基于顏色模型和紋理特征的膚色檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著膚色檢測技術的發(fā)展,皮膚自動檢測在圖像內容識別和過濾,視頻壓縮以及基于內容的檢索等方面發(fā)揮著十分重要的作用。而基于顏色或紋理的皮膚檢測技術具有簡單、快速、直觀,不受物體形態(tài)改變及視點變化等影響的優(yōu)勢,因此受到學者們的普遍重視,并且具有重要的理論價值和應用價值。本文就是在二者檢測技術的研究基礎上,結合二者的優(yōu)點構建了基于顏色和紋理的二級檢測系統(tǒng),使圖像針對膚色的檢測精度更高。
　　本文具體是針對顏色空間模型和紋理特性對圖像中膚色

2、的檢測展開具體的研究。
　　主要做了如下一些工作:
　　1、根據(jù)顏色空間的膚色檢測技術,首先對各種顏色空間,比如RGB、HSV、HIS、YcbCr等進行了介紹,比較各種顏色空間對膚色的檢測效果。
　　2、建立顏色空間的膚色檢測模型?；谝粋€大膚色樣本庫,統(tǒng)計訓練出膚色模型需要的參數(shù)值,采用高斯模型對膚色進行檢測,同時對圖像進行光照補償方法、均值濾波等處理,構成了一個完善的膚色檢測體系。采用Matlab進行實驗仿真,在實

3、驗過程中對不同種膚色分別進行了仿真。通過實驗結果表明,基于改進的YCbCr顏色空間的膚色模型檢測效果要好于傳統(tǒng)的顏色空間,并且該算法可適用于較廣范圍的光照條件,可以有效地從復雜背景的彩色圖像中檢測出膚色區(qū)域,但還是不能避免類似膚色區(qū)域被誤判。
　　3、針對顏色空間的檢測效果和存在的缺陷,提出一種使用灰度共生矩陣的皮膚紋理檢測模型。在上一階段對圖像中皮膚區(qū)域用膚色模型進行初步檢測的基礎之上,首先以訓練圖像中的皮膚像素為中心構成8×8