基于Lab颜色空间的人脸图像分割

Halcom

     常用的色彩空间有RGB色彩空间，HSV（或类似的HIS、HSL）色彩空间以及Lab色彩空间等。
     Lab色彩空间被设计用来接近人类视觉，它致力于感知均匀性。
     在Lab空间中，L表示亮度，a和b表示颜色对立的维度。L值为O时色彩为黑色，L值接近100时为白色；a值表示色彩在红色和绿色之间的位置；b值表示色彩在蓝色和黄色之间的位置"在CIELAB模型中，a值大于0时表示红色，a值小于O时表示绿色，b值大于O时表示黄色。
     Lab颜色空间是一种与设备无关的颜色系统，是基于1931年CIE颁布的色彩度量国际标准创建的，是由CIE XYZ通过数学转换得到的均匀色度空间。CIE XYZ空间采用了理想的原色X、Y、Z代替R、G、B，而理想原色的选择是基于RGB颜色空间采用数学方法建立的，其中，X、Y、Z分别描述红原色、绿原色和蓝原色。这三个分量是虚拟的假色彩，并非真色彩。
     基于Lab颜色空间的人脸肤色分割程序如下：

1. clc,clear,close all                    % 清屏、清工作区、关闭窗口
   
2. warning off                         % 消除警告
   
3. feature jit off                       % 加速代码执行,提高运行时间
   
4. rgb=imread('xbb.jpg');                  % 加载图像
   
5. % imshow(rgb);
   
6. r = rgb(:, :, 1);                          % R通道
   
7. g = rgb(:, :, 2);                          % G通道
   
8. b = rgb(:, :, 3);                          % B通道
   
9. [m,n]=size(r);
   
10. cform = makecform('srgb2lab'); % color transformation structure
    
11. J = applycform(rgb,cform);     % color space transformation
    
12. M=graythresh(J(:,:,3));                        % 阈值
    
13. BW2=im2bw(J(:,:,3),M);                 %二值化
    
14. BW2= bwareaopen(BW2, 300);     %剔除小块
    
15. % imshow(BW2)
    
16. cc=bwconncomp(BW2);            % 连通性检查
    
17. s  = regionprops(BW2, {'centroid','area'});  %标记块重心
    
18. [~, id] = max([s.Area]);                     % 找出最大块的标号
    
19. BW2(labelmatrix(cc)~=id)=0;  % 非最大块置为背景
    
20. r1=immultiply(r,~BW2);                          % 交运算
    
21. g1=immultiply(g,~BW2);                  % 交运算
    
22. b1=immultiply(b,~BW2);                  % 交运算
    
23. xbb=cat(3,r1,g1,b1);                            % 合成3-D
    
24. figure;imshow(xbb);                            % 显示
    
25. %%
    
26. for i=1:m
    
27.     for j=1:n
    
28.       if (r1(i,j)>=145&&r1(i,j)<=255)&&(g1(i,j)>=50&&g1(i,j)<=255)&&(b1(i,j)>=20&&b1(i,j)<=220)%改皮肤色
    
29.             r1(i,j)=150;g1(i,j)=250;b1(i,j)=250;
    
30.       end
    
31.       if (r1(i,j)>=240&&r1(i,j)<=255)&&(g1(i,j)>=240&&g1(i,j)<=255)&&(b1(i,j)>=220&&b1(i,j)<=255)%改背景白色
    
32.             r1(i,j)=255;g1(i,j)=0;b1(i,j)=255;
    
33.       end
    
34.       if (r1(i,j)>=0&&r1(i,j)<=2)&&(g1(i,j)>=0&&g1(i,j)<=2)&&(b1(i,j)>=0&&b1(i,j)<=2)%改背景黑色
    
35.             r1(i,j)=200;g1(i,j)=255;b1(i,j)=0;
    
36.       end
    
37.       if (r1(i,j)>=0&&r1(i,j)<=170)&&(g1(i,j)>=0&&g1(i,j)<=172)&&(b1(i,j)>=0&&b1(i,j)<=180)%改头发黑色
    
38.             r1(i,j)=120;g1(i,j)=155;b1(i,j)=255;
    
39.       end
    
40.     end
    
41. end
    
42. color11=cat(3,r1,g1,b1);
    
43. subplot(121),imshow(rgb);title('原始图像')
    
44. subplot(122),imshow(color11);title('分割后图像')

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