CN103514611B - 一种肤色区域的提取方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种肤色区域的提取方法和装置，能够快速、准确地提取出肤色区域。本发明实施例提供的一种肤色区域的提取方法包括：从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
Description
技术领域
本发明涉及图像分割技术领域，特别涉及一种肤色区域的提取方法和装置。
背景技术
肤色分割技术是目前图像分割研究中的热点之一，其在人脸识别、表情识别、人手跟踪、人机交互、运动人体目标跟踪、黄色图片过滤中都有重要应用。目前互联网黄色图片泛滥对未成年人有极大伤害，是否能够快速有效地通过肤色分割提取出肤色区域对准确识别黄色图片有重要影响。
现有方案通常采用基于某些颜色空间，如RGB颜色空间，并结合机器学习的方式来提取肤色区域。
然而，现有方案中机器学习的方式，对样本库的要求过高，且样本训练也需要花费较多时间，计算通常也较复杂，导致肤色分割的成本过高、效率较低；并且，现有方案无法对黄绿色的非肤色区域进行正确识别，易于将黄绿色的非肤色区域误认为肤色区域，导致提取肤色区域的准确率较低，影响了对黄色图片的过滤效果。
发明内容
本发明提供了一种肤色区域的提取方法和装置，以解决现有肤色区域提取方案成本较高、效率较低以及提取准确率低下的问题等。
为达到上述目的，本发明实施例采用了如下技术方案：
本发明实施例提供了一种肤色区域的提取方法，所述方法包括：
从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
本发明实施例还提供了一种肤色区域的提取装置，所述装置包括：
归一化单元，用于从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
初步提取单元，用于判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
转换单元，用于将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
过滤提取单元，用于利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
本发明实施例的有益效果是：
由上述可见，本发明实施例采用了将RGB颜色空间和YIQ颜色空间结合的方式，通过先在归一化的RGB颜色空间对图片中的肤色区域进行初步提取，然后基于初步提取的结果在YIQ颜色空间中再次进行肤色区域的提取的技术手段，显著降低了对样本库的要求，计算简单，能够快速、准确地提取出肤色区域。
本发明实施例通过将数据映射到归一化的RGB颜色空间中，能够简化数据的运算，且有助于消除光照和阴影对肤色提取的影响；而通过利用YIQ颜色空间的特性则能够去除黄绿色区域对肤色提取的影响，降低误判率，提高了肤色区域提取的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种肤色区域的提取方法流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的统计得到的表示肤色的I向量的概率分布图；
图3为本发明实施例三提供的一种肤色区域的提取装置的结构示意图；
图4为需要进行肤色提取的原始图片；
图5为利用本发明实施例的方案对图4中图片进行肤色区域提取的结果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
参见图1，为本发明实施例一提供的一种肤色区域的提取方法，所述方法包括：
11：从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
12：判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
13：将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
14：利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
由上述可见，本发明实施例采用了将RGB颜色空间和YIQ颜色空间结合的方式，通过先在归一化的RGB颜色空间对图片中的肤色区域进行初步提取，然后基于初步提取的结果在YIQ颜色空间中再次进行肤色区域的提取的技术手段，显著降低了对样本库的要求，计算简单，能够快速、准确地提取出肤色区域。
