[发明专利]基于二维图像的提取人体侧面腿部骨架的方法

说明书

一种基于二维图像的提取人体侧面腿部骨架的方法，通过对采集到的场景的彩色图设置坐标系并进行预处理，根据人体直立时的彩色图与平均场景背景图得到人体前景二值图和人体腿部骨骼估计长度；然后搜索得到脊柱底部坐标，并分割出人体腿部区域二值图；再从人体腿部区域二值图中提取出人体膝盖骨架点坐标，并对大腿区域二值图进行更新，并从更新后的大腿区域二值图中提取人体脚踝骨架点，并判断所得腿部骨架为左腿还是右腿；最后依次连接得到的脊柱底部坐标、左右腿的人体膝盖骨架点和人体脚踝骨架点，并判断两个单侧腿部骨架的左右侧，得到完整的人体腿部骨架。

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理领域的技术，具体是一种基于二维图像的提取人体侧面腿部骨架的方法。

背景技术

人体腿部骨架的提取一直是在计算机视觉领域中非常重要的研究课题。提取人体腿部骨架的信息具有十分重要的意义。其一，人体的腿部骨架本身就是一种人的运动行为，我们可以从中知道人体的腿部姿态和行为，比如：腿部骨架的位置可以用于识别人走路、抬腿、跑步等动作；其二，人体的腿部骨架信息可以作为一种中间信息，帮助理解更复杂的人的运动行为，比如：腿部骨架信息可以用于人的步态分析。

经过对现有技术的文献检索发现，目前正面的腿部骨架提取已经得到较好效果，但是人体侧身时，由于关节间严重遮挡等问题，效果仍然具有较大局限性。比如，Shotton等人在《Communications of the ACM》2013年第56卷第1期上发表的论文“Real-time humanpose recognition in parts from single depth images”提出了使用随机森林的方法实时获得整体人体骨架，腿部骨架可以直接从整体骨架中选取。但是该方法在人体侧身时骨架提取精确度较低，其次该方法需要使用特殊的硬件，即深度摄像头。雷涛等人在《计算机应用研究》2010年第27卷第8期上发表的论文《复杂环境下的运动人体骨架提取算法术》中采用卡尔曼滤波的方法预测人体骨架点的位置。但是该方法需要人工标定前两帧的数据用于卡尔曼滤波的初始值，导致该方法只能用于后期的视频分析。

因此，对上述现有技术的问题分析促使我们去寻找一种更加简单又提取效果好的基于二维图像提取人体侧面时腿部骨架的方法，并希望该方法不使用特殊的硬件即深度摄像头、不需要人工标定预处理，并可以用于实时的检测提取。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于二维图像的提取人体侧面腿部骨架的方法，通过用自定义的腿部模型匹配人体腿部区域，得到最佳匹配时的腿部骨架点位置。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明包括以下步骤：

步骤一，对采集到的场景的彩色图设置坐标系并进行预处理，根据人体直立时的彩色图与平均场景背景图得到人体前景二值图和人体腿部骨骼估计长度；

步骤二，以人体高度数值的一半为纵坐标搜索得到脊柱底部坐标，并分割出人体腿部区域二值图；

步骤三，从人体腿部区域二值图中提取出人体膝盖骨架点坐标，并对大腿区域二值图进行更新；

步骤四，从更新后的大腿区域二值图中提取人体脚踝骨架点；

步骤五，依次连接得到的脊柱底部坐标、人体膝盖骨架点和人体脚踝骨架点，得到两条单侧腿部骨架；

步骤六，判断所得两条单侧腿部骨架的左、右侧，最终得到完整的人体腿部骨架。

技术效果