專利名稱：一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)用新型涉及人體運(yùn)動(dòng)圖像處理技術(shù)，具體是指一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖 像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置。
背景技術(shù)：
分析人體運(yùn)動(dòng)首先要要實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的采集，人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)主要包括 了運(yùn)動(dòng)學(xué)量和動(dòng)力學(xué)量，直接獲得動(dòng)力學(xué)量的方法主要是測(cè)力臺(tái)，間接動(dòng)力學(xué) 量是在運(yùn)動(dòng)學(xué)量的基礎(chǔ)上結(jié)合人體的慣性參數(shù)計(jì)算得到。運(yùn)動(dòng)學(xué)量通過運(yùn)動(dòng)捕 捉獲得，人體運(yùn)動(dòng)捕捉可以分為電磁式運(yùn)動(dòng)捕捉、機(jī)電式運(yùn)動(dòng)捕捉和光學(xué)運(yùn)動(dòng) 捕捉，光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)以其快速、安全、準(zhǔn)確、方便等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用。光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕獲是較為精確的一種捕捉方式。常用的光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉方法是在 人體關(guān)節(jié)點(diǎn)上的標(biāo)記點(diǎn)是一種涂有特殊反光材料的球狀體，利用攝像機(jī)從不同 角度拍攝，然后利用軟件分析圖像上標(biāo)記點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，利用計(jì)算機(jī)視覺原理 進(jìn)行三維重建，得出標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕獲主要指高速攝影圖像的 處理與分析。對(duì)于人體運(yùn)動(dòng)高速攝像機(jī)圖像的處理與分析主要包括圖像分割、標(biāo)記點(diǎn)識(shí) 別和標(biāo)記點(diǎn)跟蹤、標(biāo)記點(diǎn)運(yùn)動(dòng)學(xué)動(dòng)力學(xué)計(jì)算和運(yùn)動(dòng)再現(xiàn)等。圖像的邊緣是圖像分割依賴的重要特征，圖像邊緣處理主要有微分法(如LOG算子和DOG算子方法)、擬合法(Prewitt擬合法、Hamlick擬合法和 Huechel擬合法)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法(如Poggio法和Hopf ield法)和變尺 度人體邊緣檢測(cè)(人工設(shè)置尺度法、基于知識(shí)的計(jì)算尺度法和自動(dòng)確定濾波尺 度法)。對(duì)于對(duì)稱性人體運(yùn)動(dòng)中關(guān)節(jié)的圖像邊緣檢測(cè)，現(xiàn)有的方法存在效率較 低和實(shí)時(shí)性較差，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)稱性人體運(yùn)動(dòng)中人體關(guān)節(jié)自動(dòng)測(cè)試的要求。人體運(yùn)動(dòng)的識(shí)別即標(biāo)記點(diǎn)的識(shí)別，識(shí)別算法有基于統(tǒng)計(jì)的方法(FMM模型 法、動(dòng)態(tài)貝葉斯法)、模板匹配方法(DTW法)和基于語法的方法(FSM法、 STS法)。粘貼在關(guān)節(jié)處的標(biāo)記點(diǎn)對(duì)于對(duì)稱的人體平面運(yùn)動(dòng)，有其相鄰關(guān)節(jié)點(diǎn) 之間的距離不變這一特征，現(xiàn)有的方法沒有涉及人體對(duì)稱平面運(yùn)動(dòng)這一特征， 這給識(shí)別效果帶來了不利的影響。 現(xiàn)有的人體關(guān)節(jié)標(biāo)記點(diǎn)跟蹤方法有基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)的方法、矩形區(qū)域預(yù)測(cè) 跟蹤方法、人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)自由度限制跟蹤方法和一階預(yù)測(cè)局部搜索方法。在無 約束或保守力作用下，人體關(guān)節(jié)只能做繞近端環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)，在根據(jù)區(qū)域上應(yīng)該是 與人體關(guān)節(jié)軸線對(duì)稱的區(qū)間，現(xiàn)有的跟蹤方法沒有完全遵循人體關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)特 點(diǎn)和人體結(jié)構(gòu)限制下解剖學(xué)特點(diǎn)。發(fā)明內(nèi)容本實(shí)用新型的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，提供一種結(jié)合人 體結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和運(yùn)動(dòng)規(guī)律，高效率的人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝 置。