[发明专利]一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法

说明书

一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法，它属于竞赛区域检测技术领域。本发明解决了现有基于hough变换的竞赛区域检测方法对于非边界像素的容错性差，导致检测出的竞赛区域容易包括非竞赛区域像素点的问题。本发明首先将RGB格式的彩色图像转化为HSB格式图像，再通过对H通道数据进行阈值筛选以及邻域搜索从而筛选出有可能构成竞赛区域边界的白点像素，进而设计一种基于Ransac模型的边界检测算法，来拟合出竞赛区域边界，最后通过射线法对非边界像素进行处理，从而准确地检测出武术竞赛区域位置，本发明可以应用于竞赛区域的检测。

技术领域

本发明属于竞赛区域检测技术领域，具体涉及一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法。

背景技术

由于区域检测对于体育竞赛过程中的目标检测与跟踪、运动员动作识别、自动评分均具有较为重要的作用，因此该技术已成为图像处理研究的热点技术，并且已应用于一些热门的体育比赛中。例如，足球场标志线检测方法(基于霍夫变换的足球场标志线检测[J].计算机与数字工程)，检测网球场地的线检测方法(基于Hough变换的快速网球场地线检测[J].科技传播)，通用的体育场地自动检测方法(体育视频中场地自动检测方法[J].计算机系统应用)。但是至今仍没有一个专门针对武术竞赛区域的检测方法。另外，以上三种方法均是采用hough变换来检测体育场地的边界进而检测出竞赛区域，而hough变换对于非边界像素的容错性较差，检测出的竞赛区域容易包括非竞赛区域像素点。

发明内容

本发明的目的是为解决由于现有基于hough变换的竞赛区域检测方法对于非边界像素的容错性差，导致检测出的竞赛区域容易包括非竞赛区域像素点的问题，而提出了一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法。

本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、获取包含武术竞赛区域的图像；

步骤二、将步骤一获取的图像转换为HSB格式图像后，再根据HSB格式图像中的H通道数据进行白点像素筛选；

步骤三、根据Ransac模型从步骤二筛选出的白点像素中确定出构成武术竞赛区域边界的全体像素点集；

步骤四、基于步骤三确定出的构成武术竞赛区域边界的全体像素点集，采用射线法确定出武术竞赛区域。

本发明的有益效果是：本发明针对武术竞赛场地的特点，提出了一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法，本发明方法首先将RGB格式彩色图像转化为HSB格式图像，再通过对H通道数据进行阈值筛选以及邻域搜索从而筛选出有可能构成竞赛区域边界的白点像素，进而设计一种基于Ransac模型的边界检测算法，来拟合出竞赛区域边界，最后通过射线法对非边界像素进行处理，从而准确地检测出武术竞赛区域位置，解决了采用现有方法检测出的竞赛区域容易包括非竞赛区域像素点的问题。

附图说明

图1是本发明一种基于Ransac模型的武术竞赛区域检测方法的流程图；

图2是本发明的白点像素筛选法的流程图；

图3是采用射线法确定武术竞赛区域的流程图；

图4a)是场景1的武术竞赛区域图像；

图4b)是场景2的武术竞赛区域图像；

图5a)是场景1的白点像素检测结果图；

图5b)是场景2的白点像素检测结果图；

图6a)是场景1的边界像素检测结果图；

图6b)是场景2的边界像素检测结果图；

图7a)是场景1的竞赛区域检测结果图；