[發明專利]基于二維圖像的提取人體側面腿部骨架的方法

在審

• 申請號: 201610024240.4
• 申請日: 2016-01-15
• 公開（公告）號: CN105701822A
• 公開（公告）日: 2016-06-22
• 發明（設計）人: 林巍峣;陳明亮
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T7/30
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

一種基于二維圖像的提取人體側面腿部骨架的方法，通過對采集到的場景的彩色圖設置坐標系并進行預處理，根據人體直立時的彩色圖與平均場景背景圖得到人體前景二值圖和人體腿部骨骼估計長度；然后搜索得到脊柱底部坐標，并分割出人體腿部區域二值圖；再從人體腿部區域二值圖中提取出人體膝蓋骨架點坐標，并對大腿區域二值圖進行更新，并從更新后的大腿區域二值圖中提取人體腳踝骨架點，并判斷所得腿部骨架為左腿還是右腿；最后依次連接得到的脊柱底部坐標、左右腿的人體膝蓋骨架點和人體腳踝骨架點，并判斷兩個單側腿部骨架的左右側，得到完整的人體腿部骨架。

技術領域

本發明涉及的是一種圖像處理領域的技術，具體是一種基于二維圖像的提取人體側面腿部骨架的方法。

背景技術

人體腿部骨架的提取一直是在計算機視覺領域中非常重要的研究課題。提取人體腿部骨架的信息具有十分重要的意義。其一，人體的腿部骨架本身就是一種人的運動行為，我們可以從中知道人體的腿部姿態和行為，比如：腿部骨架的位置可以用于識別人走路、抬腿、跑步等動作；其二，人體的腿部骨架信息可以作為一種中間信息，幫助理解更復雜的人的運動行為，比如：腿部骨架信息可以用于人的步態分析。

經過對現有技術的文獻檢索發現，目前正面的腿部骨架提取已經得到較好效果，但是人體側身時，由于關節間嚴重遮擋等問題，效果仍然具有較大局限性。比如，Shotton等人在《Communications of the ACM》2013年第56卷第1期上發表的論文“Real-time humanpose recognition in parts from single depth images”提出了使用隨機森林的方法實時獲得整體人體骨架，腿部骨架可以直接從整體骨架中選取。但是該方法在人體側身時骨架提取精確度較低，其次該方法需要使用特殊的硬件，即深度攝像頭。雷濤等人在《計算機應用研究》2010年第27卷第8期上發表的論文《復雜環境下的運動人體骨架提取算法術》中采用卡爾曼濾波的方法預測人體骨架點的位置。但是該方法需要人工標定前兩幀的數據用于卡爾曼濾波的初始值，導致該方法只能用于后期的視頻分析。

因此，對上述現有技術的問題分析促使我們去尋找一種更加簡單又提取效果好的基于二維圖像提取人體側面時腿部骨架的方法，并希望該方法不使用特殊的硬件即深度攝像頭、不需要人工標定預處理，并可以用于實時的檢測提取。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提出一種基于二維圖像的提取人體側面腿部骨架的方法，通過用自定義的腿部模型匹配人體腿部區域，得到最佳匹配時的腿部骨架點位置。

本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明包括以下步驟：

步驟一，對采集到的場景的彩色圖設置坐標系并進行預處理，根據人體直立時的彩色圖與平均場景背景圖得到人體前景二值圖和人體腿部骨骼估計長度；

步驟二，以人體高度數值的一半為縱坐標搜索得到脊柱底部坐標，并分割出人體腿部區域二值圖；

步驟三，從人體腿部區域二值圖中提取出人體膝蓋骨架點坐標，并對大腿區域二值圖進行更新；

步驟四，從更新后的大腿區域二值圖中提取人體腳踝骨架點；

步驟五，依次連接得到的脊柱底部坐標、人體膝蓋骨架點和人體腳踝骨架點，得到兩條單側腿部骨架；

步驟六，判斷所得兩條單側腿部骨架的左、右側，最終得到完整的人體腿部骨架。

技術效果