摘要：本文利用HSV顏色模型，針對(duì)人體皮膚的色相統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)人體手部進(jìn)行了識(shí)別，然后通過(guò)中值濾波消除了噪聲，最后計(jì)算出了手部所在的重心位置。

關(guān)鍵詞：HSV顏色模型手勢(shì)識(shí)別中值濾波

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人與計(jì)算機(jī)之間的交互不再局限于鼠標(biāo)鍵盤(pán)，特別是近年來(lái)手勢(shì)在人機(jī)交互中占有越來(lái)越重要的地位，而人體手部的識(shí)別是人體姿態(tài)識(shí)別的重要基礎(chǔ)。目前對(duì)人體手部的識(shí)別主要包括基于皮膚顏色建模、基于連續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾科夫模型的手勢(shì)識(shí)別[2]等等。本文主要分析了基于皮膚顏色模型人體手部在復(fù)雜背景下的識(shí)別過(guò)程。識(shí)別過(guò)程主要包括RGB到HSV模型的轉(zhuǎn)化、HSV模型濾波、除燥，最終得到手部重心。

1 HSV顏色模型的轉(zhuǎn)換

HSV顏色模型是由埃爾維·雷·史密斯于1978年創(chuàng)立的，它是對(duì)RGB顏色模型的非線性變換形成的，解決了RGB、CMY和其他顏色模型不能夠很好適應(yīng)實(shí)際上人解釋的模型[1]。

HSV顏色模型是根據(jù)色彩的三個(gè)基本屬性色相、純度、明度來(lái)確定顏色的一種方法。其中色相H參數(shù)表示色彩信息，該參數(shù)的取值范圍為[0°，360°]，其中0°表示紅色、120°表示綠色、240°表示藍(lán)色。純度S參數(shù)為一比例值，取值范圍為[0，1]。明度V表示顏色的明亮程度，取值范圍為[0，1]。

根據(jù)HSV顏色模型的定義，在RGB顏色模型中的任意一個(gè)取值，可由以下公式得到對(duì)應(yīng)的HSV顏色模型下的取值：

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采用的圖片如下

2 H分量統(tǒng)計(jì)濾波處理

圖像的濾波處理方法很多，有空域?yàn)V波處理，如中值濾波、均值濾波等；有頻域的濾波處理如傅里葉變換、小波分析等[2]。在基于顏色模型的分析過(guò)程中，首先通過(guò)分析H分量的直方圖，得到手部皮膚的H分量所在位置，然后取閾值，實(shí)現(xiàn)濾波。

直方圖反應(yīng)了圖像的像素灰度分布，是圖像中灰度級(jí)和該灰度級(jí)像素出現(xiàn)的概率之間的關(guān)系。由于H分量的取值范圍為0~360，所以我們將灰度等級(jí)設(shè)置為360級(jí)別，圖1的H分量的直方圖如圖2所示：

從圖2中可以看出在手和背景在HSV顏色模型中的H分量是明顯分開(kāi)的，低灰度區(qū)域的屬于手部區(qū)域，高灰度區(qū)的屬于背景區(qū)域，這時(shí)可以通過(guò)設(shè)定閾值來(lái)區(qū)分兩個(gè)區(qū)域。由于兩個(gè)區(qū)域明顯分開(kāi)，可以設(shè)定閾值為100。將大于100的灰度的像素值設(shè)置為0，將小于100灰度的像素值設(shè)置為0，即可得到二值圖像，如圖3所示。

如圖3所示，人體手部的圖形在圖像中已經(jīng)得到了很好的表現(xiàn)，但是，由于背景中的一些噪聲的存在，仍然有部分區(qū)域出現(xiàn)了噪聲。文中采用中值濾波的方法消除噪聲。

中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值。中值濾波是一種典型的低通濾波器，屬于非線性濾波技術(shù)，它的目的是保護(hù)圖像邊緣的同時(shí)去除噪聲。本文中采用了3×3的矩陣作為核心，取其中值為改像素的值。中值濾波后的圖像如圖4所示：

3 手部重心的計(jì)算

手部重心的計(jì)算是手部位置識(shí)別的重要特征參數(shù)，是人機(jī)交互的重要數(shù)據(jù)。重心的計(jì)算主要采用了一階距來(lái)計(jì)算。[3]設(shè)重心的坐標(biāo)為（X，Y），則

X=Y=

式中m為圖像的寬度，n為圖像的高度，h(i，j)為圖像所在坐標(biāo)像素值為簡(jiǎn)便起見(jiàn)，其取值為0和1。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文描述了人體手部識(shí)別的一種方法，通過(guò)HSV顏色模型的H分量統(tǒng)計(jì)特性，取得了人體手部的位置，并根據(jù)其一階距特征得到了其重心所在位置。

參考文獻(xiàn):

[1]岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理（第二版）.電子工業(yè)出版社，2007

[2]楊阿妮.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾科夫模型的手勢(shì)識(shí)別.電子測(cè)量技術(shù)，2010.

[3]趙希人等.隨即過(guò)程基礎(chǔ)及其應(yīng)用.哈爾濱工程大學(xué)出版社，2008.