基于matlab的彩色圖像皮膚區(qū)域分割算法研究及實現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-07-24 18:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 在HS(色調(diào)、飽和度)平面的分布。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。 YCbCr 色彩空間 YCbCr色彩系統(tǒng)是一種常見的重要的色彩系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)上比比皆是的JPEG圖片采用的色彩系統(tǒng)正是該系統(tǒng)。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(diào)整而得到的。Y仍為亮度信息。YCbCr色彩系統(tǒng)與RGB色彩系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下: 即：. YCbCr 空間膚色模型由于統(tǒng)計表明不同人種的膚色區(qū)別主要受亮度信息影響，而受色度信息的影響較小，所以直接考慮YCbCr空間的CbCr分量，映射為CbCr空間，在CbCr空間下，受亮度變化的影響少，且是兩維獨立分布。通過實踐，選取大量膚色樣本進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)膚色在CbCr空間的分布呈現(xiàn)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遠小于亮度上的差異，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。根據(jù)膚色在色度空間的高斯分布，對根據(jù)膚色在色度空間的高斯分布，對于彩色圖像中每個像素，將其從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間后，就可以計算該點屬于皮膚區(qū)域的概率，即根據(jù)該點離高斯分布中心的遠近得到和膚色的相似度，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，其中每個像素的灰度對應(yīng)該點與膚色的相似度，相似度的計算公式如下： ()其中m為均值，m=E(x)，C為協(xié)方差矩陣，,膚色分布的2D高斯模型G(m,V2)也可表示為 其中，為相應(yīng)的平均值，為協(xié)方差矩陣。通過高斯膚色模型將彩色圖像轉(zhuǎn)換為相似度灰色圖像后，選取合適的閾值，就可以分離膚色與非膚色區(qū)域。這種膚色模型的特點是基于統(tǒng)計的膚色模型，它需要對每一個像素點進行相似度計算，因此速度也不是太快。當(dāng)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。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 色彩空間進行膚色建模。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。實驗結(jié)果表明：在YCbCr色彩空間中膚色的聚類特性比較好。而在膚色模型的選取上，考慮到算法復(fù)雜度和檢測效果的因素，采用高斯膚色模型。第三章 系統(tǒng)設(shè)計為了利用膚色在色度空間的聚類性,選取YCbCr色彩空間進行膚色提取。首先選取大量彩色圖片進行手工處理只保留人體皮膚區(qū)域。接下來將彩色圖片顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)cbCr空間，然后對該區(qū)域的CbCr值進行統(tǒng)計處理。處理的方法就是采用前面已經(jīng)講到過的高斯模型。m=E(x) , ，C為協(xié)方差矩陣, 。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。對于某像素點s,從RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr色彩空間得到色度值(Cb,Cr)則該像素的膚色概率密度可由下式計算得到: 式中: 。 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。圖33是膚色高斯模型。從兩圖中我們不難看出高斯模型能很好地表現(xiàn)膚色的分布。圖32YCbCr空間分布 圖33 膚色高斯模型通過計算，得到m和C的值如下：m=[ ]。（31）(32)216。 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行處理。采用的低通濾波器的沖擊響應(yīng)矩陣為： （33）216。 色彩空間轉(zhuǎn)換對于一幅被檢測的彩色圖像，首先將它由RGB 空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr色彩空間，便于后面的統(tǒng)計。216。 得到似然圖根據(jù)(Cb,Cr)值通過式()找到該值所對應(yīng)的膚色似然度，并且得到整幅圖像的最大膚色似然度。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。 圖象二值化處理
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