[发明专利]复杂静态彩色背景下的人耳检测方法

权利要求书

1.一种复杂静态彩色背景下的人耳检测方法，其特征在于以下步骤：

(1)采集人耳

(2)肤色检测：

选择YCbCr作为肤色表示空间，建立高斯分布模型，采用自适应阈值分割的肤色区域定位算法，分割肤色区域，得到初始的候选肤色区域二值图；

(3)肤色区域筛选：

用形态学方法进行处理，根据侧脸的高宽比例、侧脸肤色在图像中的面积占有率进行肤色区域筛选，得到边缘二值图像；

(4)图像边缘检测：

对步骤(3)得到的边缘二值图像，利用边缘图像候选区域的灰度值，采用小波模极大值方法提取图像，进行膨胀、填充、细化和重构，再对边缘图像进行边缘区域搜索，即得待检测人耳。

2.根据权利要求1所述的复杂静态彩色背景下的人耳检测方法，其特征在于：步骤(2)中所述的自适应阈值分割，采用循环检测连通区域的方法，生成一个适合当前图像的阈值。

3.根据权利要求1所述的复杂静态彩色背景下的人耳检测方法，其特征在于：步骤(2)中所述建立肤色分布模型的方法如下：

①选取侧脸肤色区域；

②对样本肤色区域进行低通滤波，去除噪声干扰；

③将滤波后的肤色区域中每个像素点的R、G、B三基色值转换到YCbCr色彩空间，得到每个肤色像素点的色度值(Cb，Cr)，得出其在YCbCr空间下的分布和高斯分布模型；

④确定二维高斯模型G(M，C)中的未知参数，即均值M和方差C。

4.根据权利要求3所述的复杂静态彩色背景下的人耳检测方法，其特征在于：步骤(2)中进行低通滤波选用的低通滤波器冲激响应阵列为：

h=19111111111]]>

5.根据权利要求1所述的复杂静态彩色背景下的人耳检测方法，其特征在于：步骤(4)采用小波模极大值方法对图像进行提取，得到不同尺度下的小波模极大值图像，然后分析这些图像的边缘二值图，将这些边缘二值图进行叠加，最终得到排除干扰的边缘二值图像。