幾種顏色空間在膚色檢測中的應(yīng)用與研究

呂凱凱 韋德泉 梁蘭菊 王猛

摘要：人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，不僅在醫(yī)療、軍事、金融等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，而且在人民的日常生活與工作中提供了極大的便利。膚色檢測是人工智能技術(shù)中人臉檢測與識別、手勢追蹤與識別等領(lǐng)域的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，該文對幾種常用顏色空間在膚色檢測中的應(yīng)用做了深入的研究，并通過實驗對比，得出HSB顏色空間聚類性更好，用于檢測膚色效果顯著。

關(guān)鍵詞：膚色檢測；顏色空間；圖像處理；人工智能；線性轉(zhuǎn)換

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）10-0160-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Application and Research of Several Color Spaces in Skin Color Detection

LV Kai-kai，WEI De-quan，LIANG Lan-ju，WANG Meng

（School of Opt-Electronic Engineering， Zaozhuang University， Zaozhuang 277160， China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence technology not only plays an important role in medical， military， financial and other fields， but also provides great convenience in people's daily life and work. Skin color detection is the basic link in the fields of face detection and recognition， gesture tracking and recognition in artificial intelligence technology.In this paper， the application of several common color spaces in skin color detection is studied in depth， and through experimental comparison， it is concluded that HSB color space clustering is better， and the effect of skin color detection is remarkable..

Key words： Skin color detection； color space； image processing； artificial intelligence； Linear transformation

隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，越來越多的人工智能技術(shù)應(yīng)用而生，這些技術(shù)在醫(yī)療、軍事、金融等領(lǐng)域均有非常重要的應(yīng)用。比如在醫(yī)療領(lǐng)域，手術(shù)機器人、康復(fù)機器人、醫(yī)用服務(wù)機器人可以輔助醫(yī)護工作人員的更好地完成工作，在軍事領(lǐng)域，人工智能武器的降臨，將會把傳統(tǒng)的“人對人”的戰(zhàn)爭演變?yōu)椤爸悄芪淦髯灾鳉⑷恕钡膽?zhàn)爭，在金融領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用到包括了智能客服、智能征信及反欺詐以及智能投顧等最為炙手可熱的金融領(lǐng)域。不僅如此，人工智能技術(shù)也給人們的生活帶來了極大的便利，比如人臉識別登錄應(yīng)用軟件、指紋解鎖手機、語音遙智能家居、人臉動態(tài)追蹤、手勢識別等已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人民的生活與工作中。膚色檢測是人臉檢測與識別、手勢識別與跟蹤的基礎(chǔ)與關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對后續(xù)的識別結(jié)果起決定性影響?；陬伾哪w色檢測簡單易實現(xiàn)，而且不受形狀變化和視角變化等影響，是膚色檢測領(lǐng)域中非常熱門的研究方向，幾種常用顏色空間在膚色檢測中的應(yīng)用是該文的研究內(nèi)容。

1 幾種常用顏色空間介紹

在人的肉眼看來，世界是五彩繽紛的，是因為人的眼睛可以識別以紅、綠、藍為基色的千變?nèi)f化種組合，而在計算機“看”來，它識別不了紅、綠、藍，更無法識別以紅、綠、藍為基色的多種組合色，它只認識0和1兩個代碼。因此，計算機在圖像處理中，需要定義顏色空間，其中最常用的便是RGB顏色空間。當(dāng)然，為了不用的領(lǐng)域的不用應(yīng)用，又提出了與 RGB空間具有線性變換關(guān)系的顏色空間，稱為為線性顏色空間，比如YUV顏色空間、YIQ顏色空間、YCbCr顏色空間和HSB顏色空間。

1.1 RGB顏色空間

RGB顏色空間是目前使用最多也是最為人們熟悉的顏色空間，現(xiàn)有的圖像采集設(shè)備采集到的就是RGB值，而圖像讀取設(shè)備也是通過讀取RGB值來顯示圖像。RGB顏色空間采用R（紅）、G（綠）、B（藍）三個基色作為三個顏色分量，其中R、G、B的取值范圍都是0～255，其他顏色都可以用R、G、B三個分量取不同的值的組合來表示，共計256*256*256=16777216色。RGB顏色空間可以用一個三維的單位立方體進行表示，如圖1，三維空間的三個軸分別代表紅、綠、藍三個基色，原點（0，0，0）代表黑色，離原點最遠的頂點（1，1，1）代表白色，R軸上點（1，0，0）代表紅色，G軸上點（0，1，0）代表綠色，B軸上點（0，0，1）代表藍色，其他顏色均坐落在這個單位立方體內(nèi)。其他顏色空間都是以RGB顏色空間為基礎(chǔ)，進行一定的線性或非線性變換得到的。