本发明实施例通过将数据映射到归一化的RGB颜色空间中，能够简化数据的运算，且有助于消除光照和阴影对肤色提取的影响；而通过利用YIQ颜色空间的特性则能够去除黄绿色区域对肤色提取的影响，降低误判率，提高了肤色区域提取的准确率。
在图1所示实施例的基础上，进一步的，本实施例中的提取参考量包括第一分量和第二分量，所述预定条件包括第一分量的数值位于第一范围内和第二分量的数值位于第二范围内。
进一步的，上述预定条件还包括下述的至少一种条件：
条件一：第一分量的数值大于第二分量的数值；
条件二：第一分量的数值和第二分量的数值满足如下公式：
第二分量的数值>＝A-B*第一分量的数值，其中，A、B为预定参数。
进一步的，上述步骤11具体包括：从RGB分量中选取R分量和G分量，将像素点的R分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的G分量进行归一化得到所述第二分量；或者，从RGB分量中选取R分量和B分量，将像素点的R分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的B分量进行归一化得到所述第二分量；或者，从RGB分量中选取B分量和G分量作为所述提取参考量，将像素点的B分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的G分量进行归一化得到所述第二分量。
进一步的，本实施例通过如下方式获取所述I分量的阈值范围：
建立肤色图片的样本库，确定所述样本库中各肤色图片内的肤色区域，对所述肤色区域中各像素点的YIQ分量中的I分量，通过如下公式，计算I分量的概率值：
P(Skin)(c)＝Skin(c)/PixCount
其中，Skin(c)表示各肤色区域中I分量为c的像素点的个数，PixCount表示样本库中各肤色图片所包含的像素点的总数；
当I分量所对应的概率值大于概率阈值时，该I分量属于所述I分量的阈值范围内。
进一步的，上述步骤14具体包括：当所述候选像素点的I分量位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于肤色区域中，保留该候选像素点；当所述候选像素点的I分量不位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于非肤色区域中，丢弃该候选像素点。
本发明实施例采用了二次提取的方式，首先在归一化的RGB颜色空间进行肤色提取，然后再在YIQ颜色空间过滤掉RGB颜色空间下无法处理的非肤色黄绿色区域，下面对选取RGB颜色空间结合YIQ颜色空间进行肤色提取的原因进行说明。
RGB颜色空间是一种常用的颜色空间。许多硬件设备，如物理显示器、摄影机等，所采集和处理的图像数据都是RGB数据。
自然界中色光的三原色是红、绿、蓝，人眼通过三种可见光对视网膜的椎状细胞的刺激来感受颜色。这些色光在波长为630nm、530nm和450nm的刺激达到高峰。通过对各刺激强度的比较，人眼感受到光的颜色。绝大部分的可见光谱可以用红、绿和蓝三色光按不同比例和强度的混合来表示，在图像复制领域中，常采用256个层次值分别去度量RGB，通常给3个颜色通道都指定一个值描述其层次。0对应于无光，而255对应着最强光，RGB三个颜色通道分别为纯红、纯绿、纯蓝，3个通道均为255时将产生白光，红为255，绿和蓝为0时将模拟出纯红光的效果。如果将RGB三原色不等量混合将产生更为丰富的颜色混合效果。
然而，在利用RGB颜色空间进行肤色提取时，图片中的黄绿色区域很容易被误认为肤色像素。为了提高肤色分割的有效性，经过实验发现，引入YIQ颜色空间可以很好解决上述问题，去除掉黄绿色的非肤色区域。
YIQ色彩空间通常被北美的电视系统所采用，属于国家电视标准委员会(NationalTelevisionStandardsCommittee，NTSC)系统。在此Y不是指黄色，而是指颜色的明视度(Luminance)，即亮度(Brightness)。其实Y就是图像的灰度值(Grayvalue)，而I和Q则是指色调(Chrominance)，即描述图像色彩及饱和度的属性。在YIQ系统中，Y分量代表图像的亮度信息，I、Q两个分量则携带颜色信息，I分量代表从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则代表从紫色到黄绿色的颜色变化。将彩色图像从RGB色彩空间转换到YIQ色彩空间，可以把彩色图像中的亮度信息与色度信息分开，分别独立进行处理。
