基于MATLAB的YCbCr色彩空间人脸分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于肤色特征的人脸区域分割算法。系统将RGB图像转换到YCbCr色彩空间，利用肤色在Cb-Cr分量上的聚类特性建立肤色模型，通过阈值分割和形态学处理提取人脸区域。支持四种不同光照条件下的肤色检测。

详 情 说 明

基于YCbCr色彩空间的肤色检测人脸分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于肤色特征的人脸区域分割算法。系统通过将输入图像转换到YCbCr色彩空间，利用肤色在Cb-Cr分量上的聚类特性建立肤色模型，通过阈值分割和形态学处理提取人脸区域。该系统能够有效处理不同光照条件和背景复杂度的人脸图像，并提供准确的分割结果分析。

功能特性

• YCbCr色彩空间转换：将RGB图像转换到更适合肤色分析的YCbCr色彩空间
• 肤色建模与阈值分割：基于Cb-Cr分量的聚类特性建立肤色模型，实现精确的二值化分割
• 形态学后处理：通过开运算和闭运算优化分割结果，消除噪声和填补空洞
• 多场景测试：包含四个不同光照条件和背景的测试样例
• 全面分析报告：提供分割效果对比、准确率指标和可视化结果

使用方法

1. 准备输入图像（JPG/PNG格式，建议尺寸128×128至1024×1024像素）
2. 运行主程序，系统将自动处理输入图像
3. 查看输出的分割结果：

- 原始图像与分割结果的对比显示 - 二值化分割掩模（白色为人脸区域，黑色为背景） - 分割准确率指标（像素级精度、召回率） - 分割边界叠加在原始图像上的可视化结果

1. 分析四个测试样例的分割效果分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、色彩空间转换、肤色模型建立与阈值分割、形态学后处理操作、分割结果评估与指标计算，以及最终结果的可视化输出与报告生成功能。