基于matlab的彩色圖像皮膚區(qū)域分割及人臉檢測(cè)-資料下載頁(yè)
2026-01-07 13:02本頁(yè)面
【正文】 p(i,j)=exp(()*(wm)*inv(n)*(wm)39。)。endendJ=p/max(Q)。 %每一點(diǎn)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(diǎn)的灰度值216。 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。216。 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(yùn)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(huì)漏檢，檢測(cè)效果肯定比固定值法好。圖34圖片深度處理☆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(duì)于動(dòng)植物調(diào)查時(shí)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(yùn)算子:腐蝕(Erosion),膨脹(Dilation)、開運(yùn)算(Opening)、閉運(yùn)算(Closing)等。運(yùn)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(diǎn)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(shí)，所得到的邊界往往是不平滑的，物體區(qū)域具有一些錯(cuò)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(yùn)算可以顯著的改善這種情況。如圖35所示，開閉運(yùn)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(yùn)算改善效果。se=strel(39。square39。,3)。s=imopen(s,se)。s=imclose(s,se)。 %利用開閉運(yùn)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。)。第四章 參考文獻(xiàn)[1][D],東南大學(xué)碩士論文,2006.[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(shí)現(xiàn),2007.[3][D],電子科技大學(xué)碩士論文,2006.[4]（matlab版）[M]，電子工業(yè)出版社，2006.[5][D],電子工業(yè)出版社，2006.[6][D]，清華大學(xué)，2007.[7]（第三版）[M],清華大學(xué)出版社,2002.第五章 心得體會(huì)時(shí)間過得很快，在這一周的時(shí)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(diǎn)是屬于計(jì)算機(jī)視覺的，再大點(diǎn)就是模式識(shí)別與智能系統(tǒng)。我的目的就是通過這次課設(shè)讓我能對(duì)今后自己可能從事的方向有一個(gè)更好的認(rèn)識(shí)并打一個(gè)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(cè)。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(duì)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?yàn)檫@個(gè)模型我們?cè)跀?shù)學(xué)中都有接觸，理解和實(shí)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(duì)matlab軟件的操作也更加熟悉，相信這些都會(huì)為我以后的深造打下一個(gè)良好的基礎(chǔ)。第 13 頁(yè) 共 14 頁(yè)
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