在本方案中，把RGB色彩空间转换到YIQ色彩空间里，可以弥补RGB色彩空间的不足，在新的YIQ空间里，能够对黄绿色区域进行很好的处理。
本发明实施例二提供的肤色区域的提取方法，包括如下处理：
11：从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量。
所选取的两个分量可以为R分量和G分量，或者为R分量和B分量，或者为B分量和G分量。
利用如下公式，将采集到的图片中各像素点的RGB分量转换为归一化RGB分量：
r＝R/(R+G+B)；g＝G/(R+G+B)；b＝B/(R+G+B)
其中，r为对像素点的R分量进行归一化得到的结果，g为对像素点的G分量进行归一化得到的结果，b为对像素点的B分量进行归一化得到的结果。
利用归一化操作，不但能够简化RGB数据，将所需处理的数据范围缩小到0至1的范围，便于提高计算速度；通过对图像的RGB色彩空间进行归一化处理能够去除光照和阴影对肤色提取的影响，有助于提高肤色提取的效果。
由于本实施例中，在三个RGB分量中选取两个分量来进行肤色提取，所以在步骤11中，可以仅执行所选取的两个RGB分量的归一化计算即可
例如，选取R分量和G分量作为所述提取参考量时，仅对R分量和G分量进行归一化处理即可。
12：判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中。对确认为位于非肤色区域中的像素点可以直接丢弃。
当提取参考量包括第一分量和第二分量时，上述预定条件包括第一分量的数值位于第一范围内和第二分量的数值位于第二范围内，可以表示如下：
第一范围的下限<第一分量的数值<第一范围上限；(1-1)
第二范围的下限<第二分量的数值<第二范围上限；(1-2)
为了进一步提高肤色提取的效果，除了上述(1-1)和(1-2)之外，预定条件中还可以包括如下的至少一种条件：
条件一：第一分量的数值大于第二分量的数值；(1-3)
条件二：第一分量的数值和第二分量的数值满足如下公式：
第二分量的数值>＝A-B*第一分量的数值；(1-4)
其中，A、B为预定参数。
根据需要，预定条件可以包含上述公式(1-1)至公式(1-3)，或者，预定条件可以包含上述公式(1-1)、公式(1-2)、公式(1-4)，预定条件可以包含上述公式(1-1)至公式(1-4)。
优选的，本实施例采用公式(1-1)至公式(1-4)作为预定条件，以保证较高的肤色提取精度。
对选取R分量和G分量的情况，上述公式(1-1)至公式(1-4)可以表示如下：
0.23<r<0.75(rg：1-1)
0.332<g<0.467(rg：1-2)
r>g(rg：1-3)
g>＝0.45-0.53*r(rg：1-4)
即第一范围的下限为0.23，第一范围上限为0.75，第二范围的下限为0.332，第二范围上限为0.467，A为0.45，B为0.53。
对选取R分量和B分量的情况，上述公式(1-1)至公式(1-4)可以表示如下：
0.23<r<0.75(rb：1-1)
0.438<b<0.687(rb：1-2)
b>r(rb：1-3)
b>＝0.33-0.47*r(rb：1-4)
即第一范围的下限为0.23，第一范围上限为0.75，第二范围的下限为0.438，第二范围上限为0.687，A为0.33，B为0.47。
对选取B分量和G分量的情况，上述公式(1-1)至公式(1-4)可以表示如下：
0.438<b<0.687(bg：1-1)
0.332<g<0.467(bg：1-2)
g>b(bg：1-3)
g>＝0.43-0.337*b(bg：1-4)
即第一范围的下限为0.438，第一范围上限为0.687，第二范围的下限为0.332，第二范围上限为0.467，A为0.43，B为0.337。
上述公式(1-1)至公式(1-4)中的具体数值可以根据统计实验得到。
13：将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量。
通过步骤12中得到的候选像素点，得到了一个初步的肤色分布，但为了提高肤色分割的有效性，去除掉黄绿色非肤色，使用YIQ颜色空间对取得的像素点进行过滤。具体的公式如下：
Y＝0.299R+0.587G+0.114B
I＝0.596R-0.275G-0.321B
Q＝0.212R-0.523G+0.311B
14：利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
本实施例通过如下方式获取所述I分量的阈值范围：
141：建立肤色图片的样本库；
142：确定所述样本库中各肤色图片内的肤色区域。
例如，可以通过人工分割出各肤色图片内的肤色区域。