本實(shí)用新型的目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)本人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié) 的自動(dòng)識(shí)別裝置，包括高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、計(jì)算機(jī)，所述 高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器分別與計(jì)算機(jī)連接，所述圖像處理器包 括依次連接的圖像分割模塊、自動(dòng)識(shí)別模塊和自動(dòng)跟蹤模塊，所述文件轉(zhuǎn)換器 與圖像分割模塊連接，且文件轉(zhuǎn)換器、自動(dòng)跟蹤模塊分別與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連 接。所述圖像分割模塊包括依次連接的歸一化圖像處理模塊、分層處理模塊、 閾值化處理模塊、邊緣擬合處理模塊，歸一化圖像處理模塊與所述文件轉(zhuǎn)換器 連接；所述自動(dòng)識(shí)別模塊包括依次連接的第一幀人工設(shè)置處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)邊緣 坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊，第一幀人工設(shè)置處理模塊與所述邊緣擬 合處理模塊連接，標(biāo)志點(diǎn)邊緣坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊分別與所述 自動(dòng)跟蹤模塊連接；所述自動(dòng)跟蹤模塊包括依次連接的關(guān)節(jié)標(biāo)志點(diǎn)搜索模塊、關(guān)節(jié)位置及位移 計(jì)算模塊，所述關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連接。本實(shí)用新型與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果本實(shí)用新型根據(jù) 人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，釆用了基于層的圖像分割方法，使標(biāo)志點(diǎn)能夠完全從 運(yùn)動(dòng)背景和人體中提取出來，標(biāo)志點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別采用連續(xù)邊緣輪廓坐標(biāo)的位置來 計(jì)算，在確保準(zhǔn)確性的同時(shí)加快了識(shí)別速度，自動(dòng)跟蹤方法在傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的 基礎(chǔ)上結(jié)合了人體的解剖學(xué)特點(diǎn)和人體環(huán)節(jié)運(yùn)動(dòng)形式的特點(diǎn)，預(yù)測(cè)幀中標(biāo)志點(diǎn) 的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，保證了自動(dòng)識(shí)別的高效與準(zhǔn)確，根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)分析的需要計(jì)算了 人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)中所有的運(yùn)動(dòng)學(xué)量。本實(shí)用新型可實(shí)現(xiàn)人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)識(shí) 別，對(duì)傷病研究和康復(fù)、分析診斷運(yùn)動(dòng)技術(shù)和人體工效學(xué)等有著重要的意義。


圖1是本實(shí)用新型一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置的工作原理圖；圖2是圖1所示圖像分割模塊的工作原理圖；圖3是圖1所示自動(dòng)識(shí)別模塊的工作原理圖；圖4是圖1所示自動(dòng)跟蹤模塊的工作原理圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合實(shí)施例及附圖，對(duì)本實(shí)用新型作進(jìn)一步地詳細(xì)說明，但本實(shí)用新 型的實(shí)施方式不限于此。 實(shí)施例一如圖l所示，本人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置，包括高速攝 像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、計(jì)算機(jī)，所述高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖 像處理器分別與計(jì)算機(jī)連接，所述圖像處理器包括依次連接的圖像分割模塊、 自動(dòng)識(shí)別模塊和自動(dòng)跟蹤模塊，所述文件轉(zhuǎn)換器與圖像分割模塊連接，且文件 轉(zhuǎn)換器、自動(dòng)跟蹤模塊分別與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連接。如圖2所示，所述圖像分割模塊包括依次連接的歸一化圖像處理模塊、分 層處理模塊、閾值化處理模塊、邊緣擬合處理模塊，歸一化圖像處理模塊與所 述文件轉(zhuǎn)換器連接；如圖3所示，所述自動(dòng)識(shí)別模塊包括依次連接的第一幀人工設(shè)置處理模 塊、標(biāo)志點(diǎn)邊緣坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊，第一幀人工設(shè)置處理模 塊與所述邊緣擬合處理模塊連接，標(biāo)志點(diǎn)邊緣坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算 模塊分別與所述自動(dòng)跟蹤模塊連接；如圖4所示，所述自動(dòng)跟蹤模塊包括依次連接的關(guān)節(jié)標(biāo)志點(diǎn)搜索模塊、關(guān) 節(jié)位置及位移計(jì)算模塊，所述關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連 接。如圖1 4所示，本人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置是這樣進(jìn) 行人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別的 .