圖像中的膚色檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種圖像中的膚色檢測方法，其步驟為：(1)將待檢彩色圖像從原始顏色空間轉換到膚色的分類顏色空間；(2)檢測人臉，去除人臉上非皮膚部分，得到人臉皮膚區域；(3)在轉換顏色空間后的彩色圖像上，采集步驟(2)中確定的人臉皮膚區域內像素顏色作為膚色樣本；(4)根據采集的膚色樣本，建立膚色分類器；使用步驟(4)中建立的膚色分類器，對整幅圖像逐個像素地進行分類，分類為膚色的像素點，在膚色檢測結果圖像上標記為白色，反之標記為黑色，獲得膚色檢測結果圖像。本發明的方法能夠從用不同成像設備在各種光照條件下拍攝的彩色圖像中，精確地檢測出不同的膚色。
【專利說明】
圖像中的膚色檢測方法
技術領域
[0001] 本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種圖像中的膚色檢測的方法。
【背景技術】
[0002] 在彩色圖像中，由于膚色信息不受人體姿態、面部表情等的影響，具有相對的穩定 性，且由于膚色與大多數背景物體的顏色有比較明顯的區別，使得膚色檢測技術在檢測、手 勢分析、目標跟蹤和圖像檢索中都有著廣泛的應用，人體膚色檢測的目標是從圖像中自動 定位出人體裸露的皮膚區域，例如從圖像中檢測出人的臉部、手部等區域。
[0003] 現有技術中，對膚色區域進行檢測的過程中，通常是基于單高斯模型法、混合高斯 模型法、橢圓膚色模型法等方法實現的。所述單高斯模型法是假設膚色分布服從單峰高斯 分布，通過統計分析、預測高斯分布的參數，基于所述參數建立模型，利用模型來判斷新的 像素或區域是否為膚色。但由于具有不同種族的膚色分布并不完全滿足單峰高斯分布，因 此提出了所述混合高斯模型法，所述混合高斯模型法采用多峰的高斯分布模型確定圖像的 像素或區域是否為膚色。由于通常情況下，膚色信息在轉換到YCbCr空間中時，其在CbCr坐 標系下是位于一個類似橢圓集簇的范圍之內，所以也可以基于膚色信息所確定的橢圓膚色 模型對人的膚色進行檢測。現有技術中還有其它用于膚色檢測的方法，例如基于區域模型 的檢測方法，基于直方圖模型的檢測方法等等。
[0004] 但現有技術在膚色檢測的過程中，可能會出現無法對膚色區域和非膚色區域進行 準確劃分的問題，可能會導致膚色檢測結果不準確的問題，且膚色檢測受復雜背景、光照條 件、姿態變化等影響較大。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的在于提供一種在彩色圖像中檢測膚色的方法，其能夠從用不同成像 設備在各種光照條件下拍攝的彩色圖像中，精確地檢測出不同類型的膚色。
[0006] 為此，本發明提供的彩色圖像中的膚色檢測方法，其步驟為：
[0007] (1)將待檢彩色圖像從原始顏色空間轉換到膚色的分類顏色空間；
[0008] (2)檢測人臉，去除人臉上非皮膚部分，得到人臉皮膚區域，包括：
[0009] (2.1)將待處理的原始彩色圖像轉換為灰度圖像，并從中檢測出人臉；
[0010] (2.2)在檢測到的人臉區域內，定位人臉的外輪廓、眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴，保留人 臉外輪廓以內去除了眉毛、眼睛、鼻孔和嘴巴后的區域作為人臉皮膚區域；
[0011] (3)在轉換顏色空間后的彩色圖像上，采集步驟(2)中確定的人臉皮膚區域內像素 顏色作為膚色樣本；
[0012] (4)根據采集的膚色樣本，建立膚色分類器，具體包括：
[0013] (4.1)分別統計步驟(3)中采集的膚色樣本在分類顏色空間中的直方圖，以及轉換 顏色空間后的彩色圖像這一整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖；
[0014] (4.2)對于彩色圖像上坐標位置為(x，y)的像素點，判定其為膚色的分類器為：
[0015]
[0016] 上式中，cx,y表示像素點(x，y)在分類顏色空間中的顏色，Ps(c x,y)表示膚色樣本在 分類顏色空間中的直方圖，P1(^y)表示整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖，λ為分類器 閾值，其取值范圍為λ e (〇，1 ];
