近年来,宽色域显示设备(WGD),如LED背光液晶显示器和激光显示器等发展得非常迅速,因此,越来越多的公司都在开发具有更好的性能的激光显示。可以预见再将开,宽色域显示器的必将占据市场中很大一部分份额。然而,由于目前的视频信号都是设计成适用于sRGB显示器和其他一些如打印机等设备的。直接地将视频信息显示在宽色域设备中而不进行转换将导致色彩失真,因此,开发研究优秀的色域扩展算法,避免颜色失真并充分利用WGD更广泛的色域成为如今颜色处理领域的重要课题。肤色检测就是在图像中检测对应人体皮肤像素的过程。近年来,随着视频图像设备的普及,对图像中肤色检测的研究日趋活跃。肤色检测技术在与人有关的各种视觉系统中,正在得到越来越多的应用。目前比较典型的应用有人脸检测与识别、手势识别、表情识别、基于内容的图像视频检索、肌体检测、人机接口技术和黄色图片过滤等方面。因此,在研究激光电视的大色域扩展中,保证肤色不变,使扩展后的人像图片视频等仍能适用肤色检测,是非常重要的。本文研究的内容为肤色保护的色域扩展算法,针对目前激光电视存在的色域匹配问题。本文首先详细介绍了当前的肤色模型,比较和分析了他们各自地优点和不足,选择其中最为满意的模型进行优化,并改进了肤色区域边界在颜色均与空间(CIELAB)中的样点均匀化的描述方法。然后根据自己提出的肤色边界描述方法,提出两种肤色保护的色域扩展方法：拉伸系数随色调连续变化的扩展方法,和区域补偿的扩展方法。前者采用连续变化的系数将线性拉伸函数和非线性拉伸函数结合起来,达到一种平滑过渡的拉伸算法,此算法因为拉伸系数连续变化,在图像中颜色拉伸变化平滑,不易产生色阶现象,但是无法所有落在肤色区域的像素点色度值完全保持不变,肤色区域边界的颜色仍然会有少量的扩展拉伸。后者则先判断像素点数否是肤色,若是,则直接保持原样,经过色域的三基色匹配转换成激光三基色刺激值,若不是肤色且其色调线不穿过肤色区域,则进行正常的线性拉伸,由于肤色不拉伸而造成拉伸后在激光色域中有一小块空隙区域,我们对这部分颜色进行回填补偿。此算法保证了肤色区域的绝对不变,同时把对其他颜色区域由于肤色保护产生的影响降到了最小