基于多色域选择性形态学处理的视频图像肤色检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多色域选择性形态学处理的视频图像肤色检测方法，其特征在于，引入数学形态学处理技术，输入视频图像数据经两个并行的基于RGB色域和基于YUV色域肤色检测模块，在寄存器操作管理模块MCU的控制下，分别在RGB和YUV彩色空间对图像中的像素进行分析、选择和粗判断是否为人体肤色像素，检测结果由肤色检测综合判断模块进行综合判断分析，然后在选择性形态学滤波模块中对判决得到的二值图像进行基于内容信息的选择性形态学滤波，最后根据用户需要在寄存器操作管理模块MCU的控制下对检测到的肤色进行保护或处理，得到符合人眼视觉惯的图像。

主权项

1.一种基于多色域选择性形态学处理的视频图像肤色检测方法，其特征在于，包括下述步骤：a.将视频图像数据输入到一个包括两个基于不同色域空间的并行处理单元的视频图像肤色检测模块，对输入的视频图像数据进行运算分类，并用二位二进制数字标识，其中基于RGB空间的肤色检测模块利用每个像素值的红色和绿色分量的比值R/G的加权值来粗判断该像素是否为肤色像素；基于YUV空间的肤色检测模块利用V/U的反正切值arctan(V/U)来粗判断该像素是否为肤色像素，得到两个独立的肤色粗判断结果，然后把结果送入肤色检测综合判断模块；b.肤色检测综合判断模块结合基于RGB空间的肤色检测模块检测出的背景区域和肤色目标区域的标记信息，以及基于YUV空间的肤色检测模块检测出的肤色纯色区域及肤色噪声区域的标记信息，将基于RGB空间的肤色检测模块和基于YUV空间的肤色检测模块的肤色检测粗判断结果进行选择性同、异或运算的精确判断，除去误检的背景区域和类肤色噪声，得到真实、准确的肤色区域，判断结果随后输入选择性形态学滤波模块；所述步骤b中的肤色检测综合判断模块对肤色检测粗判断结果进行选择性同、异或运算的精确判断，具体实现方法为：RGB色域检测结果标记01表示该像素点为肤色前景像素点，标记00表示该像素点为非肤色背景像素点；YUV色域检测结果标记11表示该像素点为肤色高纯度像素点，标记10表示该肤色低纯度噪声像素点；标识信息送入肤色检测综合判断模块对输入的信息进行判断：若当前点同时标记01和11时，即认为肤色点；若当前点同时标记00和10时，即认为为非肤色点；若当前点标记为01和10时，根据加权值K(R/G)和(1-K)arctan(V/U)的大小关系判断，当K(R/G)小于(1-K)arctan(V/U)时，认为当前点为肤色点，反之，当K(R/G)大于(1-K)arctan(V/U)时，认为当前点为非肤色点；若当前点标记为00和11时，根据加权值(1-K)(R/G)和Karctan(V/U)的大小关系判断，当(1-K)(R/G)大于Karctan(V/U)时，认为当前点为非肤色点，反之，当(1-K)(R/G)小于Karctan(V/U)时，认为当前点为肤色点；c.选择性形态学滤波模块对经过肤色检测综合判断模块的检测结果进行选择性数学形态学滤波处理：首先对YUV空间的检测结果进行腐蚀操作，滤除肤色区域边缘的不连续点像素和背景区域中细小的孤立噪声像素，然后根据RGB空间检测的前后景区域信息，再对腐蚀过的图像进行至少3次膨胀操作，膨胀操作时结合RGB空间检测信息判断选择滤波像素点，不对噪声和边界毛刺进行膨胀，只对连续肤色区域进行填补和边界平滑；腐蚀和膨胀滤波过程使用的滤波模板窗口大小为1×9，膨胀操作过程遵循下面算式：其中，P(x_i)为当前像素点对应的肤色检测二值结果，A表示YUV色域检测的肤色检测标志区域，B表示RGB色域检测的肤色前景信息标志。