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1、浅析基于高斯肤色模型的图像皮肤区域分割算法研究论文.freelinancespace)选择密切相关。可以从两个方面考察某种色度空间:(1)在该色度空间中能否用给定的模型描述“肤色”区域的分布;(2)色度空间中“肤色”与“非肤色”区域的重叠有多少。人脸检测常用的色度空间主要有:RGB(亮度归一化的三基色)、HSI(色调、饱和度、亮度)、YIQ(NTSC制的光亮度和色度模型)、YUV(PAL制的光亮度和色度模型)、YCbCr(CCIR601)编码方式的色度模型、CIEL(国际照明委员会提出的基于色度学的彩色模型)等。不论在什么样的色度空间中,肤色模型大体上分为四种:区域模型(IF
2、-THEN)模型、简单高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。2.1区域模型该模型又称IF-THEN模型、简单门限模型,它主要是利用了肤色在色度空间的聚类性(即取值范围),将一块满足一定条件的区域标定为肤色区域。采用这个模型来判别肤色需要分两步:首先通过统计的方法确定模型(即归属于肤色的具体范围);其次利用这个模型来判别新的像素或区域是否为肤色。因此,对于一幅新的图像,如果某个像素或区域满足给定的条件就为肤色,否则就是非肤色。从上面的判断过程来看,它是一种较简单的肤色模型。该模型的困难之处在于如何确定阈值。阈值选择不当可能会使肤色检测率下降,误检率上升。此方法计算简单,使用方便,
3、速度快,但是效果不是很好,只适用于特定条件下的肤色检测。2.2简单高斯模型这种方法是假设肤色分布服从单峰高斯分布。它主要通过统计分析,预测高斯分布的参数,其中参数确定常用的方法有EM算法,Maximum-Likelihood或通过统计直接求得色度空间中每个分量(一般利用的是该色度空间中的色度分量)的均值与方差。采用这种方法也分为两步:首先选择方法确定模型的参数(即均值和方差);其次利用该模型来判别新的像素或区域是否为肤色。简单高斯模型相对区域模型能更好的表示肤色分布,因此相对而言,它的肤色检测率也高出许多,并且模型的参数也易于计算,但是速度比区域模型慢。2.3混合高斯模型由于
4、具有不同种族的肤色直方图并不完全满足单峰高斯分布,通过研究可以采用多峰的高斯分布来精确表示。因此,提出了混合高斯模型,如公式2.1所示:(2.1)其中,为肤色像素在色彩空间中的混合概率密度,为分量的概率密度,为分量的先验概率,i=1,2,...,m为混合密度的分量个数。该模型表明肤色的每个像素密度都属于概率密度的混合体。在这个模型中主要难点是对混合高斯模型的参数估计,其参数的估计常采用基于极大似然的算法。利用该算法需要进行迭代,而迭代的收敛速度受参数的初值影响,同时与分量密度个数关系很大,分量越多,运算越复杂。这种方法相对于前面两种模型来说,肤色的检测率要高得多,误检率也要小
5、得多,但是模型的确定(即模型的参数估计)较难,速度相对来说也比较慢,不适合快速的肤色检测。2.4直方图模型通过对肤色直方图的统计,然后利用阈值来进行判别。对于三维直方图,尽管效果很好,但是需要很多的训练样本,而且训练时间很长。由于样本原因和时效性差,这里不详细讨论这种方法。3YCbCr色彩空间模型YCbCr色彩系统是一种常见的重要的色彩系统,网络上比比皆是的JPEG图片采用的色彩系统正是该系统。本文则着重对此肤色模型进行研究。它由YUV色彩系统衍生而来,Cb=k1,Cr=k2,其中k1、k2分别为压缩系数,压缩的目的是防止色差信号对亮度信号的干扰及超过亮度信号的电平,也就是说
6、Cb和Cr则是将U和V做少量调整而得到的。Y仍为亮度信息(电视机中称其为亮度信号)。YCbCr色彩系统与RGB色彩系统的转换关系如下:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*BCr=(R-Y)*0.713+128Cb=(B-Y)*0.564+128即:3.1CbCr空间肤色区域模型由于统计表明不同人种的肤色区别主要受亮度信息影响,而受色度信息的影响较小,所以直接考虑YCbCr空间的CbCr分量,映射为CbCr空间,在CbCr空间下,受亮度变化的影响少,而且是二维独立分布。通过实践,选取大量肤色样本进行统计,发现肤色在CbCr空间的分布呈现良好的聚类特性,统计分布满足:
7、77≤Cb≤127(3.1)并且满足133≤Cr≤173(3.2)3.2高斯肤色模型不同人种的皮肤虽然相差很大,但在色度上的差异远远小于亮度上的差异,其实不同人的肤色在色度上比较接近,但在亮度上的差异很大,在二维色度平面上,肤色的区域比较集中,可以用高斯分布描述。根据肤色在色度空间的高斯分布,对根据肤色在色度空间的高斯分布,对于彩色图像中每个像素,将其从RGB色彩空间转换到YCbCr空间后,就可以计算该点属于皮肤区域的概率,即根据该点离高斯分布中心的远近得到和肤色的相似度,将彩色图像转化为灰度图,其中每
