基于多颜色空间的MATLAB人脸检测与图像分割系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了RGB、HSV、YCbCr三种颜色空间的肤色建模与人脸区域识别，支持多模式检测、分割定位及结果可视化，适应不同光照条件下的彩色人脸图像分析。

详 情 说 明

基于多颜色空间的人脸检测与图像分割MATLAB实现系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的综合性人脸检测与图像分割系统，通过整合传统图像处理技术与多颜色空间分析，实现对彩色人脸图像的准确检测与分割。系统核心采用Viola-Jones算法进行初步人脸定位，并创新性地结合RGB、HSV、YCbCr三种颜色空间的肤色特征建模，显著提升了在不同光照条件下的检测鲁棒性。该系统不仅提供直观的可视化结果，还能生成详细的定量分析报告，为图像处理研究者和开发者提供了一套完整的人脸分析解决方案。

功能特性

• 多模式检测与分割：支持彩色人脸图像的综合处理，实现检测与分割的一体化流程
• 多颜色空间分析：同步实现RGB、HSV、YCbCr三种颜色空间的人脸区域识别与肤色建模
• 自适应光照处理：通过多颜色空间互补分析，有效应对不同光照条件下的人脸检测挑战
• 完整可视化输出：提供原始图像标记、分割二值图、对比分析图等多种可视化结果
• 定量评估报告：自动生成包含检测数量、位置坐标、面积统计及准确率、召回率等指标的评估报告

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测的彩色人脸图像（JPG、PNG等格式）放置在指定输入目录
2. 运行主程序：执行系统主函数，系统将自动处理输入图像
3. 查看结果：检测结果将保存至输出目录，包括：

- 标记人脸区域的原始图像 - 各颜色空间的分割二值图像 - 人脸区域统计信息文件 - 检测性能评估报告 - 多颜色空间效果对比图

1. 参数调整：可根据实际需求在代码中调整颜色空间阈值、形态学处理参数等

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox
• 内存建议：4GB以上RAM（处理高分辨率图像时建议8GB）
• 输入图像：分辨率建议不低于480×640像素，支持常见图像格式

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、多颜色空间转换与肤色建模、Viola-Jones人脸检测算法执行、基于肤色特征的人脸区域精细分割、形态学后处理优化、多种结果可视化生成以及检测性能的定量评估与报告输出等功能模块的协同工作。