143：对所述肤色区域中各像素点的YIQ分量中的I分量，通过如下公式，计算I分量的概率值：
P(Skin)(c)＝Skin(c)/PixCount
其中，Skin(c)表示各肤色区域中I分量为c的像素点的个数，PixCount表示样本库中各肤色图片所包含的像素点的总数；
144：当I分量所对应的概率值大于概率阈值时，该I分量属于所述I分量的阈值范围内。
参见图2，显示了统计得到的表示肤色的I向量的概率分布图，横坐标表示I向量的取值，纵坐标为该I向量表示肤色的概率值。将概率分布图中纵坐标上峰值部分所对应的横坐标区域作为I的阈值范围，即当I向量为c的概率值大于概率阈值时，该I向量c的数值才属于上述I的阈值范围。如图2所示，I向量5至60对应于概率分布的峰值，将5至60作为上述I的阈值范围。
由上述可见，像素点落在I值为<5或>60的区间可以很好的过滤掉非肤色黄绿色区域(对于肤色，5≤I值≤60；非肤色的I值在<5或>60的范围里)
当所述候选像素点的I分量位于所述I分量的阈值范围(I>＝5且I<＝60)内时，确认该候选像素点位于肤色区域中，保留该候选像素点；
当所述候选像素点的I分量不位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于非肤色区域中，丢弃该候选像素点。
本方案中考虑到颜色空间中表示的色彩与人眼所感知的色彩的差异，在YIQ颜色空间中选取I分量来进行肤色提取，实验证明，本实施例能够较好地去除黄绿色非肤色区域。
本发明实施例三提供了一种肤色区域的提取装置，参见图3，所述装置包括：
归一化单元31，用于从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
初步提取单元32，用于判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
转换单元33，用于将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
过滤提取单元34，用于利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域。
进一步的，所述提取参考量包括第一分量和第二分量，所述初步提取单元32所使用的所述预定条件包括第一分量的数值位于第一范围内和第二分量的数值位于第二范围内。
进一步的，所述初步提取单元32所使用的所述预定条件还包括下述的至少一种条件：
第一分量的数值大于第二分量的数值；或者，
第一分量的数值和第二分量的数值满足如下公式：
第二分量的数值>＝A-B*第一分量的数值，其中，A、B为预定参数。
进一步的，所述过滤提取单元34，具体用于当所述候选像素点的I分量位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于肤色区域中，保留该候选像素点；当所述候选像素点的I分量不位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于非肤色区域中，丢弃该候选像素点。
本发明装置实施例中各单元的具体工作方式可以参见本发明的方法实施例。
由上述可见，本发明实施例采用了将RGB颜色空间和YIQ颜色空间结合的方式，通过先在归一化的RGB颜色空间对图片中的肤色区域进行初步提取，然后基于初步提取的结果在YIQ颜色空间中再次进行肤色区域的提取的技术手段，显著降低了对样本库的要求，计算简单，能够快速、准确地提取出肤色区域。
本发明实施例通过将数据映射到归一化的RGB颜色空间中，能够简化数据的运算，且有助于消除光照和阴影对肤色提取的影响；而通过利用YIQ颜色空间的特性则能够去除黄绿色区域对肤色提取的影响，降低误判率，提高了肤色区域提取的准确率。
下面结合具体的实验图片进一步说明本发明实施例的有益效果：
图4示出了需要进行肤色提取的原始图片，该图片中的雕塑部分包括黄绿色区域(由于专利文件格式要求，图4中未示出色彩)，按照现有方案进行肤色提取时，会把雕塑部分误认为肤色区域而提取出来。
图5示出了利用本实施例的方案对图4中图片进行肤色区域提取的结果图，可以看出，本方案能够过滤掉黄绿色的非肤色区域(即从肤色区域中剔除掉了雕塑部分)，准确实现肤色区域的提取，经实验验证，肤色区域提取的准确率达到80％以上。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种肤色区域的提取方法，其特征在于，所述方法包括：
从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域；
