[发明专利]一种图像压缩域上的肤色检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别领域，尤其是涉及一种肤色检测方法。

背景技术

目前互联网上大部分图像都是采用JPEG的压缩标准，对于这些图像，现在的肤色检测方法都是首先将图像解压缩，然后对这些像素逐个地进行判别，但是，完全解压缩JPEG需要很大的计算量，再加上自适应检测算法的迭代操作，给自适应皮肤检测算法带来了很大的计算负担。

发明内容

本发明的目的在于提供一种性能稳定且速度快的图像压缩域上的肤色检测方法，不需完全解码图像，而是通过DCT系数计算每个图像块的颜色和纹理特征，并同时利用颜色和纹理特征来判断每个图像块是否为人体肤色区域。

根据本发明的一实施例，提供一种图像压缩域上的肤色检测方法，其特点在于，包括以下步骤：

A、对一待检测图像进行哈夫曼解码及反量化，得到Y，Cb，Cr颜色分量上各个图像块的对应DCT系数；

B、根据所得到的DCT系数计算获得每个图像块的颜色特征和纹理特征；

C、将所获得的每个颜色特征和纹理特征，送入一皮肤分类器进行阈值化计算，判定满足肤色区域概率值与非肤色区域概率值的比值大于一阈值的图像块属于候选皮肤区域；

D、对该候选皮肤区域进行肤色区域迭代校验，以剔除噪声，直到检测到该候选皮肤区域光滑为止。

优选地，在步骤A中，对于N×N大小的图像块，其中的各像素值为f(i，j)，i，j＝0，...，N-1，该图像块对应DCT系数为F(u，v)，u＝0，..，N-1，v＝0，...，N-1。

优选地，在步骤B中，每个图像块的颜色特征color_block用该图像块内所有像素的平均颜色来表示：

color_block＝[Y_block，Cb_block，Cr_block]。

优选地，在步骤B中，每个图像块的纹理特征texture_block用Y颜色分量的方差表示，其计算公式如下：

textureblock=Σu=0N-1Σv=0N-1[F(u,v)]2,(u,v)≠(0,0).]]>

优选地，在步骤B中，对于一个由m个图像块构成的区域，其纹理特征texture_region可以计算为：