基于改进的2-D Otsu方法和YC g C r 空间的肤色分割

为了弥补基于固定阈值的肤色分割方法存在的缺陷，在对多种彩色空间和肤色模型进行分析的基础上，提出采用改进的2-D Otsu方法和YCgCr彩色空间进行肤色分割。首先将光照补偿之后的肤色样本图像从RGB彩色空间转换到YCgCr 彩色空间， 并利用样本图像上的179221个肤色点建立2维高斯模型；进而将待分割的图像进行光照补偿并转换到YCgCr彩色空间，利用已经建立的高斯模型计算图像的肤色相似度，得到肤色相似度图像；最后，结合像素的空间邻域信息，使用改进的2-D Otsu方法对肤色相似度图像进行2值化处理。对这种方法进行了理论分析和实验验证。结果表明，该肤色分割算法有效地克服了使用固定阈值法进行图像... View More