论文总字数：22208字

摘 要

本文提出了一种Visual C 环境下、基于图像序列的人体参数测量研究方案。

本文研究了基于图像序列的人体参数测量方案。

首先，对于输入的人体运动视频图像序列，对其进行Canny边缘检测，提取轮廓图。获得静态的人体轮廓图像后，利用张正友标定对摄像机进行标定，得到摄像机的内部参数，根据投影方程求出特征点在现实世界中的坐标，得到所需的人体参数。

通过所得到的像素坐标可以测量出所需的人体尺寸信息。最后，从静态推到动态，对动态环境下的人体参数进行进一步的测量，再对不同环境、不同对象下的视频进行测量，验证算法的正确性，分析误差存在的原因。

关键词：图像序列，人体测量，图像处理，二值化，摄像机标定

Determinations of Human Body Parameter Values based on Image Series

Abstract

In this thesis, we propose a new method for determinations of human body parameter values based on image series using Visual C .

The determinations of human body parameter values based on image series were proposed in this thesis.First, the skeleton map of image series input were picked out using Canny edge-detection. After we get the static human body skeleton map, the camera was calibrated using the Zhengyou Zhang calibration to get its parameters. The coordinates in the real world can then be calculated using projection equation.

The measurements we needed were got from these coordinates. At last, form static values to dynamic values we made further measurements to human parameters, measuring the parameters in videos of various conditions and objects to confirm our algorithm to be true and analysis reasons of error.

Key words: Image Series, Anthropometry, Image Processing, Binaryzation,Camera Calibration

目录

摘要 1

Determinations of Human Body Parameter Values based on Image Series 2

第一章 绪论 4

1.1 论文的研究背景和意义 4

1.1.1 常用的人体测量方法 4

1.1.2 论文的研究意义 7

1.2 国内外研究现状 8

1.3 本文的主要研究内容和结构组织 9

第二章 基于图像的人体参数测量技术 11

2.1 摄像机标定算法 11

2.1.1 相机成像模型 12

2.1.2 常用坐标系 13

2.1.3 张正友标定算法 15

2.2 人体图像追踪算法 16

2.3 图像轮廓检测算法 19

2.4 本章小结 22

第三章 人体参数测量系统 23

3.1 摄像机标定实验 23

3.2 人体轮廓提取 25

3.3 人体参数的测量 27

3.4 本章小结 29

第四章 总结与展望 30

4.1 总结 30

4.2 展望 31

致谢 32

参考文献 33

绪论

1.1 论文的研究背景和意义

基于人体图像序列的人体参数测量，顾名思义，就是首先通过最普通的摄像机获取的人体运动图像序列来确定在现实世界中的人体参数，如身高、肩宽等等。它是人体视频分析的一项重要任务，可以广泛运用于虚拟现实、视频监控等方面^[1]。目前广泛使用的监控系统中，通常是使用人体行走时的步态、体型甚至更加不精确的人物服装等等进行人的识别，准确率自然受到很大的限制。想要用这种方法捕捉到人体的尺寸参数等比较细节的特征，更是难上加难。

但是，如果可以直接从人体图像序列获取人体尺寸参数，又有着广泛的运用空间。例如，当前情况下，为了保证安全等因素，城市中的每一个角落都装有摄像头。警方在破案的过程中也经常利用这些摄像头来提取出所需信息，这也从一定程度上降低了犯罪率^[2]。但是，这种情况下提取出的信息最多是比较明显的身体特征，这对抓捕和识别犯罪嫌疑人自然造成了较大的困难。当然，这方面的应用还远不止这些。工厂需要知道预期用户的人体尺寸数据，设计出适合受众的汽车、桌椅、服装等等；医院需要了解人体的尺寸数据，以评估人体的健康状况；公共交通等部门也需要知道人体的尺寸数据，这样就能为人民的出行提供更多便利：而这些场合下，都需要人体测量来提供所需的人体尺寸数据。可以说，需要人体尺寸数据的场合，就需要人体测量为之提供帮助。而目前情况下，常用的人体测量仍然是最传统的接触式人体测量方法，远远不能满足当前社会的需要。这也正是这篇论文的研究目的。

1.1.1 常用的人体测量方法^[3]

传统的人体测量方法是接触式人体测量方法，需要测量工具与人体进行直接接触。这种方式需要用普通的皮尺、高度测量计、角度计等多种工具，在测量过程中还通常需要测量者的经验作为依据。传统的人体测量方法具有简单、直观的优点。通过传统的测量方式，可以方便、快捷的获取到翔实且具有足够精确度的人体数据。一定程度上，这种方式足以满足日常生活方面的需求。所以在当前的人体测量中，传统的人体测量方式仍然有其广阔的应用空间。但是，这种方式存在着以下不足之处：

(1)手工测量受测试者影响较大，测试者不同可能会给测量结果带来较大误差；

1. 手工测量效率低，还在一定程度上侵犯了被测者的隐私；

(3)手工测量不能直接测量出人体的三维数据；

(4)手工测量结果受地区限制，无法满足网络化社会的实际需要。

由以上不足之处可以看到，接触式测量技术已无法满足现代社会的需求。

非接触式人体测量属于现代化人体测量技术，又是其主要特征之一。三维人体自动测量属于现代图像测量技术。该技术扎根于现代光学，在其基础上又包含光电子学、计算机图形学、图像处理、计算机视觉等诸多相关技术为一体，是一种现代化的测量技术。美国等诸多西方国家对三维人体自动测量技术已经经过了长期研究,并且提出了许多新的测量原理和方法。与传统的测量方式相比，它弥补了常规接触式人体测量的不足,相比于传统的人体测量方法，测量结果更加精确、测量过程速度更快，同时可以精确测量传统测量方法无法测量的细微的人体特征，例如身体曲线细节、人体形态等等。

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