[发明专利]一种基于运动图像序列的啄木鸟关节点定位方法

说明书

本发明提供了一种基于运动图像序列的啄木鸟关节点定位方法，包括以下步骤：首先在啄木鸟关节点近似位置做标记点，采集啄木鸟啄击行为的视频图像序列；对各有效帧图像进行预处理，得到各标记关节点的位置坐标；利用优化算法，对关节点位置进行优化，设与标记关节点编号对应的假设关节点，相邻编号的两个假设关节点的间距等于所有有效帧中相邻编号的两个标记关节点的间距的平均值，建立同一帧中同编号假设关节点和标记关节点的间距求和函数作为优化目标函数，并进行最优化求解；根据所有有效帧的最优关节点的位置坐标，获取运动数据。本发明能够在啄木鸟啄击动作的图像序列中较为精确地定位啄木鸟的关节点，同时该方法具有运算简单、精度较高和易推广等特点。

技术领域

本发明涉及啄木鸟关节点定位领域，特别是涉及一种基于运动图像序列的啄木鸟关节点定位方法。

背景技术

啄木鸟是一种常见的鸟类，它靠又尖又硬的喙啄开树皮并凿出树洞进行捕食或筑巢。有研究表明，啄木鸟体积虽小，但啄击最大加速度可达2000g以上，而且又能快速传递啄击所产生的非常大的冲击力，进行连续精确啄击。因此，对啄木鸟的啄木行为的研究对医学、电子学、材料学、力学和机械学科有着重要的理论研究和工程应用价值。

早期的对啄木鸟的研究主要集中在对啄木鸟头部抗冲击机制的研究，但在研究中逐步发现，啄木鸟的抗冲击机制和高频高速啄击动作的产生机制需依赖于对啄木鸟整体的运动学和动力学研究。现有的对啄木鸟整体的研究主要包括啄木鸟全身结构的应力波传播和能量流动的研究和啄木鸟啄击动作运动学和动力学研究，但由于缺乏对啄木鸟生物本源的研究，导致理论模型与实际生物结构差别较大，进而影响研究结果的准确性与应用性。所以，仍需基于啄木鸟的整体结构和运动特性对啄木鸟的运动学和动力学进行深入研究。

随着计算机技术的发展，图像处理技术逐步应用到了动物与人体的运动捕获中。图像处理方法不受动物或人体动作部位大小的限制，通过对特征点的捕获，实现对动作数据的测定，包括位置、速度、加速度、运动轨迹等。因为动物或人体的运动姿态主要由骨骼和关节构成，所以在动物或人体的运动捕捉技术的研究中，通常需要先捕获运动对象的主要关节点，目前主要采用人工标记法和无标记法。人工标记法是指人工对动物或人体的关节点进行特殊标记，在图像处理中便于识别，但此方法要求关节点标记尽可能精确，否则会导致结果不准确；无标记法指的是利用图像处理的方法进行关节点识别，此方法需精确提取运动对象的轮廓，相比人工标记法图像处理过程非常复杂，并且对研究对象有一定的局限性。

啄木鸟体积小、身体羽毛图案复杂，在啄木动作中运动行程小、身体和尾部动作较小，很难利用无标记点法在啄木动作图像序列中精确识别啄木鸟的关节点，并且误差很大。所以采用人工标记法，但是由于啄木鸟体积小、结构简单，其关节点基本均由羽毛和肌肉包覆很难找到关节点所在，并且在啄木鸟运动过程中羽毛和肌肉运动幅度较大，影响标记关节点的正确性。所以，现有的关节点定位方法达不到对啄木鸟啄击运动研究的要求。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于运动图像序列的啄木鸟关节点定位方法，能够在啄木鸟啄击动作的图像序列中较为精确地定位啄木鸟的关节点，同时该方法具有运算简单、精度较高和易推广等特点。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于运动图像序列的啄木鸟关节点定位方法，包括如下步骤：

步骤1：在啄木鸟关节点近似位置设置标记关节点；

步骤2：采集并筛选啄木鸟啄击动作的图像序列；

步骤3：对各帧图像进行预处理，得到标记关节点的位置坐标；

步骤4：建立假设关节点，并对假设关节点进行位置优化，得到最优关节点位置坐标。

述标记关节点为用不同颜色的圆形标记点对活体啄木鸟的喙、颈、胸、臀、尾部位进行标记。

所述对各帧图像进行预处理包括以下过程：