所述提取参考量包括第一分量和第二分量，所述预定条件包括第一分量的数值位于第一范围内和第二分量的数值位于第二范围内；
其中，通过如下方式获取所述I分量的阈值范围：
建立肤色图片的样本库；
确定所述样本库中各肤色图片内的肤色区域；
对所述肤色区域中各像素点的YIQ分量中的I分量，通过如下公式，计算I分量的概率值：
P(Skin)(c)＝Skin(c)/PixCount
其中，Skin(c)表示各肤色区域中I分量为c的像素点的个数，PixCount表示样本库中各肤色图片所包含的像素点的总数；
当I分量所对应的概率值大于概率阈值时，该I分量属于所述I分量的阈值范围内。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定条件还包括下述的至少一种条件：
第一分量的数值大于第二分量的数值；或者，
第一分量的数值和第二分量的数值满足如下公式：
第二分量的数值>＝A-B*第一分量的数值，其中，A、B为预定参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量包括：
从RGB分量中选取R分量和G分量，将像素点的R分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的G分量进行归一化得到所述第二分量；或者，
从RGB分量中选取R分量和B分量，将像素点的R分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的B分量进行归一化得到所述第二分量；或者，
从RGB分量中选取B分量和G分量作为所述提取参考量，将像素点的B分量进行归一化得到所述第一分量，将像素点的G分量进行归一化得到所述第二分量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域包括：
当所述候选像素点的I分量位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于肤色区域中，保留该候选像素点；
当所述候选像素点的I分量不位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于非肤色区域中，丢弃该候选像素点。
5.一种肤色区域的提取装置，其特征在于，所述装置包括：
归一化单元，用于从RGB分量中选取两个分量，并将图片中各像素点的所述所选取的分量进行归一化，得到各像素点的提取参考量；
初步提取单元，用于判断各像素点的提取参考量是否满足预定条件，若是，将满足所述预定条件的像素点作为候选像素点，若否，确认不满足所述预定条件的像素点位于非肤色区域中；
转换单元，用于将所述候选像素点的RGB分量转换为YIQ分量；
过滤提取单元，用于利用所述候选像素点的YIQ分量中的I分量和所获取到的I分量的阈值范围，对所述候选像素点进行过滤，得到所述图片的肤色区域；
所述提取参考量包括第一分量和第二分量，所述初步提取单元所使用的所述预定条件包括第一分量的数值位于第一范围内和第二分量的数值位于第二范围内；
其中，通过如下方式获取所述I分量的阈值范围：
建立肤色图片的样本库；
确定所述样本库中各肤色图片内的肤色区域；
对所述肤色区域中各像素点的YIQ分量中的I分量，通过如下公式，计算I分量的概率值：
P(Skin)(c)＝Skin(c)/PixCount
其中，Skin(c)表示各肤色区域中I分量为c的像素点的个数，PixCount表示样本库中各肤色图片所包含的像素点的总数；
当I分量所对应的概率值大于概率阈值时，该I分量属于所述I分量的阈值范围内。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述初步提取单元所使用的所述预定条件还包括下述的至少一种条件：
第一分量的数值大于第二分量的数值；或者，
第一分量的数值和第二分量的数值满足如下公式：
第二分量的数值>＝A-B*第一分量的数值，其中，A、B为预定参数。
7.根据权利要求5至6任一项所述的装置，其特征在于，所述过滤提取单元，具体用于当所述候选像素点的I分量位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于肤色区域中，保留该候选像素点；当所述候选像素点的I分量不位于所述I分量的阈值范围内时，确认该候选像素点位于非肤色区域中，丢弃该候选像素点。
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