，而去除類(lèi)膚色區(qū)域，避免了多檢的現(xiàn)象，提高了圖像分離的精確度。
[0091] 依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供了一種圖像分離裝置，如圖3所示，包括：
[0092] 第一獲取模塊，用于獲取人物圖像中的膚色區(qū)域；
[0093] 第一分割模塊，用于篩選膚色區(qū)域中人臉?biāo)谖恢锰幍牡谝荒w色子區(qū)域；
[0094] 人臉識(shí)別模塊，用于對(duì)人物圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉?biāo)谖恢茫?br>[0095] 第一提取模塊，用于提取所述第一膚色子區(qū)域的像素特征信息；
[0096] 第二分割模塊，用于采用聚類(lèi)算法將膚色區(qū)域劃分為多個(gè)第二膚色子區(qū)域；
[0097] 聚合模塊，用于合并與第一膚色子區(qū)域像素特征信息比值在預(yù)定范圍內(nèi)的第二膚 色子區(qū)域，得到初級(jí)膚色子圖。
[0098] 可選地，該圖像分離裝置還包括：
[0099] 第二提取模塊，用于提取經(jīng)灰度化處理后的人物圖像中人物的輪廓；
[0100] 連通模塊，用于采用連通域算法，在輪廓中找到初級(jí)膚色子圖的所在位置，得到初 級(jí)膚色子圖的連通區(qū)域；
[0101] 第二獲取模塊，用于獲取人物圖像中對(duì)應(yīng)連通區(qū)域的區(qū)域，則得到完整的膚色子 圖。
[0102] 可選地，該圖像分離裝置還包括：
[0103] 預(yù)處理模塊，用于對(duì)人物圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，預(yù)處理操作包括：去噪濾波、彩色 均衡化。
[0104] 可選地，第一獲取模塊包括：
[0105] 第一過(guò)濾模塊，用于將人物圖像在RGB顏色空間下進(jìn)行一次過(guò)濾；
[0106] 第二過(guò)濾模塊，用于將經(jīng)過(guò)一次過(guò)濾后的人物圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ顏 色空間，并對(duì)其進(jìn)行二次過(guò)濾，得到膚色區(qū)域。
[0107] 可選地，第一提取模塊包括：
[0108] 第一計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)第一膚色子區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)，并根據(jù)像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果 計(jì)算第一膚色子區(qū)域的像素均值；
[0109] 第二計(jì)算模塊，用于計(jì)算人物圖像中人臉?biāo)诘闹行膮^(qū)域內(nèi)像素的HSI均值，得 到第一膚色子區(qū)域的顏色特征。
[0110] 可選地，第二分割模塊包括：
[0111] 轉(zhuǎn)換模塊，用于采用RGB轉(zhuǎn)HSI算法，將膚色區(qū)域從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色 空間；
[0112] 劃分模塊，用于采用K-mean聚類(lèi)算法將膚色區(qū)域劃分為多個(gè)子圖，得到第二膚色 子區(qū)域。
[0113] 需要說(shuō)明的是，該裝置是與上述圖像分離方法對(duì)應(yīng)的裝置，上述方法實(shí)施例中所 有實(shí)現(xiàn)方式均適用于該裝置的實(shí)施例中，也能達(dá)到相同的技術(shù)效果。
[0114] 以上所述的是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通人員來(lái) 說(shuō)，在不脫離本發(fā)明所述的原理前提下還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也在 本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種圖像分離方法，用于分離人物圖像中的膚色子圖，其特征在于，包括： 獲取人物圖像中的膚色區(qū)域； 篩選所述膚色區(qū)域中人臉?biāo)谖恢锰幍牡谝荒w色子區(qū)域，所述人臉?biāo)谖恢猛ㄟ^(guò)人臉 識(shí)別得到； 提取所述第一膚色子區(qū)域的像素特征信息； 采用聚類(lèi)算法將所述膚色區(qū)域劃分為多個(gè)第二膚色子區(qū)域； 合并與所述第一膚色子區(qū)域像素特征信息比值在預(yù)定范圍內(nèi)的第二膚色子區(qū)域，得到 初級(jí)膚色子圖。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分離方法，其特征在于，在得到所述初級(jí)膚色子圖的步 驟之后還包括： 對(duì)所述人物圖像進(jìn)行灰度化處理，提取所述人物圖像中人物的輪廓； 采用連通域算法，在所述輪廓中找到所述初級(jí)膚色子圖的所在位置，得到所述初級(jí)膚 色子圖的連通區(qū)域； 獲取所述人物圖像中對(duì)應(yīng)所述連通區(qū)域的區(qū)域，則得到完整的膚色子圖。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分離方法，其特征在于，在所述獲取人物圖像中的膚 色區(qū)域的步驟之前還包括： 對(duì)所述人物圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，所述預(yù)處理操作包括：去噪濾波、彩色均衡化。4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分離方法，其特征在于，所述獲取人物圖像中的膚色 區(qū)域的步驟包括： 將所述人物圖像在RGB顏色空間下進(jìn)行一次過(guò)濾； 將經(jīng)過(guò)一次過(guò)濾后的人物圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ顏色空間，并對(duì)其進(jìn)行二次 過(guò)濾，得到所述膚色區(qū)域。