[发明专利]人体影像自动标准化方法

权利要求书

1.一种将人体影像自动标准化方法，其特征在于，利用人体解剖数据库将各种体态、外形不同的人体全身影像的输入几何数据类型统一放样至与人体解剖数据库连结的标准全身人形，以进行后续的统计分析及正/异常数据库搜集，所述的人体全身影像的输入几何数据类型为人体全身外形或内部骨架分枝，该放样包括转角特征点计算阶段以及放样计算阶段；其中，

所述的转角特征点计算阶段包括下列计算步骤：

a.灰阶影像加载；

b.灰阶二值化；

c.外形或骨架细线化；

d.八临域点串链建立；

e.锯齿现象防止；

f.最小平方法点数降低；

g.相邻点夹角找出转角特征点；

所述的放样计算阶段包括以下运算步骤：

A1.检测者与标准转角特征点的成套输入检查；

B1.检测者与标准的人形或骨架转角特征点数相等检查；及

C1.场变形运算。

2.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的灰阶影像加载是指：影像格式本身是灰阶，由于仅需人形轮廓数据，遂进行影像二值化处理。

3.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的灰阶二值化是指：以使用者自订门坎值手动二值化，或以类间方差最大化阈值分割算法自动二值化。

4.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的外形或骨架细线化是指：若输出为外形轮廓，则以十字屏蔽一次膨胀人形，则多出一个像素的膨胀人形差集原图即可获得外形轮廓细线；若输出为骨架分枝，则连续腐蚀人形使其剩下躯干与四肢骨架细线。

5.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的八临域点串链建立是指：不管是外形轮廓或是骨架分枝，任选一个非背景像素开始扫描，循序追踪其它八临域非背景像素，以建立外形与骨架的点串链数据结构。

6.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的锯齿现象防止是指：为避免影响下一个步骤的最小平方法运算，增加反锯齿计算。

7.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的最小平方法点数降低是指：采用一次直线方程式缩减点数，若串链某片段的中间点群符合点线距的误差值，则删除中间点群、保留头尾两点。

8.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的相邻点夹角找出转角特征点是指：为减轻单一向量斜率角度的运算负担，以90×Δy/(|Δx|+|Δy|)近似值省略tan^-1的计算，进行二次删减，所剩下点即为最后最精简的转角特征点，其中Δx、Δy分别为相邻点的坐标差。

9.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的成套输入检查是指：标准及检测者必须同时产生人形转角点，或选项同时产生骨架分枝，以确保放样后的影像落在标准人形轮廓内。

10.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其特征在于，所述的转角特征点数相等检查是指：为在检测者影像与标准影像之间进行良好的放样对应，检测者与标准的人形转角特征点数必须相同，同理二者的骨架转角特征点数亦需一样。

11.根据权利要求1所述的人体影像自动标准化方法，其中场变形运算是指：人形的点串链只有一条，但骨架的点串链有5条以上分枝，故以每一条细线为单位，使每条细在线的两两相邻转角特征点构成一直线，投入加权值密度函数的场变形运算器中。