性函數(shù)。采用這種方法也分為兩步:首先選擇方法確定模型的參數(shù)(即均值和方差)；其次利用該模型來判別新的像素或區(qū)域是否為膚色。第二章 算法理論與實現(xiàn)原理膚色特征主要由膚色模型進(jìn)行描述，而膚色模型的選取與色度空間(chrominance space)的選擇密切相關(guān)。不論在什么樣的色彩空間中，膚色模型大體上分為四種:區(qū)域模型或IFTHEN模型、簡單高斯模型、混合高斯模型和直方圖模型。在這個模型中主要難點是對混合高斯模型的參數(shù)估計。由于周圍環(huán)境光照的改變引起亮度變化會使人臉檢測更復(fù)雜，在這樣的條件下，直接利用RGB空間聚類進(jìn)行膚色分割是不可靠的。不過，從選取的大量膚色樣本的統(tǒng)計來看，膚色的亮度V都不會小于40，在HSV色彩系統(tǒng)中，定義膚色為V40，且H、S落在特定的區(qū)域。首先選取大量彩色圖片進(jìn)行手工處理只保留人體皮膚區(qū)域。每一點像素的膚色似然度除以最大膚色似然度所得到的值,作為該像素點的灰度值,從而得到膚色似然度圖像，其中每一個像素點的灰度值表征了這個像素點屬于皮膚的概率。216。216。 %提取B分量%%%分別對三分量進(jìn)行濾波處理filtered_fR=imfilter(fR, f)。經(jīng)過認(rèn)真的檢查，發(fā)現(xiàn)是在代碼重用時定義的全局變量出了問題，因為許多變量在不同的程序段進(jìn)行了重復(fù)定義，而Matlab語言并不支持類似C++語言的機制。尋找更合適的處理皮膚域方法，借鑒國外人員facefind()函數(shù)，經(jīng)過改進(jìn)，較好地完成了系統(tǒng)主要功能。后來由于家里突發(fā)急事，而不得不中斷實習(xí)，等處理完家里的事情再回到學(xué)校，已經(jīng)是8月底了，我依然決定要完成實習(xí)。圖 43 圖片初步處理如上圖43第三個位置所示，即是原始RGB空間彩色轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間后的結(jié)果。如果用戶在這一步?jīng)]有選擇圖片，則會彈出如圖42所示的警告對話框，提醒用戶輸入圖像。216。通常有固定閾值法、自適應(yīng)閾值法等。 我選取了24幅不同膚色、年齡和性別的人的彩色圖片，通過手工分割出臉部區(qū)域（圖31所示），然后進(jìn)行統(tǒng)計，他們在YCbCr空間中的分布情況如圖32所示，這一柱狀圖表明不同人的膚色在YcbCr空間中有良好的聚類特性。統(tǒng)計分布滿足：77Cb127 () 并且滿足：133Cr173 () 不同人種的皮膚雖然相差很大，但在色度上的差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于亮度上的差異，其實不同人的膚色在色度上比較接近，但在亮度上的差異很大，在二維色度平面上，膚色的區(qū)域比較集中，可以用高斯分布描述。故一般處理方法是將RGB空間轉(zhuǎn)換為其他的色彩空間，目的是降低分量之間的相關(guān)性，將亮度與反映色彩本質(zhì)特性的色調(diào)信息分離。 RGB空間由于彩色圖像是多光譜圖像的一種特殊情況，對應(yīng)于人類視覺的三基色即紅、綠、藍(lán)三個波段，是對人眼的光譜量化性質(zhì)的近似。該模型的困難之處在于如何確定閾值。通信工程系綜合實習(xí)報告題目： 基于MATLAB的彩色圖像皮膚區(qū)域分割算法研究與實現(xiàn)姓 名： 劉 奇 指導(dǎo)教師： 楊 敏 班 序 號： 11206213 學(xué) 號：20061002153成 績： 2009年9 月目 錄 第一章 引言 2第二章 算法理論與實現(xiàn)原理 3 3 3 區(qū)域模型 4 簡單高斯模型 4 混合高斯模型 5 直方圖模型 5 6 RGB 6 HSV 7 YCbCr 7第三章 系統(tǒng)設(shè)計 8 8 9 10 10 GUI設(shè)計步驟 11