Deteccion de piel humana en imagenes digitales
Julio Sanchez GomezPráctica o problema21 de Abril de 2022
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Detección de piel humana en imágenes digitales
Objetivo
Detección de piel en imágenes digitales a partir de la implementación un sistema de segmentación que trabaja mediante una clasificación de pixeles por color en imágenes con iluminación controlada.
Desarrollo
El sistema SkinDetector que permite la detección de piel humana está representado mediante el modelo cibernético de primer orden que se muestra en la Figura 1.
[pic 1][pic 2][pic 3][pic 4]
[pic 5][pic 6][pic 7]
Figura 1. Modelo cibernético de primer orden del Sistema de detección de piel humana
Nombre | Tipo | Descripción |
Image_RGB | Entero sin signo de 8 bits | Arreglo de m x n dimensiones con 3 canales que almacena la información de la imagen original de entrada . |
SkinImage | Entero sin signo de 8 bits | Arreglo de m x n dimensiones con 3 canales que almacena la imagen resultante después del procesamiento |
Tabla 1. Arreglo requerido en la entrada del sistema y arreglo obtenido a la salida después de la implementación del sistema de detección de piel.
El SkinDectector internamente se constituye por 4 secciones, la lectura de la imagen a analizar, la separación de la imagen en sus tres canales, la separación de la mascara binaria y el filtrado final a partir de la multiplicación punto a punto de la máscara binaria con la imagen original. Esta división interna se observa en la Figura 2. Además, en la Tabla2 se especifican las variables que intervienen dentro del procesamiento que permite obtener los pixeles detectados como piel humana, el contenido de esta tabla se complementa con la Tabla 1.[pic 8][pic 9][pic 10]
Figura 2. Bloques internos de sistema SkinDetector
Nombre | Tipo | Descripción |
Result | Entero sin signo de 2 bits | Arreglo de m x n dimensiones que almacena la información de los pixeles filtrados como piel. |
R,G,B | Entero sin signo de 8 bits | Arreglo de m x n dimensiones que almacenan los canales de intensidad de rojo, verde y azul contenidos en Image_RGB después del procesamiento |
SkinImage | Entero sin signo de 8 bits | Arreglo de m x n dimensiones con 3 canales que almacena la imagen resultante con la información obtenida a partir de multiplicar la máscara binaria con cada canal del espacio de color RGB. |
Tabla 2. Arreglo requerido en la entrada del sistema y arreglo obtenido a la salida después de la implementación del sistema de detección de piel.
Metodología
De acuerdo con la estructura del sistema que se plantea en la Figura 2, se aplican los siguientes pasos para encontrar la piel en las imágenes ingresadas:
1.0 Lectura de los datos de entrada
- Lectura de la imagen de entrada [pic 11]
- Se separa en sus tres canales R, G, B.[pic 12]
[pic 13][pic 14][pic 15]
- Se crea la máscara binaria Result de tamaño m x n mediante la cual vamos a buscar las ubicaciones de con colores similares a la piel humana. De acorde a las siguientes condiciones.[pic 16]
[pic 17]
[pic 18]
[pic 19]
3.0 Se crea la imagen resultante mediante la multiplicación punto a punto de por la imagen original en sus tres canales de color.[pic 20][pic 21][pic 22]
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