基于matlab的彩色圖像皮膚區(qū)域分割及人臉檢測-資料下載頁
2025-06-05 15:47本頁面
【正文】 ,:,2))。 cr=double(I(:,:,3))。 for i=1:a for j=1:b w=[cb(i,j),cr(i,j)]。 m=[ ]。 n=[ 。 ]。 p(i,j)=exp(()*(wm)*inv(n)*(wm)39。)。 end end J=p/max(Q)。 %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 ? 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。皮膚區(qū)域用“ 1”（白色）表示，其他區(qū)域用“ 0”（黑色）表示。 ? 閾值分割 閾值分割的目的是將皮膚與圖片背景分開。通 常有固定閾值法、自適應(yīng)閾值法等。在這里我選用的是固定閾值法，主要是從運算速度上考慮的。當(dāng)然相比之下，自適應(yīng)的閾值法一般不會漏檢，檢測效果肯定比固定值法好。 圖 34圖片深度處理 燕山大學(xué)課程設(shè)計報告 第 11 頁 共 13 頁 ☆ 形態(tài)學(xué)處理 該步驟的目的是改善分割效果。形態(tài)學(xué) (Morphology)原是對于 動 植物 調(diào)查 時采 取 的某 種形 式的 研究 。 數(shù)學(xué) 形態(tài) 學(xué)(Mathematical Morphology)是分析幾何形狀和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)方法，它建立在集合代數(shù)的基礎(chǔ)上，是用集合論方法定量描述集合結(jié)構(gòu)的學(xué)科。 1985年之后，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)逐漸成為分析圖像幾何特征的工具。 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)包括一組基本的形態(tài)學(xué)運算子 :腐蝕 (Erosion),膨脹(Dilation)、開運算 (Opening)、閉運算 (Closing)等。運用這些算子及其組合來進(jìn)行圖像形狀和結(jié)構(gòu)的分析及處理。形態(tài)學(xué)的理論基礎(chǔ)是集合論。在圖像處理中形態(tài)學(xué)的集合代表著黑白和灰度圖像的形狀，如黑白圖像中的所以黑像素點組成了此圖像的完全描述。通常我們選擇圖像中感興趣的目標(biāo)圖像區(qū)域像素集合來進(jìn)行形態(tài)學(xué)變換。通常，當(dāng)有噪聲的圖像用閉值二值化時，所得到的邊界往往是不平滑的，物體區(qū)域具有一些錯判，背景區(qū)域上則散布著一些小的噪聲 。使用形態(tài)學(xué)上的連續(xù)的開和閉運算可以顯著的改善這種情況。如圖 35 所示，開閉運算后的圖象可以去除圖像上的一些細(xì)小的毛刺，達(dá)到去噪的目的。填孔處理可以進(jìn)一步去除毛刺，但是也將一些非皮膚區(qū)域保留為皮膚區(qū)域處理。所以綜合考慮后，只采用開閉運算改善效果。 se=strel(39。square39。,3)。 s=imopen(s,se)。 s=imclose(s,se)。 %利用開閉運算的方法消除噪聲 s=imfill(s,39。holes39。)。 %填孔處理 fe=imerode(s,ones(8,7))。 fo=imopen(s,ones(8,7))。 s=imreconstruct(fe,s)。 axes()。 %重構(gòu)法 imshow(s)。 set (,39。Enable39。,39。on39。)。 燕山大學(xué)課程設(shè)計報告 第 12 頁 共 13 頁 第四章 參考文獻(xiàn) [1]邵林昌 .基于膚色分割的人臉檢測 [D],東南大學(xué)碩士論文 ,2021. [2]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) ,2021. [3]李偉 .基于膚色分割的人臉檢測技術(shù) [D],電子科技大學(xué)碩士論文 ,2021. [4]岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理（ matlab 版） [M]，電子工業(yè)出版社，2021. [5]李顯宏 . 界面設(shè)計與編譯技巧 [D],電子工業(yè)出版社， 2021. [6]孫兆林 . 圖像處理教程 [D]，清華大學(xué)， 2021. [7]林福宗 .多媒體技術(shù)與應(yīng)用（第三版） [M],清華大學(xué)出版社 ,2021. 第 五 章 心得體會 時間過得很快，在這一周的時間里，收獲很多，我所做的題目是有關(guān)圖像處理的，說的專業(yè)點是屬于計算機(jī)視覺的，再大點就是模式識別與智能系統(tǒng)。我的目的就是通過這次課設(shè)讓我能對今后自己可能從事的 方向有一個更好的認(rèn)識并打一個較好的基礎(chǔ)。從本次課設(shè)的結(jié)果看，我的目的達(dá)到了。 我所做的課題是基于 matlab的彩色圖像皮膚區(qū)域分割及人臉檢測。在此過程中遇到問題是不可避免的。最開始遇到的問題是弄懂皮膚分割的原理。通過老師的提示并在查閱了 Yang的那篇著名論文后終于對人的膚色聚類性有了了解，原理問題也就基本弄清楚了。接下來就是膚色建模的問題。在查閱大量的文獻(xiàn)后我選擇了高斯模型。因為這個模型我們在數(shù)學(xué)中都有接觸，理解和實現(xiàn)起來都不是那么困難。通過和同學(xué)們的相互交流，我得到了更大的鍛煉，對 matlab軟件的操作也 更加熟悉，相信這些都會為我以后的深造打下一個良好的基礎(chǔ)。
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