[0017] (5)使用步驟(4)中建立的膚色分類器，對整幅圖像逐個像素地進行分類，分類為 膚色的像素點，在膚色檢測結果圖像上標記為白色，反之標記為黑色，獲得膚色檢測結果圖 像。
[0018] 作為本發明的進一步優選，分類顏色空間包括但不限于YCrCb、YUV、Lab、HSV、HIS、 歸一化的RGB。
[0019] 作為本發明的進一步優選，還可以包括對膚色檢測結果圖像進行后處理的步驟， 其具體為:在灰度圖像上檢測邊緣，去除膚色檢測結果圖像上位于邊緣處的膚色像素。
[0020] 作為本發明的進一步優選，所述后處理步驟還可以包括:采用腐蝕操作去除膚色 檢測結果圖像上零散的膚色像素，采用膨脹操填充大片膚色區域內的小孔洞。
[0021] 本發明提出的方法，其直接在待檢圖像上采集膚色樣本，然后在線訓練膚色分類 器來檢測膚色。本發明中，先將彩色圖像轉換為灰度圖像，在灰度圖像上檢測出人臉，得到 人臉皮膚所在的區域，然后從彩色圖像相同的區域采集像素顏色作為膚色樣本，在線訓練 出膚色分類器來進行膚色檢測。
[0022] 本發明無需事先采集并標注大量的膚色樣本作為訓練樣本集來訓練膚色分類 器，且該分類器可以非常有效地進行膚色像素點分類，具有優良的效果，其能夠從用不同成 像設備在各種光照條件下拍攝的彩色圖像中，精確地檢測出不同人種、性別和年齡的個體 的膚色。
【具體實施方式】
[0023]下面結合實施例，對本發明作進一步詳細的說明。
[0024] 本發明一個實施例的彩色圖像中的膚色檢測方法，其包括如下具體步驟：
[0025] (1)顏色空間轉換。給定一幅待檢彩色圖像，將其從原始顏色空間轉換到膚色的聚 集性好，膚色與非膚色的區分性好的顏色空間。
[0026] 為區別于圖像的原始顏色空間和表述方便，本實施例中將轉換后的顏色空間稱為 分類顏色空間。本步驟中分類顏色空間可以為YCrCb、YUV、Lab、HSV、HI S、歸一化的RGB等，也 可以為在相同光照條件下膚色的聚集性好，膚色與非膚色的區分性好的其它顏色空間。
[0027] 本實施例中，優選分類顏色空間中的顏色以c表示；圖像上坐標為(x，y)的像素點 在分類顏色空間中的顏色以cx, y表示。
[0028] (2)檢測人臉，去除人臉上非皮膚部分，得到人臉皮膚區域。
[0029] (2.1)將原始彩色圖像轉換為灰度圖像，并從中檢測出人臉。
[0030] 人臉的檢測在業內有較為成熟的方案，在本領域中為本領域技術人員所熟知，例 如利用Haar小波作為特征的瀑布式AdaBoost分類器進行人臉的檢測方法等，關于人臉檢測 的具體過程在此不再贅述。
[0031]本實施例中，檢測到的人臉區域以矩形表示。該矩形中優選包含了人臉的皮膚和 非皮膚部件(如眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴等），還有可能包含一些背景區域。
[0032] (2.2)在檢測到的人臉區域內，定位人臉的外輪廓、眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴。關于人 臉檢測的具體過程在此不再贅述
[0033] 人臉定位在業內有成熟的方法，例如利用主動形狀模型(ASM)進行定位，因此本實 施例中關于人臉檢測的具體過程在此不再贅述。
[0034] 在定位人臉的各個部件后，保留人臉外輪廓以內去除了眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴后 的區域作為人臉皮膚區域。
[0035] (3)采集膚色樣本。
[0036]在轉換顏色空間的彩色圖像上，提取步驟(2)中確定的人臉皮膚區域內像素顏色 作為膚色樣本。
[0037] (4)根據采集的膚色樣本，建立膚色分類器。
[0038] (4.1)統計步驟(3)中提取的膚色樣本在分類顏色空間中的直方圖，本實施例中記 為Ps(C)，統計整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖，本實施例中記為PMc)。
[0039] ( Λ 9、抽豐El梅μ/?-'Λι%梅妄占恥丨由甘年iftt在t 類器為：
[0040]
[0041 ] 上A屮，人刀力、失益網俚，兵耿俚氾圍73Λ t〈U，i」。調罡力、失益網俚Λ，使Θ %或以上 的膚色樣本判定為膚色，Θ的取值范圍為θ e (〇，100]。
[0042] 本實施例中，分類器閾值λ的大小在實際應用中可以根據需要進行具體設置或修 正。在一個優選實施例中，分類器閾值τ可以采用以下方式進行調整：
