圖像中的膚色檢測方法
【專利摘要】本發(fā)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(zhuǎn)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(qū)域；(3)在轉(zhuǎn)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(qū)域內(nèi)像素顏色作為膚色樣本；(4)根據(jù)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(gè)像素地進(jìn)行分類，分類為膚色的像素點(diǎn)，在膚色檢測結(jié)果圖像上標(biāo)記為白色，反之標(biāo)記為黑色，獲得膚色檢測結(jié)果圖像。本發(fā)明的方法能夠從用不同成像設(shè)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(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖像中的膚色檢測的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在彩色圖像中，由于膚色信息不受人體姿態(tài)、面部表情等的影響，具有相對的穩(wěn)定 性，且由于膚色與大多數(shù)背景物體的顏色有比較明顯的區(qū)別，使得膚色檢測技術(shù)在檢測、手 勢分析、目標(biāo)跟蹤和圖像檢索中都有著廣泛的應(yīng)用，人體膚色檢測的目標(biāo)是從圖像中自動(dòng) 定位出人體裸露的皮膚區(qū)域，例如從圖像中檢測出人的臉部、手部等區(qū)域。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中，對膚色區(qū)域進(jìn)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(shí)現(xiàn)的。所述單高斯模型法是假設(shè)膚色分布服從單峰高斯 分布，通過統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測高斯分布的參數(shù)，基于所述參數(shù)建立模型，利用模型來判斷新的 像素或區(qū)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(qū)域是否為膚色。由于通常情況下，膚色信息在轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間中時(shí)，其在CbCr坐 標(biāo)系下是位于一個(gè)類似橢圓集簇的范圍之內(nèi)，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(jìn)行檢測?，F(xiàn)有技術(shù)中還有其它用于膚色檢測的方法，例如基于區(qū)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(xiàn)有技術(shù)在膚色檢測的過程中，可能會(huì)出現(xiàn)無法對膚色區(qū)域和非膚色區(qū)域進(jìn)行 準(zhǔn)確劃分的問題，可能會(huì)導(dǎo)致膚色檢測結(jié)果不準(zhǔn)確的問題，且膚色檢測受復(fù)雜背景、光照條 件、姿態(tài)變化等影響較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)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(shè)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(fā)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(zhuǎn)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(qū)域，包括：
[0009] (2.1)將待處理的原始彩色圖像轉(zhuǎn)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(qū)域內(nèi)，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(nèi)去除了眉毛、眼睛、鼻孔和嘴巴后的區(qū)域作為人臉皮膚區(qū)域；
[0011] (3)在轉(zhuǎn)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(qū)域內(nèi)像素 顏色作為膚色樣本；
[0012] (4)根據(jù)采集的膚色樣本，建立膚色分類器，具體包括：
[0013] (4.1)分別統(tǒng)計(jì)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(zhuǎn)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(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)，判定其為膚色的分類器為：
[0015]
[0016] 上式中，cx,y表示像素點(diǎn)(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(gè)像素地進(jìn)行分類，分類為 膚色的像素點(diǎn)，在膚色檢測結(jié)果圖像上標(biāo)記為白色，反之標(biāo)記為黑色，獲得膚色檢測結(jié)果圖 像。
[0018] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)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(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選，還可以包括對膚色檢測結(jié)果圖像進(jìn)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(jié)果圖像上位于邊緣處的膚色像素。
[0020] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)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(jié)果圖像上零散的膚色像素，采用膨脹操填充大片膚色區(qū)域內(nèi)的小孔洞。
[0021] 本發(fā)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(xùn)練膚色分類 器來檢測膚色。本發(fā)明中，先將彩色圖像轉(zhuǎn)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(qū)域，然后從彩色圖像相同的區(qū)域采集像素顏色作為膚色樣本，在線訓(xùn)練 出膚色分類器來進(jìn)行膚色檢測。
[0022] 本發(fā)明無需事先采集并標(biāo)注大量的膚色樣本作為訓(xùn)練樣本集來訓(xùn)練膚色分類 器，且該分類器可以非常有效地進(jìn)行膚色像素點(diǎn)分類，具有優(yōu)良的效果，其能夠從用不同成 像設(shè)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(gè)體 的膚色。
【具體實(shí)施方式】
[0023]下面結(jié)合實(shí)施例，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0024] 本發(fā)明一個(gè)實(shí)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(zhuǎn)換。給定一幅待檢彩色圖像，將其從原始顏色空間轉(zhuǎn)換到膚色的聚 集性好，膚色與非膚色的區(qū)分性好的顏色空間。
[0026] 為區(qū)別于圖像的原始顏色空間和表述方便，本實(shí)施例中將轉(zhuǎn)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(qū)分性好的其它顏色空間。
[0027] 本實(shí)施例中，優(yōu)選分類顏色空間中的顏色以c表示；圖像上坐標(biāo)為(x，y)的像素點(diǎn) 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(qū)域。
