基于MATLAB的YCbCr色彩空间肤色分割系统开发

资 源 简 介

本MATLAB项目实现肤色分割算法，通过将RGB图像转换至YCbCr色彩空间，分析肤色像素在Cb-Cr平面的分布特征，采用高斯模型进行肤色区域聚类分割，适用于人脸检测和图像处理应用。

详 情 说 明

基于YCbCr空间肤色聚类的高斯模型肤色分割系统

项目介绍

本项目主要实现在YCbCr色彩空间中对肤色像素的分布特征进行统计分析。系统通过将训练图像转换至YCbCr色彩空间，提取肤色像素点，并利用聚类分析方法研究其在Cb-Cr平面上的分布特性。基于聚类结果建立一维高斯概率模型，为肤色检测、人脸识别等计算机视觉应用提供可靠的肤色建模基础。

功能特性

• 色彩空间转换：将RGB彩色图像转换为YCbCr色彩空间
• 肤色像素提取：从转换后的图像中精确提取肤色区域像素
• 聚类分析：使用K-means算法分析肤色在Cb-Cr平面上的聚类特征
• 高斯建模：基于聚类结果建立一维高斯概率模型
• 可视化展示：提供散点分布图、高斯拟合曲线和分割效果演示
• 模型评估：输出聚类质量和模型拟合优度等评估指标

使用方法

1. 准备训练数据：收集不少于100张标准尺寸（建议256×256像素）的人脸或肤色区域RGB图像
2. 运行主程序：执行主处理脚本启动分析流程
3. 查看结果：系统将自动生成聚类中心、模型参数和可视化图表
4. 应用模型：获得的高斯模型参数可用于后续肤色分割任务

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上可用内存
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：图像数据的读取与预处理，色彩空间的转换操作，肤色像素的有效提取，基于K-means算法的聚类分析，高斯模型参数的准确计算，结果的可视化展示，以及模型性能的评估指标输出。该文件通过协调各功能模块，完成从原始图像输入到最终模型生成的全套处理任务。