[0043] (a).設置λ的初始取值為λ = 1;
[0044] (b).使用上述膚色分類器對膚色樣本集中的膚色樣本進行分類；
[0045] (c).統計膚色樣本集中被膚色分類器分類為膚色的樣本數目；
[0046] (d).若被分類為膚色的樣本數目占整個膚色樣本集樣本數目的比例小于Θ%，適 當減小λ的取值，轉(b);否則，結束調整τ值。
[0047] 在本實施例中，優選Θ的取值為96,但本實施例Θ取96僅為用于實例，并非限制本發 明。
[0048] 需要說明的是，以上僅是一種優選的調整分類器閾值λ的方法，本發明中對于分類 器閾值λ的調整并不限于此，本領域技術人員可以根據實際需要選擇其他調整方法。
[0049] (5)使用步驟(4)中建立的膚色分類器，對整張圖像逐個像素地進行分類。分類為 膚色的像素點，在膚色檢測結果圖像上標記為白色，反之標記為黑色，得到膚色檢測結果圖 像。
[0050] 在一個實施例中，還可以在膚色檢測結果圖像上進行的后處理，具體可以包括：
[0051] (6.1)在灰度圖像上檢測邊緣，去除膚色檢測結果圖像上位于邊緣處的膚色像素。 本實施例采用Sobel算子來進行邊緣檢測。應當理解，其它的一些邊緣檢測算子也能取得類 似的結果。
[0052] (6.2)去除膚色檢測結果圖像上一些零散的膚色像素，填充大片膚色區域內的小 孔洞等。本實施例中優選可以采用腐蝕操作來去除膚色檢測結果圖像上一些零散的膚色像 素，采用膨脹操作來填充大片膚色區域內的小孔洞。應當理解，其它的一些圖像處理形態學 方法也能取得類似的結果。
[0053]應當理解，以上所述，僅為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護 范圍，凡在本發明的精神和原則之類所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發 明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種圖像中的膚色檢測方法，其步驟為： (1) 將待檢彩色圖像從原始顏色空間轉換到膚色的分類顏色空間； (2) 檢測人臉，去除人臉上非皮膚部分，得到人臉皮膚區域，包括： (2.1) 將待處理的原始彩色圖像轉換為灰度圖像，并從中檢測出人臉； (2.2) 在檢測到的人臉區域內，定位人臉的外輪廓、眉毛、眼睛、鼻孔、嘴己，保留人臉外 輪廓W內去除了眉毛、眼睛、鼻孔和嘴己后的區域作為人臉皮膚區域； (3) 在轉換顏色空間后的彩色圖像上，采集步驟(2)中確定的人臉皮膚區域內像素顏色 作為膚色樣本； (4) 根據采集的膚色樣本，建立膚色分類器，具體包括： (4.1) 分別統計步驟(3)中采集的膚色樣本在分類顏色空間中的直方圖，W及轉換顏色 空間后的彩色圖像運一整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖； (4.2) 對于彩色圖像上坐標位置為(x，y)的像素點，判定其為膚色的分類器為：上式中，cx,y表示像素點(x，y化分類顏色空間中的顏色，Ps(cx,y)表示膚色樣本在分類 顏色空間中的直方圖，Pi(cx,y)表示整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖，λ為分類器闊值， 其取值范圍為λΕ (0,1 ]; (5) 使用步驟(4)中建立的膚色分類器，對整幅圖像逐個像素地進行分類，分類為膚色 的像素點，在膚色檢測結果圖像上標記為白色，反之標記為黑色，獲得膚色檢測結果圖像。2. 根據權利要求1所述的圖像中的膚色檢測方法，其中，分類顏色空間包括但不限于 YCr Cb、YUV、Lab、服V、HI S、歸一化的 RGB。3. 根據權利要求1或2所述的圖像中的膚色檢測方法，其中，該方法還包括對膚色檢測 結果圖像進行后處理的步驟，其具體為:在灰度圖像上檢測邊緣，去除膚色檢測結果圖像上 位于邊緣處的膚色像素。4. 根據權利要求1-3所中任一項述的圖像中的膚色檢測方法，其中，所述后處理步驟還 包括:采用腐蝕操作去除膚色檢測結果圖像上零散的膚色像素，采用膨脹操填充大片膚色 區域內的小孔桐。
【文檔編號】G06K9/00GK105844242SQ201610171922
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月23日
【發明人】曾秀芳
【申請人】湖北知本信息科技有限公司