一種改進的高亮度區域膚色像素檢測算法*

鄭 穎，蔡燦輝，朱建清

(1．華僑大學 信息科學與工程學院，福建廈門361021;2．中國科學院自動化研究所，北京100190)

0 引言

膚色是人體表面最顯著的特征之一，它對姿勢、旋轉、表情等變化不敏感，因此可以利用膚色檢測從圖像中有效分割出前景目標，減小待搜索范圍。隨著計算機視覺和圖像處理的快速發展，膚色檢測顯得越來越重要，它在人臉檢測［1］、手勢識別、基于內容的圖像檢索和色情圖像識別及過濾等方面都有著重要的應用。

研究表明，盡管不同種族、年齡、性別的人臉膚色看上去不同，但這種不同主要體現在亮度而非色度上。而大部分由CCD攝像機采集得到的圖像都是亮度和色度高度相關的RGB形式，膚色對光照的變化很敏感，從而導致膚色像素的檢測變得困難，特別是在高亮度條件下。高亮度膚色像素的檢測是膚色檢測的一個難點，原因有兩點:

1)高亮度情況下膚色和非膚色具有很高的相似度。人類視覺在高亮度情況下對顏色不敏感，各種顏色往往都是一片白亮。這個時候僅靠色度差異來區分膚色和非膚色是十分困難的。

2)高亮度膚色像素的色度和亮度不完全獨立。

現有的研究中主要有兩類方法解決上述問題:①建立更精確的膚色模型;②減小亮度和色度的相關性。經典的膚色檢測算法一般先進行線性或非線性顏色空間變換，以減小亮度和色度的相關性，從而降低光照對膚色的影響。然后在變換后的顏色空間上利用二維色度子空間進行膚色建模，建模的方法有劃定膚色范圍［2］、單高斯模型［3］、直方圖查找表［4］、混合高斯模型［5］、橢圓邊界法［6］等。現有的各種顏色空間不能完全消除亮度和色度的相關性，且經典算法僅使用二維色度信息進行膚色建模，在高亮度情況下極易發生漏檢。為了克服膚色檢測的這些難點，人們在YCbCr顏色空間上提出了一些改進算法［7－9］。文獻［7］對可見亮度范圍內的每一個亮度Y，統計出其對應色度的范圍，根據每個像素的Y分量，索引出其相應色度范圍，若該像素的色度落入這個范圍，則判斷為膚色。文獻［8］采用Y_Cb和Y_Cr兩個子空間的直方圖查找表建立膚色模型，并使用貝葉斯準則建立膚色分類器，這需要比文獻［4］多一倍的內存空間。文獻［9］把滿足 Y＞120，Cb＞95和 Cr＞100條件的像素判斷為膚色像素，該算法的不足之處是會把非膚色的高亮區域判別為膚色區域。為了提高高亮度區域膚色像素檢測的正確率，文中在分析高亮度膚色像素的鄰域和邊緣信息的基礎上，提出一種基于亮度連續性準則的高亮度膚色像素檢測算法。實驗結果表明該算法能在不增大對膚色樣本數量和內存空間需求的前提下，準確地檢測出圖片中高亮度區域的膚色像素。

1 改進的膚色檢測算法

1．1 高亮度區域膚色像素的特征分析

由于高亮度情況下膚色和非膚色像素的分布非常近似，看起來都是“白亮一片”，因此僅僅靠色度信息區別膚色和非膚色十分困難。為了說明當亮度足夠高時，亮度對膚色檢測的影響，文中從網上下載132張圖片，對每張圖片手工截取高亮度膚色和非膚色區域，做出如圖1所示的Cb和Cr色度直方圖。其中，實線曲線為膚色分布，虛線曲線為非膚色分布。從圖1中可以看出，在高亮度情況下，膚色像素的色度主要集中在130＞Cb＞100，160＞Cr＞128 范圍;非膚色像素的色度主要集中在144＞Cb＞106，147＞Cr＞112范圍。膚色和非膚色的色度有較大的重疊，所以很難用固定區間來劃定膚色。因此，必須對高亮度區域膚色像素的特性進行深入的分析，找出其內在的規律，從而實現更準確的高亮度區域膚色像素檢測。

圖1 膚色和非膚色的色度子直方圖Fig．1 Chroma histogram of skin color and non－skin color

圖2給出了高亮度區域膚色像素分布特點示意圖。圖2(a)為一幅包含高亮度膚色像素的圖像，其中肩膀的大部分像素處于高亮度區域。圖2(b)給出了圖2(a)中肩膀部分的放大圖，從中可以看出高亮度膚色像素周圍是正常亮度膚色像素。圖2(c)給出了圖2(b)的亮度分布圖。從圖2(c)不難看出，由正常亮度的膚色像素到高亮度的膚色像素之間的變化是一種漸變過程。

通過實驗我們發現類似的現象在自然圖像中普遍存在。換言之，自然圖像中高亮度膚色區域的分布通常具有如下兩個特點:

1)圖像中膚色區域的亮度是漸變而不是劇變的，在正常情況下，人體膚色區域內部不會出現明顯的亮度邊緣。

2)高亮度膚色區域的外圍通常存在正常亮度的膚色像素。

上述兩個特點分別表明了膚色區域的亮度連續性和空間連續性，文中稱之為人體膚色區域亮度和空間連續性原理。基于這個原理，可以利用邊緣檢測在亮度子空間中有效地分割出膚色區域和非膚色區域，進一步地，采用區域生長法在已檢測到的正常亮度的膚色區域中檢測出高亮度的膚色像素。

圖2 高亮度區域膚色像素分布特點示意Fig．2 Distribution diagram of skin color pixels in high illuminated region

圖3給出了一張具有高亮度膚色區域的照片及相應的邊緣分布圖以說明膚色區域的亮度和空間連續性特點。其中圖3(b)是圖3(a)的亮度Canny邊緣檢測圖，從圖3(b)可以看出在高亮度膚色區域和低亮度膚色區域之間并沒有明顯的邊緣。因此，在膚色檢測時如果把人體膚色的這兩個特點也考慮進去，就可以更好地解決高亮度膚色像素漏檢的難題。

圖3 膚色區域亮度和空間連續性Fig．3 Spatial and luminance continuity of skin color region

為此，文中提出一種基于人體膚色區域亮度和空間連續性原理的膚色檢測算法，該算法分成兩個階段:圖像中正常亮度區域的膚色像素檢測階段和圖像中可能存在的高亮度膚色像素檢測階段。正常亮度的膚色區域檢測可根據使用環境和條件選擇文獻［2－6］中的任何一種方法。考慮到文獻［3］采用的單高斯模型(SGM，Single Gaussian Model)方法在小樣本情況下的膚色聚類效果顯著，不需要大量的膚色樣本，在檢測時計算量不大不用建立查詢表，而且檢測效果比較好，所以文中采用單高斯建模方法進行正常亮度膚色檢測。高亮度膚色像素檢測階段則是在前一階段檢測結果的基礎上采用人體膚色區域亮度和空間連續性原理檢測出高亮度膚色像素。

1．2 基于單高斯模型的膚色檢測

基于單高斯模型的膚色檢測算法主要包括顏色空間的選取、膚色建模、膚色分割三個部分，下面從這三個方面詳細介紹基于單高斯建模的膚色檢測算法。

1．2．1 顏色空間的選取

RGB顏色空間是最常用的顏色空間，但是RGB值不僅包含色度信息也包含亮度信息，所以環境光照的變化很容易導致RGB值發生變化，因此不宜在RGB顏色空間中建立膚色模型。文中選擇YCbCr顏色空間，該空間色度受亮度變化的影響較小，與其他顏色空間相比具有如下優點:

1)YCbCr顏色空間廣泛應用于圖像和視頻壓縮標準，例如MPEG和JPEG。

2)YCbCr顏色空間是RGB空間的線性變換，轉換計算簡單。

2)YCbCr顏色空間與HIS，HSL，HSV等相似，獨立表示亮度和色度分量。

4)YCbCr顏色空間是離散空間，聚類算法易于實現。

5)YCbCr顏色空間是感知均勻的顏色空間，同HSI相比，膚色在YCbCr的聚類更緊簇。

圖4是膚色在顏色空間上的聚類圖，其中圖4(a)是膚色在Cb－Cr子空間上的聚類，圖4(b)是膚色在H－S子空間上的聚類。從圖4容易看出，膚色在YCbCr顏色空間上聚類比在HSI顏色空間上聚類更緊湊。

YCbCr顏色空間和RGB顏色空間的轉換關系式如下:

式中，YCbCr的信號范圍是 Y∈ 16，235[ ]，Cb和 Cr∈［16，235］。

圖4 膚色在不同顏色空間上的聚類Fig．4 Cluster diagram of Skin color in different color space

1．2．2 膚色建模

單高斯模型就是利用高斯分布來擬合膚色的色度概率密度分布。它的基礎是來自兩個觀察結果:

1)膚色是以一定的概率密度出現，人與人之間的膚色差異導致其概率密度的不同。

2)在一定的光照條件下膚色色度分布呈正態分布。

圖5是膚色在CbCr顏色空間的分布情況，其中圖5(a)是直方圖，圖5(b)是單高斯概率密度圖。單高斯模型采用橢圓高斯聯合概率密度函數:

式中，x是像素色度向量，均值向量μ和協方差矩陣∑是高斯分布的參數，由訓練樣本最大似然估計(ML)估計得到:

文中在IMM人臉數據庫中手工選取膚色像素，訓練出單高斯模型參數如下:

為了減小計算復雜度，文中采用馬氏距離(Mahalanobis Distance)作為衡量輸入像素和膚色模型的接近程度:

