伴随着智能数码产品的大量涌现,肤色校正正在成为一个新的研究热点。特别是2004年以来,我国开始在全国范围内换发第二代居民身份证。深圳作为全国采用证照人像市场化采集,网上统一认证工作的试点城市。据深圳市特种证件制作研究所对身份证网上认证接收图像状况的分析,有近70%的不合格照片存在不同程度的偏色问题。为了节约大量的人力、物力和财力,这就迫切地需要研究与开发具有自动肤色校正功能的相关硬件和软件。本文运用基于有限维线性模型的肤色校正方法,对中国人脸肤色图像进行了校正研究。本文主要做以下七个方面的工作:一、结合肤色的特点改进了一种自适应梯度二值化方法。人体皮肤在大多数的光照条件下在RGB颜色空间具有R＞G和R＞B的分布特性,而人的眼睛或者眉毛的RGB三个分量值则接近于相等。这样就会在眼眉与皮肤的交界处产生较大的反差,为进一步提升这种反差,直接用图像的R分量图像来计算梯度,并且为了自动适应图像亮度的变化,用图像坐标点的梯度值比上其灰度值为依据对图像进行二值化。二、结合眼睛和眉毛的分布特性,提出了一种区分眼睛和眉毛的方法。这种区分方法的依据是:在眉毛定位点垂直向下的一个带状区域范围内,灰度值较低的像素点集中在区域的二个部份(一个是眉毛,另一个是眼睛),且中间有亮度值比眉毛和眼睛都高的上眼睑皮肤区作间隔。而在眼睛定位点开始垂直向下的一个带状区域范围内,灰度值较低的像素点都集中在眼睛定位点开始的一个连续部份。三、研究了应用于肤色校正的颜色恒常性模型。四、结合颜色恒常性模型的要求,为了收集未知光源下的肤色信息,提出了一种肤色特征点自动采样方法。在人脸的两个左右面颊区和一个额头候选区(在左右面颊区采集到的肤色特征点数目不够且额头区可被采集的情况下),自动提取肤色点之间的灰度差大于等于8且R分量各不相同的5个以及5个以上的像素点作为未知光源下的肤色特征点。五、参照用CIE xyY颜色空间表示的中国人脸面部自然肤色色域范围和用CIELab颜色空间表示的二代证肤色制证规范,在RGB颜色空间构建出了中国人脸标准肤色表。作为补充,此表的构建也参考了用CIE xyY颜色空间表示的西安地区和四川地区人颌面部皮肤色域分布情况。六、运用模糊逻辑,提出了一种未知光源下的肤色特征点与中国人脸标准肤色表中的肤色点进行配对的方法。此方法与以有方法相比,具有不需要色板的优点,并且直接对肤色本身进行校正,不像大多数的以有方法对肤色进行间接的校正。七、对上述算法和模式做了实现工作,对部份偏色人脸图片进行了校正处理,通过实验说明本文提出校正方法的有效性。