[发明专利]肤色区域的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种肤色区域的检测方法，尤其涉及图象或者视频画面中肤色区域的检测并提取色饱和度的检测方法。

背景技术

肤色是一种简单有效的特征，在人脸检测中得到广泛的关注和应用，但传统的基于统计的肤色检测方法不能克服光照、摄像机、肤色差异等因素的影响。

在视频图像中，肤色区域的检测目前主要有统计直方图肤色模型、简单色度空间阀值模型、高斯混合模型几类方法。它们有如下缺点：统计直方图肤色模型，该模型的理论基础是建立在训练集足够大的基础上的，训练集过小会造成其推广能力下降。相对于肤色而言非肤色是一个开区间，究竟多大的训练集才适合，目前尚无定论。简单色度空间阀值模型，只用简单的阀值来判断是否肤色点，把落入阀值范围内的点都当作肤色，这样会把一些非肤色点误判为肤色；高斯混合模型：需要一个假设前提就是肤色区域在颜色空间的分布是连续的，概率密度分布也是连续的。受颜色空间的影响比较大；训练速度慢，在小样本的情况下往往会对肤色点的分布发生不正确的反映。

因此以上方法有或者需要大量训练样本，或者自适应能力差误判率高的缺点，实际应用价值较低。

另外如中国专利CN200810198047.8公开的人脸检测方法，主菜是采用灰度统计模型对视频图像的人脸进行检测，获取候选人脸区域，然后利用单信道肤色模型对所述候选人脸区域进行肤色过滤得到人脸检测结果。这样也会导致对一些非肤色点误判为肤色的问题。

中国专利CN200810017703.X公开了一种基于多色域选择性形态学处理的视频图像肤色检测方法，分别在RGB和YUV两个不同的色彩控件对视频图像进行肤色检测和分类，根据两种检测方法的特点将各检测结果有机地结合在一起。其中具体做法是：RGB空间的肤色检测模块对输入的各像素点进行色比分析，利用每个像素R/G的加权值来判断该像素是否为肤色像素，从而进行肤色连续前景区域和非肤色后景划分，生成2比特背景标志信号，再输入后面的综合分析检测模块。基于YUV控件的肤色检测模块对输入的个像素进行肤色色度比例计算，利用V/U的反正切值来判断该像素是否为肤色像素，提取严格肤色纯色前景区域标志信息，生成2比特标志信号，输入后面的综合分析检测模块；检测综合判断模块对RGB、YUV两个独立并行的肤色检测模块的检测结果进行综合判断分析，针对两种单独肤色检测的缺点，结合两种检测模块的优点，将其检测结果有机组合起来，生成第二阶段肤色区域标志信息。但是对于如何综合处理和检测结果的有机结合，该文件并没有进一步的披露。

如果能综合利用色调，色饱和度，以及对同一图像建立多个色彩模型，提取各色彩模型的色调阙值作为肤色区域，采取逐渐减少肤色区域范围的方式，就可以获得准确的肤色区域。

发明内容

本发明的目的在于根据色调、色饱和度、YIQ色彩模型中的Q、YCbCr色彩空间中的Cr来确定肤色区域，以选择较小初始值为起始搜索区域，从而降低数据样本并渐次精确获得肤色区域。

本发明的方案为：一种肤色区域的检测方法，所述方法包括：

选择起始肤色区域；

设置第一色彩空间，在所述第一色彩空间以所述起始肤色区域为起始点搜索肤色区域，得到第一肤色区域；

在所述第一肤色区域范围内，设置第二色彩空间，搜索得到第二肤色区域。

在本发明较佳实施例中，所述第一色彩空间为YIQ色彩空间，所述Y是明度，所述I、Q是色度，根据Q值设定的Q阀值，判断得到所述第一肤色区域；

第二色彩空间为YCbCr色彩空间，所述Y是明度，所述Cb、Cr是色度，根据Cr值设定Cr阀值，判断得到所述第二肤色区域。

在本发明较佳实施例中，所述Q阀值的设定方法为：

计算起始肤色区域中，YIQ色彩空间中Q值的均值和标准差；

利用最大类间方差法求出最佳二值分类阀值；

根据所述Q值的均值和标准差以及所述最佳二值分类阀值范围，得到Q的阀值范围。

在本发明较佳实施例中，计算起始肤色区域中，第三色彩空间的色调值和标准差；

计算色调的直方图分布；

以色调值为搜索起始点，得到直方图中色调值所在波形的波谷；

根据波谷与色调值和标准差，调整所要选取的色调阀值范围；

计算YCbCr色彩空间Cr的均值和标准差；

根据所述的色调阀值范围，计算Cr的直方图，并计算得到Cr阀值范围。5、根据权利要求4所述的肤色区域的检测方法，其特征在于：

判断Cr的直方图是单波峰还是多波峰，如单波峰，则直接得到所述Cr阀值范围；