5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分離方法，其特征在于，提取所述第一膚色子區(qū)域的 像素特征信息的步驟包括： 統(tǒng)計(jì)所述第一膚色子區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)，并根據(jù)像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算所述第一膚色子 區(qū)域的像素均值； 計(jì)算人物圖像中人臉?biāo)诘闹行膮^(qū)域內(nèi)像素的HSI均值，得到所述第一膚色子區(qū)域的 顏色特征。6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分離方法，其特征在于，獲取所述第二膚色子區(qū)域的 步驟包括： 采用RGB轉(zhuǎn)HSI算法，將所述膚色區(qū)域從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間； 采用K-mean聚類(lèi)算法將所述膚色區(qū)域劃分為多個(gè)子圖，得到所述第二膚色子區(qū)域。7. -種圖像分離裝置，用于分離人物圖像中的膚色子圖，其特征在于，包括： 第一獲取模塊，用于獲取人物圖像中的膚色區(qū)域； 第一分割模塊，用于篩選所述膚色區(qū)域中人臉?biāo)谖恢锰幍牡谝荒w色子區(qū)域； 人臉識(shí)別模塊，用于對(duì)所述人物圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到所述人臉?biāo)谖恢茫? 第一提取模塊，用于提取所述第一膚色子區(qū)域的像素特征信息； 第二分割模塊，用于采用聚類(lèi)算法將所述膚色區(qū)域劃分為多個(gè)第二膚色子區(qū)域； 聚合模塊，用于合并與所述第一膚色子區(qū)域像素特征信息比值在預(yù)定范圍內(nèi)的第二膚 色子區(qū)域，得到初級(jí)膚色子圖。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像分離裝置，其特征在于，所述圖像分離裝置還包括： 第二提取模塊，用于提取經(jīng)灰度化處理后的所述人物圖像中人物的輪廓； 連通模塊，用于采用連通域算法，在所述輪廓中找到所述初級(jí)膚色子圖的所在位置，得 到所述初級(jí)膚色子圖的連通區(qū)域； 第二獲取模塊，用于獲取所述人物圖像中對(duì)應(yīng)所述連通區(qū)域的區(qū)域，則得到完整的膚 色子圖。9. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像分離裝置，其特征在于，所述圖像分離裝置還包括： 預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述人物圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，所述預(yù)處理操作包括：去噪濾波、 彩色均衡化。10. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像分離裝置，其特征在于，所述第一獲取模塊包括： 第一過(guò)濾模塊，用于將所述人物圖像在RGB顏色空間下進(jìn)行一次過(guò)濾； 第二過(guò)濾模塊，用于將經(jīng)過(guò)一次過(guò)濾后的人物圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ顏色空 間，并對(duì)其進(jìn)行二次過(guò)濾，得到所述膚色區(qū)域。11. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像分離裝置，其特征在于，所述第一提取模塊包括： 第一計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述第一膚色子區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)，并根據(jù)像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果 計(jì)算所述第一膚色子區(qū)域的像素均值； 第二計(jì)算模塊，用于計(jì)算人物圖像中人臉?biāo)诘闹行膮^(qū)域內(nèi)像素的HSI均值，得到所 述第一膚色子區(qū)域的顏色特征。12. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像分離裝置，其特征在于，所述第二分割模塊包括： 轉(zhuǎn)換模塊，用于采用RGB轉(zhuǎn)HSI算法，將所述膚色區(qū)域從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色 空間； 劃分模塊，用于采用K-mean聚類(lèi)算法將所述膚色區(qū)域劃分為多個(gè)子圖，得到所述第二 膚色子區(qū)域。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像分離方法及裝置，包括：獲取人物圖像中的膚色區(qū)域；篩選膚色區(qū)域中人臉?biāo)谖恢锰幍牡谝荒w色子區(qū)域，該人臉?biāo)谖恢猛ㄟ^(guò)人臉識(shí)別得到；提取第一膚色子區(qū)域的像素特征信息；采用聚類(lèi)算法將膚色區(qū)域劃分為多個(gè)第二膚色子區(qū)域；合并與第一膚色子區(qū)域像素特征信息比值在預(yù)定范圍內(nèi)的第二膚色子區(qū)域，得到初級(jí)膚色子圖。本發(fā)明的圖像分離方法及裝置，通過(guò)兩次分割的方式，避免了現(xiàn)有圖像分離技術(shù)中存在漏檢的現(xiàn)象；基于人臉識(shí)別獲得的第一膚色子區(qū)域最接近人物膚色信息，將與第一膚色子區(qū)域相似的第二膚色子區(qū)域進(jìn)行合并，得到初級(jí)膚色子圖，這樣就將膚色區(qū)域篩選出來(lái)，而去除類(lèi)膚色區(qū)域，避免了多檢現(xiàn)象，提高了分離的精確度。
【IPC分類(lèi)】G06K9/62
【公開(kāi)號(hào)】CN105678313
【申請(qǐng)?zhí)枴?br>【發(fā)明人】白琳, 胡文輝, 王鋼, 張慧芳, 陳昌文, 顧奇
【申請(qǐng)人】中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司
【公開(kāi)日】2016年6月15日
【申請(qǐng)日】2014年11月20日