(1)建立包括高速攝影機(jī)標(biāo)定和測(cè)量標(biāo)志標(biāo)定的人體運(yùn)動(dòng)測(cè)試場(chǎng)，并保 證人體運(yùn)動(dòng)在所述人體運(yùn)動(dòng)測(cè)試場(chǎng)中完成，人體關(guān)節(jié)位置貼標(biāo)志點(diǎn)，其具體要 求按照人體測(cè)量中的約定進(jìn)行；在所述人體運(yùn)動(dòng)測(cè)試場(chǎng)中，人體運(yùn)動(dòng)通過高速 攝影機(jī)記錄，記錄的模擬圖像信號(hào)通過高速攝影機(jī)自帶的A/D器轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖 像信號(hào)傳送給計(jì)算機(jī)； .(2) 所述數(shù)字圖像信號(hào)由文件轉(zhuǎn)換器先轉(zhuǎn)換為視頻格式文件，再轉(zhuǎn)換為 靜態(tài)幀圖像，視頻格式文件與靜態(tài)幀圖像文件通過計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)后，計(jì) 算機(jī)把靜態(tài)幀圖像文件以幀的形式傳送給圖像處理器；(3) 所述靜態(tài)幀圖像文件經(jīng)過圖像處理器的圖像分割模塊、自動(dòng)識(shí)別模 塊、自動(dòng)跟蹤模塊作相應(yīng)處理后，所得的數(shù)據(jù)通過自動(dòng)跟蹤模塊輸送到計(jì)算機(jī) 的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)為流式文件，從而實(shí)現(xiàn)人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別。如圖2所示，步驟(3)所述圖像分割模塊的處理過程是1、 通過歸一化圖像處理模塊對(duì)所述靜態(tài)幀圖像文件進(jìn)行歸一化處理，歸 一化處理首先根據(jù)設(shè)定攝影測(cè)量標(biāo)志標(biāo)定來確定"運(yùn)動(dòng)"的不變性，也就高速 攝影機(jī)坐標(biāo)的固定性，同時(shí)為了加快圖像的處理速度，歸一化圖像處理模塊對(duì) 每幀圖像的幾何尺寸進(jìn)行統(tǒng)一；2、 通過分層處理模塊對(duì)上述歸一化處理后的靜態(tài)幀圖像進(jìn)行分層處理， 得到圖像層R層、G層、B層，各圖像層上，灰度圖像的色點(diǎn)只有彩色圖像的 1/65535的信息量；3、 為了保證標(biāo)志點(diǎn)的準(zhǔn)確分割，通過閾值化處理模塊分別對(duì)圖像層R層、 G層、B層進(jìn)行閾值化處理，閾值化處理模塊在系統(tǒng)初始化值的基礎(chǔ)上，根據(jù) 圖像的總色值對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行一次性調(diào)整，這個(gè)過程只做一次，原因是我們假 設(shè)拍攝現(xiàn)成的環(huán)境是相對(duì)恒定的(一般要分析的動(dòng)作時(shí)間在l秒鐘之內(nèi))；4、 為了確保標(biāo)志點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別與自動(dòng)跟蹤，上述閾值化處理模塊分割后 的圖像經(jīng)極值判斷后，由邊緣擬合處理模塊進(jìn)行一次邊緣擬合處理，得到靜態(tài) 標(biāo)志點(diǎn)圖像。如圖3所示，步驟(3)所述自動(dòng)識(shí)別模塊的處理過程是1、 獲取所述圖像分割處理模塊處理后的靜態(tài)標(biāo)志點(diǎn)圖像，通過所述第一 幀人工設(shè)置處理模塊對(duì)首幀圖像進(jìn)行人工設(shè)置，所述人工設(shè)置是指給出標(biāo)志點(diǎn) 的形心名稱與位置，用直線確定兩標(biāo)志點(diǎn)之間的環(huán)節(jié)，同時(shí)給首幀圖像標(biāo)上序 號(hào)為l; 3、所述標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊根據(jù)所述標(biāo)志點(diǎn)邊緣連續(xù)輪廓點(diǎn)的平面坐標(biāo)， 結(jié)合合力矩原理獲取標(biāo)志點(diǎn)的位置與在同一環(huán)節(jié)上的標(biāo)志點(diǎn)距離，把包括圖像 幀序號(hào)、標(biāo)志點(diǎn)名稱、標(biāo)志點(diǎn)的位置和同一環(huán)節(jié)上的標(biāo)志點(diǎn)距離的數(shù)據(jù)傳送給 所述自動(dòng)跟蹤模塊的關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊。如圖4所示，步驟(3)所述自動(dòng)跟蹤模塊的處理過程是1 、通過所述關(guān)節(jié)標(biāo)志點(diǎn)搜索模塊接受所述自動(dòng)識(shí)別模塊處理得到的數(shù)據(jù)，根據(jù)第n幀標(biāo)志點(diǎn)的位置，以及第n-1幀的位置，預(yù)測(cè)第n+l幀的圖像中標(biāo)志 點(diǎn)的位置，結(jié)合遠(yuǎn)端環(huán)節(jié)繞近端環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)的原理，確定第n+l幀中標(biāo)志點(diǎn)的搜 索區(qū)域，把標(biāo)志點(diǎn)和搜索區(qū)域的預(yù)測(cè)值作為控制參數(shù)傳送到自動(dòng)識(shí)別模塊；2、關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊根據(jù)上述控制參數(shù)，結(jié)合人體慣性參數(shù)，并 以髖關(guān)節(jié)為坐標(biāo)原點(diǎn)，根據(jù)人體環(huán)節(jié)長(zhǎng)度不變的特性，獲得關(guān)節(jié)位置和角度； 關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊根據(jù)線速度、線加速度、角速度、角加速的定義，對(duì) 所述關(guān)節(jié)位置和角度以及由所述標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊傳送的包括圖像幀序號(hào)、 標(biāo)志點(diǎn)名稱、標(biāo)志點(diǎn)的位置和同一環(huán)節(jié)上的標(biāo)志點(diǎn)距離的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到 相應(yīng)的關(guān)節(jié)參數(shù)，所有關(guān)節(jié)參數(shù)輸送到所述存儲(chǔ)器以流式文件存儲(chǔ)。