[发明专利]一种基于质心定位和距离变换的手语图像分割方法

说明书

本发明公开了一种基于质心定位和距离变换的手语图像分割方法。先对读取到的手语图像进行转换到YCbCr色彩空间后进行肤色聚类；采用中值滤波对分割后的手语图像进行平滑处理，然后对滤波后的手语图像进行最大阈值二值化，最后采用图像区域填充算法处理确保图像中手语区域的完整性；采用面积算子和质心定位进行处理获得手‑臂区域；采用基于距离变换的方法对手语图像进行手‑臂区域分离，从而实现手部区域与手臂区域的准确分割。本发明提出的方法解决了对手臂区域的分割问题，适用于大弯臂、长臂两种情况的分割，图像分割方法具有较好的鲁棒性，能适应两种手臂情形，也能适应手势旋转和手势大小改变。

技术领域

本发明涉及一种图像分割方法，尤其是涉及一种基于质心定位和距离变换的手语图像分割方法。

背景技术

手势分割是手势识别过程中的关键步骤，保证其良好的分割效果是实现手语准确识别的重要条件。如何将手势从复杂背景中准确地分割出来始终是一个难点，这主要是因为手势环境容易受光照等因素的影响。目前常见的手势分割技术有基于轮廓信息的分割、基于肤色信息的分割、基于运动信息的分割等。

基于轮廓信息的分割是从图像中提取出目标物体光滑连续的轮廓。基于颜色分割是以指定区域是否具有皮肤颜色作为分割的依据，通过构建肤色模型来排除非肤色目标的干扰，从而获得手势的轮廓信息。基于运动信息的分割指在图像序列中分割出运动中的手型，有光流法、帧间差分法、背景建模法等。

手势分割的方法多种多样，但是在实际分割过程中，单一的方法难以同时完成速度、精度和适应度的要求，在实际应用中通常结合应用场景综合各算法优势采用多方法联合分割。当前手势分割的主要挑战如下：1)手势是一种非刚性物体，其轮廓、大小具有多样性，如何获得手势的轮廓信息具有一定的困难性；2)手势图像中的类肤色区域会对手势分割的结果造成影响；3)手臂部分的冗余信息难以去除。针对以上问题，本发明提出了一种能够在复杂背景下对手势区域的分割方法，即基于质心定位和距离变换的长手臂去除方法。

发明内容

为了解决背景技术中存在的技术问题，针对手势背景中存在的肤色区域(手 -臂、脖子、手臂等)及类肤色区域，本发明的目的在于一种基于质心定位和距离变换的手语图像分割方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案步骤如下：

该方法的步骤如下：

1)先对读取到的手语图像进行转换到YCbCr色彩空间后进行肤色聚类；

所述的手语图像是指人通过比划手势时从正面拍摄获得的图像，为RGB图像，其中比划手势在图像左侧，即人手比较手势的手为右手。

具体实施在日常光照条件下用计算摄像头进行拍摄，对拍摄图片的背景无要求，拍摄的图片中包含手语者的脖子以下及腰部以上区域。

YCbCr色彩空间是一种能将亮度信号和色度信号单独分离开的颜色空间。由于人眼对图像的亮度更加敏感，因此对色度分量进行采样后，肉眼将察觉不到图像质量的变化。当光照强度发生变化时，RGB颜色空间的三个分量会同时发生变化，而YCbCr空间中Cr分量与Cb分量受光强影响不强且依赖性不大，因此肤色在YCbCr空间更适合聚类，能够更好地提取肤色的分布区域。

2)采用中值滤波对分割后的手语图像进行平滑处理，去除图像周围的毛刺或者小白点，然后对滤波后的手语图像进行最大阈值二值化，最后采用图像区域填充算法处理确保图像中手语区域的完整性；

最大阈值二值化后，像素点分为目标像素(值为1)和背景像素(值为0)的两类。

中值滤波主要是滤除目标区域中不相关的干扰，提高图像本身的质量。