MATLAB智能图像处理：基于高斯混合模型与肤色检测的人体目标提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了动态背景建模与肤色区域检测的融合。通过高斯混合模型适应背景变化，结合YCbCr空间的肤色概率模型，精准提取前景人体目标，适用于复杂场景下的智能监控与人机交互应用。

详 情 说 明

融合高斯混合模型背景建模与肤色区域检测的智能图像处理系统

项目介绍

本项目是一个先进的智能图像处理系统，核心功能在于结合动态背景建模与肤色区域检测技术，实现对视频或图像序列中前景人体目标的精准提取与分析。系统采用自适应高斯混合模型（GMM）进行背景建模，有效应对光照变化和背景扰动；同时，在YCbCr色彩空间构建肤色概率模型，专门用于检测人脸肤色区域。通过将背景剔除结果与肤色检测信息融合，系统能够显著提升前景人体目标分割的准确性，并输出丰富的可视化结果与统计报告。

功能特性

• 动态背景建模：基于自适应高斯混合模型（GMM），能够持续学习并更新背景模型，适应场景中的光照变化和轻微背景运动。
• 肤色区域检测：在YCbCr色彩空间内，利用统计肤色概率模型进行检测，可通过参数调整Cb、Cr分量阈值以适应不同人群和环境。
• 前景目标精准提取：综合运用背景减除与肤色区域信息，有效区分前景人体与背景干扰，实现更高质量的目标准确分割。
• 多输出结果可视化：同步生成背景模型、二值前景掩码、肤色热力图、带标记的最终结果图等多种可视化输出。
• 检测结果量化分析：自动生成检测统计报告，包含肤色区域面积、位置坐标等量化信息。

使用方法

1. 准备输入数据：系统支持彩色视频文件（如.avi, .mp4）或图像序列（如.jpg, .png）作为输入。请确保数据路径正确。
2. 参数配置（可选）：

- 视频帧率：根据输入视频调整帧率参数，默认值为25 fps。 - GMM学习率：用于控制背景模型更新的速度，建议范围在0.001至0.05之间，数值越小模型更新越稳定。 - 肤色阈值：设定YCbCr空间中Cb和Cr分量的阈值范围，默认参考值为 Cb∈[77,127], Cr∈[133,173]。

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动按顺序处理输入数据。
2. 获取输出结果：处理完成后，系统将在指定输出目录生成所有结果文件，包括可视化图像和文本统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：具备足够内存以处理高分辨率视频或图像序列。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程。其主要功能包括：读取并解析用户输入的图像或视频序列；根据设定的学习率参数，初始化并运行自适应高斯混合模型以构建和更新动态背景；在每一帧图像中，将像素转换至YCbCr色彩空间并应用肤色概率模型进行区域检测；随后，结合背景减除得到的二值前景掩码与肤色检测结果，通过形态学操作与连通域分析优化前景目标轮廓，最终实现对前景人体目标的精准定位与提取。同时，该文件负责控制各类可视化结果的生成与输出，并统计检测数据形成报告。