虚拟背景照相实时人像分割技术及应用

摘要

为解决虚拟背景实时照相的技术难题,本文在科学分析人像质量和显示速度矛盾均衡关系基础上,综合以往的研究成果,采用了高性能的大恒CG300采集卡,并将量子遗传算法(QEA)引入到人像分割算法,同时应用各种图像实时处理技术,大大提高了动态融合显示的实时性.实际的测试效果表明,这种技术基本满足了虚拟背景实时照相的要求.另外,为获得满意的成像效果,校正人脸彩色偏移,本文首先根据颜色视觉原理和光度学原理分析了虚拟背景照相成像效果的色彩感知特性,同时提出了小型照相屋布光的技术要旨,并实现了均匀布光.在此基础上,本文后半部分归纳和总结了各种人脸检测方法,并针对蓝背景研究了它的人脸检测技术,然后基于光源的色温估计提出了一种人脸肤色校正方法.

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1课题研究的背景和涉及的研究领域

1.1.1虚拟现实技术与增强现实技术

1.1.2生物特征识别

1.1.3模式识别的方法

1.1.4色彩学简介

1.2虚拟背景成像系统的发展及工作原理

1.2.1传统色键抠像

1.2.2虚拟演播室的工作原理

1.3虚拟背景自助照相原理与结构

1.4研究现状及课题的提出

1.5论文主要内容安排

2颜色技术原理与布光技术研究

2.1引言

2.2颜色的视觉感知

2.2.1颜色感知的视觉器官

2.2.2颜色感知的阶段理论

2.3颜色评价术语

2.3.1描述主观量颜色术语

2.3.2描述客观量颜色术语

2.3.3利用颜色术语分析和评价图像

2.4颜色观察

2.4.1颜色混合

2.4.2颜色观察生理心理特性

2.5颜色模型

2.5.1色彩空间模型

2.5.2色彩空间转换

2.6布光技术研究

2.6.1光度学基本概念

2.6.2三点布光法

2.6.3小型照相屋的布光实际情况

2.7结论

3实时人像分割技术研究

3.1引言

3.2图像分割技术综述

3.2.1阈值图像分割

3.2.2基于边缘信息的分开合并图象分割法

3.3蓝背景人像抠取技术

3.3.1基于蓝背景色调聚类特征的人像提取技术

3.3.2基于先验知识的阈值获取技术

3.4蓝背景实时人像分割融合技术

3.4.1大恒DH-GG300采集卡简介

3.4.2人像分割质量问题研究

3.4.3人像分割实时性问题研究

3.4.4人像实时融合

3.5结论

4基于蓝背景的彩色人像人脸检测方法

4.1引言

4.2人脸检测方法

4.2.1人脸检测背景复杂度

4.2.2人脸检测方法的研究现状

4.3基于人脸轮廓与肤色模型的快速人脸检测算法

4.3.1图像预处理

4.3.2人脸检测算法原理

4.4基于肤色分割的脸部区域增长算法

4.4.1 rgb规格化色调空间人脸检测

4.4.2脸部区域增长算法

4.5讨论

5基于光源色温估计的脸部肤色校正研究

5.1引言

5.2光源的色温估计

5.2.1色温与标准光源

5.2.2人脸肤色与光源色温的关系

5.2.3基于肤色的光源色温估算法

5.3肤色色彩校正

5.3.1色彩校正的基本原理

5.3.2肤色色彩校正算法

5.4结论

6结束语

致 谢

参考文献

附录：作者在攻读硕士学位期间的科研工作和发表的论文

独创性声明及学位论文版权使用授权书