一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種皮膚識(shí)別方法，特別是一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]皮膚識(shí)別的目標(biāo)是從圖像中自動(dòng)地識(shí)別人體的皮膚區(qū)域，并且根據(jù)識(shí)別出的皮膚區(qū)域進(jìn)行美容美化操作。而現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)圖像中人體的皮膚識(shí)別存在誤識(shí)別率高、需要構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間久和步驟麻煩、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、程序運(yùn)行效率低等不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明為解決上述問(wèn)題，提供了一種算法簡(jiǎn)單快速的基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0005]一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0006]10.接收原始圖像；
[0007]20.對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換，從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間，得到轉(zhuǎn)換圖像；
[0008]30.創(chuàng)建YIQ皮膚概率圖模型；
[0009]40.將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值與所述的YIQ皮膚概率圖模型進(jìn)行映射，得到原始圖像的皮膚概率圖。
[0010]優(yōu)選的，所述步驟20中從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間的計(jì)算公式如下:
[0011 ] Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B ；
[0012]1=0.596*R-0.275*G_0.321*B ；
[0013]Q=0.212*R_0.523*G+0.311*B ；
[0014]其中，Y、1、Q分別為計(jì)算后得到的YIQ色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Y的范圍從O到255，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ;R、G、B根本為RGB色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值。
[0015]優(yōu)選的，所述步驟40主要是根據(jù)所述的YIQ皮膚概率圖模型，將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值作為該YIQ皮膚概率圖的坐標(biāo)，獲取得到皮膚概率值。
[0016]優(yōu)選的，所述的皮膚概率圖的映射方法為:
[0017]Alpha=YIQ [ (H-1)-(Q+134)* (H-1) / 268] [ (1+152) * (W-1) / 304]
[0018]其中，Alpha為映射后的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的皮膚概率值，255為皮膚概率最高，即YIQ皮膚概率圖上的白色；0為皮膚概率最低，即YIQ皮膚概率圖上的黑色；YIQ[][]為YIQ皮膚概率圖生成的二維數(shù)組；1為I通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Q為Q通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ；ff和H分別為YIQ皮膚概率圖的寬和高。
[0019]優(yōu)選的，所述的步驟10中的原始圖像為內(nèi)存中存儲(chǔ)的圖像或拍攝過(guò)程中實(shí)時(shí)預(yù)覽的圖像。
[0020]優(yōu)選的，所述的步驟30中創(chuàng)建的YIQ皮膚概率圖的尺寸大小可手動(dòng)調(diào)整。
[0021]優(yōu)選的，所述的步驟40中，根據(jù)得到原始圖像的皮膚概率圖中各個(gè)像素點(diǎn)的皮膚概率值進(jìn)一步判斷該像素點(diǎn)是否為人臉或嘴唇。
[0022]本發(fā)明的有益效果是:
[0023]本發(fā)明的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換，從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間，得到轉(zhuǎn)換圖像，并創(chuàng)建YIQ皮膚概率圖模型，然后將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值與所述的YIQ皮膚概率圖模型進(jìn)行映射，得到原始圖像的皮膚概率圖，不僅算法簡(jiǎn)單，而且算法執(zhí)行速度快，大大提高運(yùn)算速度，從而實(shí)現(xiàn)快速的進(jìn)行皮膚識(shí)別。
【附圖說(shuō)明】
[0024]此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0025]圖1為本發(fā)明一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法的流程簡(jiǎn)圖；
[0026]圖2為YIQ顏色坐標(biāo)圖；
[0027]圖3為YIQ皮膚概率圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0029]如圖1所示，本發(fā)明的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其包括以下步驟:
[0030]10.接收原始圖像；
[0031]20.對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換，從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間，得到轉(zhuǎn)換圖像；
[0032]30.創(chuàng)建HQ皮膚概率圖模型，其尺寸大小可手動(dòng)調(diào)整；本實(shí)施例的尺寸為256*256，如圖3所示的YIQ皮膚概率圖，其橫向表示I通道的顏色值，縱向表示Q通道的顏色值；
[0033]40.將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值與所述的YIQ皮膚概率圖模型進(jìn)行映射，得到原始圖像的皮膚概率圖；如圖2所示的YIQ色彩空間坐標(biāo)圖，其橫向表示I通道的顏色值，縱向表示Q通道的顏色值，圖中白色為皮膚概率最大的顏色，黑色為皮膚概率最小的顏色。
[0034]本實(shí)施例中，所述步驟20中從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間的計(jì)算公式如下:
[0035]Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B ；
[0036]1=0.596*R_0.275*G_0.321*B ；
[0037]Q=0.212*R_0.523*G+0.311*B ；
[0038]其中，Y、1、Q分別為計(jì)算后得到的YIQ色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Y的范圍從O到255，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ;R、G、B根本為RGB色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值。
