Espaces colorimétriques

Nous souhaitons pouvoir identifier les pixels de couleur de la peau, pour cela nous sommes intéresser par la teinte de chaque pixel. C'est a dire l'information de couleur independamment de sa luminosité. Seule la teinte est utile pour une telle identification, car en effet, nous souhaitons que notre système puisse reconnaitre un visage malgré les variations de luminosité ambiante

Les images classiques sont exprimées dans l'espace colorimétrique RGB, où chaque composante contient l'information de luminosite. Nous avons donc cherché à exprimer chaque image dans différents espaces colorimétriques.
Dans ces nouveaux espaces, on ne garde que l'information correspondant à la teinte, ou bien on cherche à attenuer l'influence de la luminosite.

Nous avons exprimé les images dans les différents espaces suivants : YUV, RGB normalisé, HSV, HSL. Pour chacune de ces conversions, il a fallu effectuer un calcul pour chaque pixel de l'image. Etant donné qu'une image en 640 x 480 est composé de 307200 pixels, le cout de la conversion est très influencé par ces calculs. A partir des resultats et des performances nous avons fait le choix de garder un espace colorimétrique particulier.

Dans cet espace l'information de la teinte n'est conservée que dans les composantes U et V, la composante Y contient l'information de luminosite. Au début, nous ne l'avions pas calculé, car, pour les raisons évoquées plus haut elle n'était pas intéressante. Cependant, aprés avoir fait le choix de travailler dans cet espace de couleur nous avons voulu ajuster la luminosité ambiante de la camera, la composante Y devint alors nécessaire. Pour réaliser cette conversion, il faut faire un calcul composé de 9 multiplications et 6 additions pour chaque pixel (6 multiplications et 4 additions si l'on ne garde que les composantes U et V).

Pour ces espaces de couleurs, nous n'avons gardé que l'information hue (H) et de saturation (S) pour chaque pixel. La luminosité L,V n'étant pas calculée. Ces deux espaces sont très similaires : la composante principale hue est calculé de la même manière.

Ici, l'information de la teinte de chaque pixel est contenue sur chacune des composantes RGB aprés normalisation par la luminosité. Or, d'aprés une heuristique, les pixels de la peau ne contiennent que 7% de bleu, nous avons pu omettre cette composante, enlevant donc 1/3 des calculs. En ne gardant que deux composantes sur trois, cet espace colorimétrique se montrait tout aussi intéressant que ses concurrents pour son coût.