皮肤检测与美化算法的研究(3)_毕业论文

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皮肤检测与美化算法的研究(3)

   第一章主要介绍该研究课题在当今社会下的背景,并且对完成的软件系统从三个方面简单的进行概括。

    第二章主要介绍基于肤色模型的肤色检测和颜色空间的选择。介绍彩色图像的颜色空间模型,在YCbCr颜色空间建立肤色模型,通过简单的阈值分割法,定位出皮肤区域与非皮肤区域,对非皮肤区域进行滤波算法的磨皮。

第三章主要介绍具有保持边缘功能的滤波算法—双边滤波算法。从基本的均值滤波算法开始介绍其基本原理,再延伸到高斯滤波。在高斯滤波的基础上加上一个基于像素灰度差值的权重分量,这就是双边滤波。接着对比均值滤波,高斯滤波和双边滤波对同一幅人脸图片的处理效果,得出有用信息。

第四章在做出来的软件下进行实验,检测本软件所达到的美化效果,基于不同人种,不同肤色进行实验比较,得出实验结论。

2  肤色检测

2。1  肤色模型

     我们可以发现,在彩色图像中,肤色相对集中和稳定[ ]。所以说肤色可将人脸的面部特征很好的区分开来。有专业文献表明,不同肤色的人脸检测在于其亮度即灰度[ ]。所以说不同人脸的色调相对而言是比较一致的,即饱和度和色度相对于灰度是独立的。

2。2  肤色检测中颜色空间

2。2。1 色彩和颜色空间的概述

   从人的视觉系统看来,看一样东西的颜色特性由色调,饱和度和亮度三者决定。色调直接反映人看到物体的颜色特性。饱和度反应此物体颜色的深浅,跟加入的白色的多少有关,加入的白色越多,物体的颜色就越淡。亮度表示人眼对物体视觉明暗的直接反应。这三者构成了人眼中的彩色世界。

   色彩空间也叫做色彩模型,起源于西方学说color space一词,它是描述色彩的数学化基础。

计算机领域的颜色空间模型有好几种分为:RGB颜色空间,CMY/CMYK颜色空间,HSV/HSB颜色空间,HSI/HSL颜色空间,Lab颜色空间,YUV/YCbCr颜色空间。

人脸的肤色也有其特性。所以在不同的色彩空间里,其颜色表示也大不相同,肤色与非肤色的分离难度也大不相同,经过查找专业文献,目前并不在一个最优的颜色空间。本文采用YCrBr色彩空间。来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

2。2。2  RGB色彩空间

    RGB(Red红、Green绿、Blue蓝)颜色空间是最常见的一种颜色空间模型,他被称为是与设备相关的色彩空间[ ]。在以前的电视中彩色阴极射线管驱动电子枪发射电子,分别激发荧幕上的R、G、B这3种颜色的荧光粉以发出不同亮度的光线,通过混合产生各种颜色。这就是RGB颜色系统的原理。RGB色彩系统之所以能用来表示色彩,归根结底由于人眼对红、绿、蓝这三种色彩极其敏感。

    RGB颜色空间是按三种基色按比例混合而成的,他是混合型颜色空间的一种。混合型颜色空间还包括CMY,CMYK,和XYZ等。RGB颜色模型对应笛卡尔坐标系的一个立方体,R、G、B分别代表3个坐标轴,即空间直角坐标系。当R、G、B都取0时即在坐标原点此时表示黑色。反过来都取最大值时表示白色。立方体空间的其他点对应于其他的颜色。如图2。1所示:

在RGB色彩空间中,人脸表现出来的颜色受到光照的影响,但在同一点受不同光照的条件下,其色彩是相同的,但是其亮度不同,对应的R、G、B三个分量对应成比例[ ]。R、G、B颜色空间可以直接通过线性变换转化为灰度图像

(责任编辑:qin)