[0039]本實(shí)施例中，所述步驟40主要是根據(jù)所述的YIQ皮膚概率圖模型，將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值作為該YIQ皮膚概率圖的坐標(biāo)，獲取得到皮膚概率值；所述的皮膚概率圖的映射方法為:
[0040]Alpha=YIQ[ (H-1)-(Q+134)*(H-1) / 268] [ (1+152)*(W-1) / 304]；
[0041]其中，Alpha為映射后的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的皮膚概率值，255為皮膚概率最高，即YIQ皮膚概率圖上的白色；0為皮膚概率最低，即YIQ皮膚概率圖上的黑色；YIQ[][]為YIQ皮膚概率圖生成的二維數(shù)組；1為I通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Q為Q通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ；ff和H分別為YIQ皮膚概率圖的寬和高。
[0042]本發(fā)明不僅可以用在圖像處理中，同時(shí)也可用于實(shí)時(shí)預(yù)覽的取景中，即所述的步驟10中的原始圖像可以為內(nèi)存中存儲(chǔ)的圖像，也可以為拍攝過(guò)程中實(shí)時(shí)預(yù)覽的圖像。
[0043]本發(fā)明不僅適用于人臉皮膚的檢測(cè)，也適用于嘴唇的檢測(cè)，即所述的步驟40中，根據(jù)得到原始圖像的皮膚概率圖中各個(gè)像素點(diǎn)的皮膚概率值進(jìn)一步判斷該像素點(diǎn)是否為人臉或嘴唇。
[0044]本發(fā)明通過(guò)簡(jiǎn)單的顏色映射得到原始圖像的皮膚概率圖，不僅算法簡(jiǎn)單，而且算法執(zhí)行速度快，大大提高運(yùn)算速度，從而實(shí)現(xiàn)快速的進(jìn)行皮膚識(shí)別。
[0045]上述說(shuō)明示出并描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，如前，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對(duì)其他實(shí)施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi)，通過(guò)上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識(shí)進(jìn)行改動(dòng)。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動(dòng)和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟: 10.接收原始圖像； 20.對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換，從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間，得到轉(zhuǎn)換圖像； 30.創(chuàng)建HQ皮膚概率圖模型； 40.將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值與所述的HQ皮膚概率圖模型進(jìn)行映射，得到原始圖像的皮膚概率圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述步驟20中從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間的計(jì)算公式如下:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B ；1=0.596*R-0.275*G-0.321*B ；Q=0.212*R-0.523*G+0.311*B ； 其中，Y、1、Q分別為計(jì)算后得到的YIQ色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Y的范圍從O到255，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ;R、G、B根本為RGB色彩空間對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述步驟40主要是根據(jù)所述的YIQ皮膚概率圖模型，將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值作為該YIQ皮膚概率圖的坐標(biāo)，獲取得到皮膚概率值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述的皮膚概率圖的映射方法為:Alpha=YIQ[(H-1)-(Q+134)*(H-1) / 268][(1+152)* (W-1) / 304] 其中，Alpha為映射后的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的皮膚概率值，255為皮膚概率最高，即YIQ皮膚概率圖上的白色；0為皮膚概率最低，即YIQ皮膚概率圖上的黑色；YIQ[][]為YIQ皮膚概率圖生成的二維數(shù)組；1為I通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，Q為Q通道對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色值，I的范圍從-152到152，Q的范圍從-134到134 ;W和H分別為YIQ皮膚概率圖的寬和高。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述的步驟10中的原始圖像為內(nèi)存中存儲(chǔ)的圖像或拍攝過(guò)程中實(shí)時(shí)預(yù)覽的圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述的步驟30中創(chuàng)建的YIQ皮膚概率圖的尺寸大小可手動(dòng)調(diào)整。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其特征在于:所述的步驟40中，根據(jù)得到原始圖像的皮膚概率圖中各個(gè)像素點(diǎn)的皮膚概率值進(jìn)一步判斷該像素點(diǎn)是否為人臉或嘴唇。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于色彩空間的皮膚識(shí)別方法，其通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換，從RGB色彩空間轉(zhuǎn)為YIQ色彩空間，得到轉(zhuǎn)換圖像，并創(chuàng)建YIQ皮膚概率圖模型，然后將轉(zhuǎn)換圖像的I通道與Q通道的顏色值與所述的YIQ皮膚概率圖模型進(jìn)行映射，得到原始圖像的皮膚概率圖，不僅算法簡(jiǎn)單，而且算法執(zhí)行速度快，大大提高運(yùn)算速度，從而實(shí)現(xiàn)快速的進(jìn)行皮膚識(shí)別。
【IPC分類】G06K9-00, G06T3-00
【公開號(hào)】CN104794423
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410027818
【發(fā)明人】張偉, 傅松林, 李志陽(yáng), 張長(zhǎng)定
【申請(qǐng)人】廈門美圖網(wǎng)科技有限公司
【公開日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2014年1月21日