基于单高斯模型的肤色检测matlab 源代码

资 源 简 介

基于单高斯模型的肤色检测matlab 源代码

详 情 说 明

基于单高斯模型的肤色检测是一种常用的图像处理方法，主要用于识别和分割图像中的皮肤区域。这种方法通过建立肤色的概率分布模型来区分皮肤和非皮肤像素。

单高斯模型的核心思想是假设皮肤颜色在特定颜色空间（通常是YCbCr或HSV）中服从高斯分布。具体实现分为以下几个步骤：

颜色空间转换：将输入的RGB图像转换到更适合肤色检测的颜色空间，如YCbCr。这个空间能够更好分离亮度信息和色度信息。

训练阶段：使用已知的肤色样本数据，计算Cb和Cr通道的均值(μ)和协方差矩阵(Σ)。这些参数确定了描述肤色分布的高斯模型。

概率计算：对于图像中的每个像素，根据高斯概率密度函数计算其属于肤色的概率。这个概率值反映了像素与肤色模型的匹配程度。

阈值化处理：设置合适的概率阈值，将概率值高于阈值的像素标记为肤色区域，得到最终的检测结果。

这种方法计算效率高，适合实时应用，但对光照变化较敏感，且难以处理与肤色相近的其他物体。在实际应用中常需要与其他技术结合以提高准确性。

对于MATLAB实现，关键点在于利用mvnpdf函数计算多变量正态分布概率密度，并通过矩阵运算优化处理速度。结果显示时可以用二值图像或与原图叠加的方式呈现检测结果。