基于改进的2D Otsu方法和YCgCr空间的肤色分割

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为了弥补基于固定阈值的肤色分割方法存在的缺陷,在对多种彩色空间和肤色模型进行分析的基础上,提出采用改进的2-D Otsu方法和YC_gC_r彩色空间进行肤色分割。首先将光照补偿之后的肤色样本图像从RGB彩色空间转换到YC_gC_r彩色空间,并利用样本图像上的179221个肤色点建立2维高斯模型;进而将待分割的图像进行光照补偿并转换到YC_gC_r彩色空间,利用已经建立的高斯模型计算图像的肤色相似度,得到肤色相似度图像;最后,结合像素的空间邻域信息,使用改进的2-D Otsu方法对肤色相似度图像进行2
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