彩色图像中肤色分割方法研究

汪元卉 夏力前

北京理工大学珠海学院计算机学院，广东 珠海

彩色图像中肤色分割方法研究

汪元卉 夏力前

北京理工大学珠海学院计算机学院，广东 珠海

肤色特征不依赖于面部细节，对于旋转，表情变化等不敏感，具有相对的稳定性，所以在人脸检测过程中肤色常常成为辅助的人脸定位的手段。对不同颜色空间下的图像进行分析，寻找肤色分割的最佳效果是非常重要的研究课题。

肤色分割；人脸检测；阈值；RGB颜色空间；YCbCr颜色空间

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

引言

自动人脸检测已经成为了计算机视觉和模式识别领域的一个热门的研究话题，具有越来越广泛的实用价值和研究意义。肤色是人脸的一个重要特征信息,它不受人脸的表情，人体姿势的影响，相对其他的特征较为稳定。肤色检测常常作为人脸检测的前期处理，对复杂场景中的人脸进行粗检，从而提高人脸检测的速度。如何能够精确的分割出复杂图像中的肤色区域有重要的研究价值和意义。

颜色空间大致可以分为两类，一类是基色空间，所有的颜色可以由几种基色混合而成，这种颜色空间包括RGB,CMY等；另外一类是将亮度单独处理的颜色空间，包括YCbCr，HIS等。本文主要研究这两类颜色空间中的两个有代表性的颜色空间，RGB颜色空间和YCbCr颜色空间在肤色分割中的应用。

为了研究肤色在颜色空间的聚类特性，我们搜集了不同光照下，不同颜色人种的图像69张，其中黑种人21张，黄色人种26张，白色人种22张，将图片中的肤色区域手动分割出来。

1 RGB颜色空间

首先考虑RGB颜色空间，RGB颜色空间是最常用的颜色空间，广泛地应用在数字图像的表示中。RGB颜色空间通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

分别统计样本像素在RGB三个通道中的分布，得到如下样本分布图：

图1肤色样本在RGB颜色空间中的分布,其中（a）图是肤色样本在R颜色上的分布，（b）图是肤色样本在G颜色上的分布，（c）图是肤色样本在B颜色上的分布。

从上面的肤色样本分布图能够看出，在RGB三个颜色通道中，肤色分布没有很好的聚类效果，没有一个合适的阈值能够分割肤色。

2 YCbCr颜色空间

YCbCr颜色空间广泛地应用于数字视频中，在这种空间中，亮度信息用单个的分量Y来表示，彩色信息用两个色差分量Cb和Cr来存储。分量Cb是蓝色分量和一个参考值的差，分量Cr是红色分量和一个参考值的差。RGB空间与YCbCr空间之间的转换公式如下：

（3.1）

统计发现人体肤色的Cb和Cr分量呈现非常稳定法的聚类特性，如图3.1所示，其中第一列是白种人的肤色Cb和Cr分量分布，第二列是黄种人的Cb和Cr分量分布，第三列是黑种人的Cb和Cr分量分布，最后一行是全体的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。

图3.2显示了全部样本的Cb和Cr分量分布图，左边是Cb分量的分布图，右边是Cr分量的分布图。

从图中能够看出，无论是何种人种，肤色在不同光照条件下的Cb和Cr分量都呈现非常好的聚类效果。其中Cb分量集中在[89,146]区间，Cr分量集中在[126,178]区间内。

图1

图4.1肤色分割的实验结果图

在同样的肤色样本下，我们统计这些样本在YCbCr色彩空间和RGB色彩空间的分布，如图3.3所示，其中(a)为肤色样本在YCbCr色彩空间的分布，(b)为肤色样本在RGB色彩空间的分布，(c)为肤色样本在Cb和Cr分量上的投影，(d)为肤色样本在R和G分量上的投影。从图中可以清晰地看出，肤色样本在YCbCr色彩空间有比RGB色彩空间好的聚类效果。

通过上面的分析得到，YCbCr空间比RGB空间适合用于肤色的分割，这是因为在RGB模型中，所表示的图像由三个图像分量组成，其中每一个分量图像都是原色图像，在每个分量图像都有颜色和亮度两种信息的混合。而人的肤色的不同主要体现在亮度分量的不同，所以RGB颜色空间不能很好地表征肤色，我们选择亮度分量和色度分量分离的YCbCr颜色空间进行肤色建模。

3 实验结果

在YCbCr空间中对肤色进行分割的结果，实验显示我们的分割结果有较好的鲁棒性。

4 总结

人的肤色受光照的影响较大，在进行肤色分割的时候选择将亮度独立出来的颜色空间会有比较好的效果。我们的方法，在YCbCr空间下进行肤色区域的查找能取得较好的检测结果，可以作为人脸检测和跟踪的前期处理。

[1]陈锻生，刘政凯.肤色检测技术综述[J].计算机学报. 2006,29(2):194-207

[2]Richard E Woods, Steven L Ed；di阮ns秋琦，等译.数字图像处理（matlab版）[M].北京:电子工业出版社.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 硕士 助教 研究方向：模式识别与机器智能。