1.2 YUV顏色空間

YUV顏色空間是被歐洲電視系統(tǒng)所采用的一種顏色編碼方法。YUV顏色空間中，亮度信息與色度信息是分離的，Y表示亮度信息，U和V分別表示色度信息，因此黑白電視和彩色電視都可以用YUV顏色空間來編碼。當(dāng)我們把U和V信號量設(shè)置為0，只輸入Y信號分量，那得到的就是黑白圖像電視，當(dāng)我們把亮度信號Y與色度信號U、V三個混合信號輸入，就可以得到彩色圖像電視。YUV顏色空間中，亮度信息Y解決了彩色電視機與黑白電視機的兼容問題，使黑白電視機也能接收彩色電視信號。由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成YUV色彩空間的轉(zhuǎn)換公式如下：

Y=0.299R+0.587G+0.114B；U=-0.148R-0.289G+0.437B；V=0.615R-0.515G-0.1B。

1.3 YIQ顏色空間

YIQ是北美的一種電視系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，其中Y提供黑白電視及彩色電視的亮度信號，即亮度（Brightness），I與Q代表色調(diào)，包括了圖像的色彩信息和飽和度信息。I分量代表色彩從橙色到青色，Q代表色彩從紫色到黃綠色。與YUV顏色空間類似，YIQ顏色空間中的色度信息與亮度信息也是分開的，只不過YIQ色彩空間用色差信號I、Q來代替U、V，壓縮了色度帶寬。由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ顏色空間。轉(zhuǎn)換公式如下：

Y=0.299R+0.587G+0.114B；I=0.596R-0.275G-0.321B；Q=0.212R-0.523G+0.311B。

1.4 YCbCr顏色空間

YCbCr顏色空間是很多視頻壓縮編碼采用的顏色空間，在攝像機、數(shù)字電視等視頻產(chǎn)品中經(jīng)常使用，如MPEG、JPEG 等標(biāo)準(zhǔn)中普遍采用YCbCr顏色空間。YCbCr 顏色空間是從YUV顏色模型衍生來的，其中Y指亮度，而Cb和Cr是U和V經(jīng)過少量的調(diào)整得來，Cr和Cb分量分別代表紅色和藍色的色度。由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成YCbCr色彩空間的轉(zhuǎn)換公式如下：

Y = 0.2989R + 0.5866G + 0.1145B； Cb = -0.1688R-0.3312G +0.5000B；Cr= 0.5000R -0.4184G-0.0817B。

1.5 HSB顏色空間

HSB顏色空間由色調(diào)（Hues）、飽和度（Saturation）、亮度（brightness）三分量組成。色調(diào)（H）指我們平時說的顏色，如紅色、藍色等，H的取值范圍在（0～360）之間，取值不同代表不同的顏色，比如H=60時，代表紅色，H=120時代表黃色等。飽和度（S）指色調(diào)的純度，S的取值范圍在（0～100%），純度越高色彩越鮮艷，比如S=100%時，該顏色具有最純的顏色，純度越低，色彩則越接近灰色，比如S=0時，代表灰色。亮度（B）代表顏色的亮度，B的取值范圍在（0～100%），亮度越高，顏色越亮，比如B=100%時，該顏色具有最亮的顏色，亮度越低，顏色越暗，比如B=0時，代表黑色。HSB色彩模型可以用一個六面體模型表示，如圖2，其中，S軸代表飽和度（S），B軸代表亮度（B），色度（H）由與飽和度（S）之間的旋轉(zhuǎn)角度a確定。

2 幾種顏色空間在皮膚檢測中的應(yīng)用

利用上述轉(zhuǎn)換公式，該文將一張RGB顏色空間圖像分別轉(zhuǎn)換成HUV顏色空間、YIQ顏色空間與HSB顏色空間的圖像，如圖3從左上到右下所示。

正因上文所述，YCbCr顏色空間是從YUV顏色模型衍生來的，只不過Cb和Cr是U和V經(jīng)過少量的調(diào)整得來，所以YCbCr顏色空間與HUV顏色空間非常相似，該文沒再列舉YCbCr顏色空間的圖像。通過比對分析，可以看出RGB圖像中膚色不具有聚類性，但是在亮度信息與色度信息分離的顏色空間中，膚色的聚類性非常好，可以用來檢測膚色。值得一提的是，雖然HUV顏色空間、YIQ顏色空間與HSB顏色空間都是亮度信息與色度信息分離的，方便于圖像增強和色度分析等彩色圖像處理工作，但是在膚色的聚類性上，HSB顏色空間表現(xiàn)更為優(yōu)異。相對于其他彩色空間，HSB彩色空間在視覺上是均勻的，與人類的顏色視覺有很好的一致性，在圖像分析工作中得到了廣泛的應(yīng)用，在膚色檢測中有很大的優(yōu)勢。圖4分別展示了利用HSB顏色空間檢測到的膚色RGB圖像以及二值化圖像，可以看出檢測效果很好。

3 結(jié)語

綜上，在亮度信息與色度信息分離的顏色空間中，膚色的聚類性非常好，可以用來檢測膚色，該文主要研究了亮度信息與色度信息混合的RGB顏色空間到亮度信息與色度信息分離的HUV顏色空間、YIQ顏色空間、YCbCr顏色空間、HSB顏色空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，并通過實驗對比，得出HSB顏色空間聚類性更好，用于檢測膚色效果顯著。

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