所述關(guān)節(jié)參數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括幀圖像序號(hào)、標(biāo)志點(diǎn)名稱、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的位置、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的線速度、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的線加速度、環(huán)節(jié)的角度(包括髖角 度、膝角度、踝角度)、環(huán)節(jié)的角速度、環(huán)節(jié)的角加速度。所述關(guān)節(jié)參數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括圖像幀序號(hào)、標(biāo)志點(diǎn)名稱、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的位置、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的線 速度、每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的線加速度、環(huán)節(jié)的角度(包括髖角度、膝角度、踝角度)、 環(huán)節(jié)的角速度、環(huán)節(jié)的角加速度。通過實(shí)驗(yàn)和理論分析，本實(shí)用新型根據(jù)人體在對(duì)稱性動(dòng)作中人體相鄰關(guān)節(jié) 在平面運(yùn)動(dòng)中的距離保持不變的特征和人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律(關(guān)節(jié)的解剖學(xué)活 動(dòng)范圍和運(yùn)動(dòng)學(xué)特征)，提出的通過對(duì)高速攝影機(jī)圖像的人體關(guān)節(jié)(在關(guān)節(jié)處 貼標(biāo)志)的閾值化圖像處理、關(guān)節(jié)點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別和關(guān)節(jié)點(diǎn)自動(dòng)跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)人 體對(duì)稱運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別的方法是完全可行的。如上所述，便可較好地實(shí)現(xiàn)本實(shí)用新型。
權(quán)利要求1、一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置，其特征在于包括高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、計(jì)算機(jī)，所述高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器分別與計(jì)算機(jī)連接，所述圖像處理器包括依次連接的圖像分割模塊、自動(dòng)識(shí)別模塊和自動(dòng)跟蹤模塊，所述文件轉(zhuǎn)換器與圖像分割模塊連接，且文件轉(zhuǎn)換器、自動(dòng)跟蹤模塊分別與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連接。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置， 其特征在于所述圖像分割模塊包括依次連接的歸一化圖像處理模塊、分層處 理模塊、閾值化處理模塊、邊緣擬合處理模塊，歸一化圖像處理模塊與所述文 件轉(zhuǎn)換器連接；所述自動(dòng)識(shí)別模塊包括依次連接的第一幀人工設(shè)置處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)邊緣 坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊，第一幀人工設(shè)置處理模塊與所述邊緣擬 合處理模塊連接，標(biāo)志點(diǎn)邊緣坐標(biāo)處理模塊、標(biāo)志點(diǎn)位置計(jì)算模塊分別與所述 自動(dòng)跟蹤模塊連接；所述自動(dòng)跟蹤模塊包括依次連接的關(guān)節(jié)標(biāo)志點(diǎn)搜索模塊、關(guān)節(jié)位置及位移 計(jì)算模塊，所述關(guān)節(jié)位置及位移計(jì)算模塊與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連接。
專利摘要本實(shí)用新型提供一種人體對(duì)稱性運(yùn)動(dòng)圖像中關(guān)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別裝置，包括高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、計(jì)算機(jī)，高速攝像機(jī)、文件轉(zhuǎn)換器、圖像處理器分別與計(jì)算機(jī)連接，圖像處理器包括依次連接的圖像分割模塊、自動(dòng)識(shí)別模塊和自動(dòng)跟蹤模塊，文件轉(zhuǎn)換器與圖像分割模塊連接，且文件轉(zhuǎn)換器、自動(dòng)跟蹤模塊分別與計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器連接。本實(shí)用新型可實(shí)現(xiàn)人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別，對(duì)傷病研究和康復(fù)、分析診斷運(yùn)動(dòng)技術(shù)和人體工效學(xué)等有著重要的意義。
文檔編號(hào)H04N5/14GK201017346SQ200720049240
公開日2008年2月6日 申請(qǐng)日期2007年3月14日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月14日
發(fā)明者呂長(zhǎng)生, 聶文良, 范毅方 申請(qǐng)人:華南理工大學(xué)