彩色圖像中膚色分割方法研究

汪元卉 夏力前

北京理工大學珠海學院計算機學院，廣東 珠海

彩色圖像中膚色分割方法研究

汪元卉 夏力前

北京理工大學珠海學院計算機學院，廣東 珠海

膚色特征不依賴于面部細節，對于旋轉，表情變化等不敏感，具有相對的穩定性，所以在人臉檢測過程中膚色常常成為輔助的人臉定位的手段。對不同顏色空間下的圖像進行分析，尋找膚色分割的最佳效果是非常重要的研究課題。

膚色分割；人臉檢測；閾值；RGB顏色空間；YCbCr顏色空間

skin color divi；si ofnace detecti；onthresh；ol dRGB；Ycbcr

引言

自動人臉檢測已經成為了計算機視覺和模式識別領域的一個熱門的研究話題，具有越來越廣泛的實用價值和研究意義。膚色是人臉的一個重要特征信息,它不受人臉的表情，人體姿勢的影響，相對其他的特征較為穩定。膚色檢測常常作為人臉檢測的前期處理，對復雜場景中的人臉進行粗檢，從而提高人臉檢測的速度。如何能夠精確的分割出復雜圖像中的膚色區域有重要的研究價值和意義。

顏色空間大致可以分為兩類，一類是基色空間，所有的顏色可以由幾種基色混合而成，這種顏色空間包括RGB,CMY等；另外一類是將亮度單獨處理的顏色空間，包括YCbCr，HIS等。本文主要研究這兩類顏色空間中的兩個有代表性的顏色空間，RGB顏色空間和YCbCr顏色空間在膚色分割中的應用。

為了研究膚色在顏色空間的聚類特性，我們搜集了不同光照下，不同顏色人種的圖像69張，其中黑種人21張，黃色人種26張，白色人種22張，將圖片中的膚色區域手動分割出來。

1 RGB顏色空間

首先考慮RGB顏色空間，RGB顏色空間是最常用的顏色空間，廣泛地應用在數字圖像的表示中。RGB顏色空間通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色，這個標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運用最廣的顏色系統之一。

分別統計樣本像素在RGB三個通道中的分布，得到如下樣本分布圖：

圖1膚色樣本在RGB顏色空間中的分布,其中（a）圖是膚色樣本在R顏色上的分布，（b）圖是膚色樣本在G顏色上的分布，（c）圖是膚色樣本在B顏色上的分布。

從上面的膚色樣本分布圖能夠看出，在RGB三個顏色通道中，膚色分布沒有很好的聚類效果，沒有一個合適的閾值能夠分割膚色。

2 YCbCr顏色空間

YCbCr顏色空間廣泛地應用于數字視頻中，在這種空間中，亮度信息用單個的分量Y來表示，彩色信息用兩個色差分量Cb和Cr來存儲。分量Cb是藍色分量和一個參考值的差，分量Cr是紅色分量和一個參考值的差。RGB空間與YCbCr空間之間的轉換公式如下：

（3.1）

統計發現人體膚色的Cb和Cr分量呈現非常穩定法的聚類特性，如圖3.1所示，其中第一列是白種人的膚色Cb和Cr分量分布，第二列是黃種人的Cb和Cr分量分布，第三列是黑種人的Cb和Cr分量分布，最后一行是全體的Cb和Cr分量分布。第一行是Cb分量的分布，第二行是Cr分量的分布。

圖3.2顯示了全部樣本的Cb和Cr分量分布圖，左邊是Cb分量的分布圖，右邊是Cr分量的分布圖。

從圖中能夠看出，無論是何種人種，膚色在不同光照條件下的Cb和Cr分量都呈現非常好的聚類效果。其中Cb分量集中在[89,146]區間，Cr分量集中在[126,178]區間內。

圖1

圖4.1膚色分割的實驗結果圖

在同樣的膚色樣本下，我們統計這些樣本在YCbCr色彩空間和RGB色彩空間的分布，如圖3.3所示，其中(a)為膚色樣本在YCbCr色彩空間的分布，(b)為膚色樣本在RGB色彩空間的分布，(c)為膚色樣本在Cb和Cr分量上的投影，(d)為膚色樣本在R和G分量上的投影。從圖中可以清晰地看出，膚色樣本在YCbCr色彩空間有比RGB色彩空間好的聚類效果。

通過上面的分析得到，YCbCr空間比RGB空間適合用于膚色的分割，這是因為在RGB模型中，所表示的圖像由三個圖像分量組成，其中每一個分量圖像都是原色圖像，在每個分量圖像都有顏色和亮度兩種信息的混合。而人的膚色的不同主要體現在亮度分量的不同，所以RGB顏色空間不能很好地表征膚色，我們選擇亮度分量和色度分量分離的YCbCr顏色空間進行膚色建模。

3 實驗結果

在YCbCr空間中對膚色進行分割的結果，實驗顯示我們的分割結果有較好的魯棒性。

4 總結

人的膚色受光照的影響較大，在進行膚色分割的時候選擇將亮度獨立出來的顏色空間會有比較好的效果。我們的方法，在YCbCr空間下進行膚色區域的查找能取得較好的檢測結果，可以作為人臉檢測和跟蹤的前期處理。

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[2]Richard E Woods, Steven L Ed；di阮ns秋琦，等譯.數字圖像處理（matlab版）[M].北京:電子工業出版社.2006

[3]G Yang and T S Huang. Human Face Detection in Complex Background [J]. Pattern Recognition, 1994,27(1):53-63

Skin color feature is not depended on details of the face because it’s not sensitive to rotation and expression changes. So it is used as an assist tools for the face locating and face detecting.It is important to analy the image in different color space to obtain the best result of skin color division.

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.11.062

汪元卉 碩士 助教 研究方向：模式識別與機器智能。