肤色检测 matlab实现

资 源 简 介

肤色检测 matlab实现

详 情 说 明

基于KL变换的椭圆模型肤色检测是一种经典的肤色区域识别方法，其核心思想是将肤色样本在色彩空间中的分布建模为一个椭圆区域，通过统计特性区分肤色与非肤色像素。

该方法首先需要收集大量肤色样本，通常在YCbCr色彩空间中进行处理，因为该空间能较好地分离亮度和色度信息。接着利用KL变换（Karhunen-Loève变换，即主成分分析PCA）对肤色样本的Cb、Cr分量进行降维和去相关处理，得到新的坐标轴方向。

在KL变换后的空间中，肤色像素的分布呈现椭圆形状，通过计算马氏距离可以判断当前像素是否属于该椭圆区域。若距离小于设定阈值，则判定为肤色像素。这种方法能够有效适应不同光照条件下的肤色变化，相比简单的阈值分割具有更强的鲁棒性。

Matlab实现时需要注意色彩空间转换的准确性，以及椭圆模型参数的合理设置。通常需要调整椭圆的大小和方向以优化检测效果，同时结合形态学处理消除噪声和空洞。最终输出二值图像，其中白色区域代表检测到的肤色部分。