MATLAB实现的基于YCgCr色彩空间自适应阈值肤色分割算法

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了一种高效的肤色检测算法，将图像转换至YCgCr色彩空间后，利用Cg-Cr子空间中肤色的聚类特性，采用自适应阈值方法实现精准分割。算法可适应不同光照条件，适用于人脸检测与图像处理应用。

详 情 说 明

基于YCgCr肤色空间的自适应阈值分割算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于YCgCr颜色空间的肤色检测与分割算法。该算法通过将RGB图像转换至YCgCr色彩空间，分析肤色在Cg-Cr子空间的聚类特性，并采用自适应阈值技术进行精确分割。核心优势在于能够自适应不同光照条件的变化，有效分离皮肤区域与非皮肤区域，可广泛应用于人脸检测、手势识别等相关领域。

功能特性

• YCgCr颜色空间转换：将输入RGB图像准确转换至YCgCr色彩空间。
• 自适应阈值分割：基于肤色在Cg-Cr分量上的统计分布，动态计算分割阈值，提升不同场景下的鲁棒性。
• 高效的肤色区域提取：输出高质量的二值掩模，清晰标记肤色区域。
• 结果可视化：支持原始图像与分割结果的对比显示，便于效果评估。

使用方法

1. 准备输入图像：准备一张包含人肤色的RGB图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）。
2. 运行主程序：执行主程序文件，算法将自动完成图像读取、色彩空间转换、阈值计算与分割过程。
3. 获取输出结果：程序将生成与输入图像同尺寸的二值图像，其中白色区域（像素值255）代表检测到的肤色区域，黑色区域（像素值0）代表背景。
4. 查看对比效果：如需视觉对比，可开启附加选项同时显示原始图像与分割结果。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 软件环境： MATLAB R2016b 或更高版本
• 硬件要求： 无特殊要求，推荐足够内存以确保处理高分辨率图像时的流畅性

文件说明

主程序文件包含了算法的完整工作流程，其核心功能为：读取指定路径的输入图像，执行从RGB到YCgCr色彩空间的转换，利用预设规则在Cg-Cr平面进行肤色聚类分析并计算自适应分割阈值，最终生成肤色二值分割掩模，并可选择性地将原始图与结果图进行并排可视化展示。