彩色人脸图像中的唇部区域定位方法

摘要

本发明提供一种彩色人脸图像中的唇部区域定位方法，技术方案包含两个步骤：唇部区域粗定位阶段和唇部区域精确定位阶段。在唇部区域粗定位阶段，将输入的彩色人脸图像利用平行线投影分割技术和肤色检测技术同时进行两种处理，并把得到的结果进行或运算，得到唇部区域粗定位结果。在唇部区域精确定位阶段，在粗定位结果中的唇部边缘特征点周围构建窄带区域，然后利用闭式解分割技术对窄带区域进行纹理分割，最后将主动形状模型的特征模板与纹理分割结果进行匹配，通过一系列迭代过程，输出唇部区域精确定位结果。利用本发明能够在图像含有噪声的情况下仍然实现唇部区域的精确定位。

主权项

一种彩色人脸图像中的唇部区域定位方法，其特征在于包括下述步骤：第一步，唇部区域粗定位阶段；设输入彩色人脸图像为FaceImage，对该彩色人脸图像同时进行下述两种处理：第一种处理，转换为灰度图像并进行分割，包括：第(1)步，将彩色人脸图像FaceImage转换为灰度人脸图像f，灰度级取值范围为从0到L；其中，L为整数；第(2)步，用平行线投影分割方法对灰度人脸图像f进行分割，得到图像f的二值分割结果，记为图像SegResult1，二值的取值为0和1；第二种处理，肤色检测并进行二值化分割，包括：第(1)步，肤色检测；将彩色人脸图像FaceImage的各像素值在亮度‑色度彩色空间表示，设坐标为(x，y)的像素，亮度值是Y(x，y)，蓝色色度是Cb(x，y)，红色色度是Cr(x，y)；肤色检测计算公式为：MouthMap(x，y)＝Cr(x，y)2·(Cr(x，y)2‑η·Cr(x，y)/Cb(x，y))2 η = 0.95 × Σ ( x , y ) ∈ FaceImage C r ( x , y ) 2 Σ ( x , y ) ∈ FaceImage C r ( x , y ) / C b ( x , y ) 利用肤色检测计算公式得到灰度图像m，灰度图像m中坐标为(x，y)的像素对应的灰度值是MouthMap(x，y)；第(2)步，二值化分割；用模糊C‑均值聚类算法对灰度图像m进行二值化分割，得到二值分割结果，记为图像SegResult2，二值的取值为0和1；将第一种处理得到的结果SegResult1和第二种处理得到的结果SegResult2进行或运算，得到唇部区域粗定位结果SegResulta；SegResulta为二值图像，对应取值是1的区域称为目标区；第二步，唇部区域精确定位阶段；第[1]步，利用主动形状模型方法训练已知唇部区域的图像，将已知唇部区域的图像的集合称为训练集，得到基于训练集的特征模板，该特征模板为一个唇部区域的像素点集；第[2]步，构建窄带区域；利用边缘提取方法提取二值图像SegResulta中目标区的边缘点，将提取的边缘点作为特征点，利用提取出的特征点构建窄带区域I；第[3]步，闭式解分割；对窄带区域I做闭式解分割，通过最小化代价函数，得到最优分割结果；其具体过程描述为：假设窄带区域I的任意一个像素点j在灰度人脸图像f中对应相同位置像素点的灰度值Ij，其中j为窄带区域I的像素点序列号，都由目标值Fj和背景值Bj按照比例组成，决定目标值Fj所占比例的比例参数为αj，则Ij＝αjFj+(1‑αj)Bj令αj＝ajIj+bj， ∀ j ∈ W j 其中aj、bj是比例系数，并且aj＝1/(Fj‑Bj)，bj＝‑Bj/(Fj‑Bj)，Wj代表像素点j周围一个3×3的窗函数，通过拉格朗日法寻找不同的αj、aj、bj，使得代价函数J(αj，aj，bj)最小化， J ( α j , a j , b j ) = Σ j ∈ I ( Σ j ∈ W j ( α j - a j I j - b j ) 2 + 0.001 · a j 2 ) 设当上述代价函数J(αj，aj，bj)取最小值时对应的比例参数αj的取值为αmin；当αmin≥0.5时，判断像素点j为目标点，当αmin＜0.5时，判断像素点j为背景点，所有被判断为目标点的像素点构成了一个目标模板；第[4]步，主动形状模型特征模板匹配；设Al为目标模板，Ar为特征模板，将目标模板和特征模板进行匹配：当Al∩Ar＞Ar·75％，目标模板所对应的相同坐标的像素点即对应彩色人脸图像FaceImage的唇部区域SegResultb；否则，令Al为二值图像SegResulta中的目标区，返回第[2]步。