[0029] (2.1)將原始彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并從中檢測出人臉。
[0030] 人臉的檢測在業(yè)內(nèi)有較為成熟的方案，在本領(lǐng)域中為本領(lǐng)域技術(shù)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(jìn)行人臉的檢測方法等，關(guān)于人臉檢測 的具體過程在此不再贅述。
[0031]本實(shí)施例中，檢測到的人臉區(qū)域以矩形表示。該矩形中優(yōu)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(qū)域。
[0032] (2.2)在檢測到的人臉區(qū)域內(nèi)，定位人臉的外輪廓、眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴。關(guān)于人 臉檢測的具體過程在此不再贅述
[0033] 人臉定位在業(yè)內(nèi)有成熟的方法，例如利用主動(dòng)形狀模型(ASM)進(jìn)行定位，因此本實(shí) 施例中關(guān)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(gè)部件后，保留人臉外輪廓以內(nèi)去除了眉毛、眼睛、鼻孔、嘴巴后 的區(qū)域作為人臉皮膚區(qū)域。
[0035] (3)采集膚色樣本。
[0036]在轉(zhuǎn)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(qū)域內(nèi)像素顏色 作為膚色樣本。
[0037] (4)根據(jù)采集的膚色樣本，建立膚色分類器。
[0038] (4.1)統(tǒng)計(jì)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(shí)施例中記 為Ps(C)，統(tǒng)計(jì)整幅圖像在分類顏色空間中的直方圖，本實(shí)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(wǎng)俚，兵耿俚氾圍73Λ t〈U，i」。調(diào)罡力、失益網(wǎng)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(shí)施例中，分類器閾值λ的大小在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)需要進(jìn)行具體設(shè)置或修 正。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，分類器閾值τ可以采用以下方式進(jìn)行調(diào)整：
[0043] (a).設(shè)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(jìn)行分類；
[0045] (c).統(tǒng)計(jì)膚色樣本集中被膚色分類器分類為膚色的樣本數(shù)目；
[0046] (d).若被分類為膚色的樣本數(shù)目占整個(gè)膚色樣本集樣本數(shù)目的比例小于Θ%，適 當(dāng)減小λ的取值，轉(zhuǎn)(b);否則，結(jié)束調(diào)整τ值。
[0047] 在本實(shí)施例中，優(yōu)選Θ的取值為96,但本實(shí)施例Θ取96僅為用于實(shí)例，并非限制本發(fā) 明。
[0048] 需要說明的是，以上僅是一種優(yōu)選的調(diào)整分類器閾值λ的方法，本發(fā)明中對于分類 器閾值λ的調(diào)整并不限于此，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)實(shí)際需要選擇其他調(diào)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(gè)像素地進(jìn)行分類。分類為 膚色的像素點(diǎn)，在膚色檢測結(jié)果圖像上標(biāo)記為白色，反之標(biāo)記為黑色，得到膚色檢測結(jié)果圖 像。
[0050] 在一個(gè)實(shí)施例中，還可以在膚色檢測結(jié)果圖像上進(jìn)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(jié)果圖像上位于邊緣處的膚色像素。 本實(shí)施例采用Sobel算子來進(jìn)行邊緣檢測。應(yīng)當(dāng)理解，其它的一些邊緣檢測算子也能取得類 似的結(jié)果。
[0052] (6.2)去除膚色檢測結(jié)果圖像上一些零散的膚色像素，填充大片膚色區(qū)域內(nèi)的小 孔洞等。本實(shí)施例中優(yōu)選可以采用腐蝕操作來去除膚色檢測結(jié)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(qū)域內(nèi)的小孔洞。應(yīng)當(dāng)理解，其它的一些圖像處理形態(tài)學(xué) 方法也能取得類似的結(jié)果。
[0053]應(yīng)當(dāng)理解，以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù) 范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之類所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā) 明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
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(zhuǎn)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(qū)域，包括： (2.1) 將待處理的原始彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并從中檢測出人臉； (2.2) 在檢測到的人臉區(qū)域內(nèi)，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(nèi)去除了眉毛、眼睛、鼻孔和嘴己后的區(qū)域作為人臉皮膚區(qū)域； (3) 在轉(zhuǎn)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(qū)域內(nèi)像素顏色 作為膚色樣本； (4) 根據(jù)采集的膚色樣本，建立膚色分類器，具體包括： (4.1) 分別統(tǒng)計(jì)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(zhuǎn)換顏色 空間后的彩色圖像運(yùn)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(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)，判定其為膚色的分類器為：上式中，cx,y表示像素點(diǎn)(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(gè)像素地進(jìn)行分類，分類為膚色 的像素點(diǎn)，在膚色檢測結(jié)果圖像上標(biāo)記為白色，反之標(biāo)記為黑色，獲得膚色檢測結(jié)果圖像。2. 根據(jù)權(quán)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(jù)權(quán)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(jié)果圖像進(jìn)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(jié)果圖像上 位于邊緣處的膚色像素。4. 根據(jù)權(quán)利要求1-3所中任一項(xiàng)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(jié)果圖像上零散的膚色像素，采用膨脹操填充大片膚色 區(qū)域內(nèi)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(fā)明人】曾秀芳
【申請人】湖北知本信息科技有限公司