MATLAB实现的基于YCrCb色彩空间的肤色区域检测与形态学处理系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，利用YCrCb色彩空间中Cr和Cb分量的阈值范围实现高效肤色区域检测，结合边缘提取与形态学操作（膨胀、腐蚀）优化轮廓。系统自动化完成图像处理全流程，适用于人脸检测与皮肤分析相关应用。

详 情 说 明

基于YCrCb色彩空间的图像肤色区域检测与形态学处理系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像肤色区域检测与处理系统，通过YCrCb色彩空间的特性进行肤色像素识别，结合边缘检测和形态学操作优化检测结果。系统采用科学的色彩空间阈值分割方法，能够有效区分肤色与非肤色区域，并通过后续处理提升检测结果的准确性和完整性。

功能特性

• YCrCb色彩空间转换：将RGB图像转换为YCrCb色彩空间，利用肤色在Cr-Cb平面上的聚类特性
• 自适应肤色阈值分割：支持自定义Cr和Cb分量阈值范围（默认Cr∈[133,173]，Cb∈[77,127]）
• 边缘提取功能：采用Canny算法提取肤色区域的边缘轮廓
• 形态学优化处理：通过膨胀、腐蚀操作连接断裂区域、平滑轮廓边界
• 完整结果输出：生成各处理阶段的图像结果和详细的参数统计报告

使用方法

1. 准备待处理的彩色图像文件（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 根据需要调整肤色阈值参数和形态学操作参数
3. 运行主程序开始处理流程
4. 查看输出的处理结果图像和分析报告文件

系统会自动保存以下输出结果：

• 二值化肤色区域检测图
• 边缘提取效果图
• 形态学处理后的优化结果图
• 包含全部处理参数和统计信息的文本报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持常见图像格式的读写操作
• 建议内存4GB以上，用于处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与基本信息获取、色彩空间转换与肤色阈值分割、边缘特征提取、形态学操作优化以及结果图像生成与参数报告保存等功能模块。该文件整合了完整的算法链条，确保从输入到输出的自动化处理，并提供了关键参数的配置接口。