對每個像素點利用式(4)計算出馬氏距離，在實驗中先設定一個閾值θ，用以判斷當前像素點是否為膚色像素。如果馬氏距離d2＞θ時，判定該點為膚色點，否則為非膚色點。閾值θ的取值直接影響到膚色檢測結果，如果θ過大則膚色檢測的漏檢率大，相反，如果θ過小則膚色檢測的誤檢率大。實際上圖像內容各不相同，只用一個固定閾值進行膚色分割，顯然是不合理的，需要閾值θ自適應的膚色分割算法。

圖5 膚色在CbCr顏色空間上的分布Fig．5 Distribution of skin color in CbCr color space

1．2．3 自適應閾值分割算法

通過觀察發現:當分割閾值θ從大到小變化時，圖像中判定為膚色像素的數量會相應增大，在最佳閾值處的膚色像素數量變化率最小。所以在0．55:0．05的預置閾值范圍內，以0．05的步長，依次對圖像進行分割并記錄下閾值變化時屬于膚色像素數量的變化，然后找出膚色像素數量變化最小時的閾值作為最佳閾值。

1．3 高亮度膚色像素的檢測

根據上節所討論的基于單高斯模型的膚色檢測算法的實驗效果，文中設定Y∈［180，235］為高亮度像素。在已檢測出正常亮度下膚色區域的基礎上，即可利用文中所提出的人體膚色區域亮度和空間連續性原理對高亮度區域的膚色像素進行檢測。高亮度膚色像素檢測算法具體如下:

對每個亮度值Y滿足180＜Y＜235的點，如果滿足下述三個條件:

1)其4鄰域中至少有1個膚色像素。

2)其8鄰域中沒有1個像素屬于邊緣像素。

3)當前像素的色度同時滿足130＞Cb＞100和160＞Cr＞128。

則判定該點為高亮度膚色像素點。

1．4 算法描述

綜上所述，可得文中所提出的具有高亮度膚色像素檢測的人臉檢測算法如下:

對輸入圖像f進行低通濾波處理，濾除噪聲。

用基于單高斯模型的膚色檢測算法對圖像f進行正常亮度區域的膚色檢測，得到初始的膚色標志圖r(膚色像素點置為1，其余的像素點置為0)。

對膚色標志圖r進行形態學閉運算，填充一些細小的“空洞”。

對輸入的亮度圖像進行Canny邊緣檢測，得到亮度圖像的邊緣標志圖e(邊緣像素點置為1，否則置為0)。

對每個亮度值Y滿足180＜Y＜235的像素點，如果該點滿足下述三個條件則膚色標志圖r的對應位置置為1:

a．在膚色標志圖r對應位置的4鄰域中至少有1個非0點;

b．在邊緣標志圖e對應位置的8鄰域均為0;c．當前像素的色度同時滿足130＞Cb＞100和160＞Cr＞128。

輸出最終的膚色標志圖r，并根據膚色標志圖提取膚色區域。

2 實驗結果及分析

為了驗證所提出的基于人體膚色區域亮度和空間連續性原理的高亮度膚色像素檢測算法的效果，文中對多幅具有高亮度膚色像素區域的圖像進行測試，并和文獻［6，8］中的檢測算法進行了對比，圖6給出了部分實驗結果。其中，圖6(a)是具有高亮度膚色的原始圖片;圖6(b)是文獻［6］所提出方法的檢測效果圖;圖6(c)是文獻［8］所提出方法的檢測效果圖;圖6(d)是基于單高斯模型算法的檢測效果圖;圖6(e)是文中產生的膚色標志圖;圖6(f)是文中算法的檢測效果圖。從圖6(b)可以看出文獻［6］的檢測算法既會把白色區域誤檢為膚色區域，又會把不少膚色區域誤檢為非膚色區域，導致相當多的黑洞產生。從圖6(c)可以看出文獻［8］提出的方法雖然可以檢測出高亮度膚色像素，但是同時也把高亮度背景像素誤檢為膚色像素，導致經過文獻［8］提出的方法進行膚色檢測后的結果幾乎和原始圖像一樣，導致算法失敗。從圖 6(d)到圖6(f)可以看到基于單高斯模型方法不能檢測出圖像中的高亮度區域的膚色像素，而在單高斯模型檢測結果的基礎上采用文中提出的高亮度膚色區域檢測算法可以較準確地檢測出圖像中的高亮度膚色區域，同時誤檢率也比文獻［6］提出的方法低。

圖6 膚色分割效果比較Fig．6 Comparison of skin color segmentation performance

3 結語

文中分析了高亮度膚色區域的分布特點，提出在基于單高斯模型的膚色檢測算法基礎上，利用鄰域信息和亮度邊緣信息確定高亮度區域中的膚色像素點，實現含有高亮度膚色區域的膚色檢測，在不增加膚色樣本量和存儲空間的前提下，解決了只利用色度信息檢測膚色會對高亮度膚色產生漏檢等問題。實驗結果證明文中提出的方法準確地檢測出圖片中高亮度膚色區域，同時降低誤檢率，可以適用于更廣的亮度范圍。

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