虚拟背景自助照相是增强现实技术在娱乐照相领域的应用。虚拟背景自助照相系统中虚拟背景人像分析和处理软件是整个系统的核心,它主要包括视频采集、人像提取、脸部肤色校正、图像融合等相关处理。目前,国内外虚拟背景照相尚处在静态照相、离线合成阶段,成熟的动态实时虚拟背景照相系统的研究还是空白。为解决虚拟背景实时照相的技术难题,本文在科学分析人像质量和显示速度矛盾均衡关系基础上,综合以往的研究成果,采用了高性能的大恒CG300采集卡,并将量子遗传算法(QEA)引入到人像分割算法,同时应用各种图像实时处理技术,大大提高了动态融合显示的实时性。实际的测试效果表明,这种技术基本满足了虚拟背景实时照相的要求。另外,为获得满意的成像效果,校正人脸彩色偏移,本文首先根据颜色视觉原理和光度学原理分析了虚拟背景照相成像效果的色彩感知特性,同时提出了小型照相屋布光的技术要旨,并实现了均匀布光。在此基础上,本文后半部分归纳和总结了各种人脸检测方法,并针对蓝背景研究了它的人脸检测技术,然后基于光源的色温估计提出了一种人脸肤色校正方法。本文提供了大量的实验图片和仿真效果,可用来验证相应算法的有效性,同时也给后续的研究提供了借鉴。