Pełen tekst pracy (~3,8MB)

ROZDZIA̷L 3. PROBLEMY PRZETWARZANIA OBRAZU 29
za´s X, Y i Z s ↩
być wyznaczone nastepuj ↩ ↩
⎡ ⎤
fz =
Z 1
3
7.787Z +
Z > 0.00865
16
116 Z ≤ 0.00865
(3.16)
a wspó̷lrzednymi ↩ opisujacymi ↩ barwe↩ w przestrzeni CIE XYZ i moga↩ ⎢
⎣
X
Y
Z
aco:
⎥
⎦ =
⎡
⎢
⎣
0.490 0.310 0.200
0.177 0.812 0.011
0.000 0.010 0.990
⎤
⎥
⎦ ·
⎡
⎢
⎣
R
G
B
⎤
⎥
⎦ (3.17)
W testowanych metodach przyjeto, ↩ ˙ze na poczatku ↩ u˙zytkownik systemu “przedstawia
sie” ↩ prezentujac ↩ do kamery wewnetrzn ↩ a↩ cze´sć ↩ d̷loni z wyprostowanymi palcami
skierowanymi ku górze (konfiguracja odpowiadajaca ↩ znakowi daktylograficznemu
dla litery B, rys. 2.1). Z d̷loni tej wycinany jest recznie ↩ prostokatny ↩ obszar
zawierajacy ↩ tylko piksele nale˙z ace ↩ do skóry. Obszar ten wykorzystywany jest do
budowania modelu rozk̷ladu chrominancji skóry ludzkiej. W eksperymentach wykorzystano:
• metode↩ oparta↩ o histogram kolorów z aproksymacja↩ histogramu za pomoca↩ rozk̷ladu normalnego (G),
• metode↩ oparta↩ o histogram kolorów z wyg̷ladzaniem histogramu filtrem Gaussa
(H),
• metod ↩ e najwi ↩ ekszej wiarygodno´sci (ML, Maximum Likelihood),
• metod ↩ e maksimum prawdopodobieństwa a posteriori (MAP, Maximum A Posteriori
Probability).
W metodach opartych o histogram kolorów, po transformacji wycietego ↩ fragmentu
obrazu do ˙z adanej ↩ przestrzeni barw, wybierane sa↩ dwie sk̷ladowe opisujace ↩ chro-
minancj ↩ e i generowana jest dwuwymiarowa tablica histogramu. Tablica ta zawiera
informacj ↩ e o rozk̷ladzie cechy ”chrominancja” w klasie ”skóra ludzka”. Histogram
mo˙ze nie być dostatecznie reprezentatywny, poniewa˙z wyznaczany jest na podstawie
niewielkiego fragmentu obrazu. Pewne warto´sci chrominancji niewystepuj ↩ ace ↩
we wzorcu moga↩ pojawić sie↩ w innych obrazach zawierajacych ↩ d̷loń i twarz. Dlatego
zaprogramowano dwa warianty metody. Pierwszy z nich polega̷l na aproksymacji
histogramu za pomoca↩ rozk̷ladu normalnego:
gdzie: ξ =
ξ1
ξ2
, µ =
G(ξ) =
µ1
µ2
1
2π |C|
, C =
e− 1
2 (ξ−µ)T C −1 (ξ−µ)
σ11 σ12
σ21 σ22
(3.18)
oznaczaja↩ odpowiednio dwuele-
mentowy wektor chrominancji, warto´sć oczekiwana↩ i kowariancje. ↩ Drugi wariant
polega̷l na wyg̷ladzeniu histogramu filtrem Gaussa o masce 3 × 3.
Po przygotowaniu modelu, wej´sciowy obraz kolorowy transformowany jest do
˙z adanej ↩ przestrzeni barw i przekszta̷lcany w obraz prawdopodobieństwa wg regu̷ly