基于径赛图像的人体过终点线识别算法研究

摘要

随着径赛比赛中运动员竞技水平的不断提高，径赛终点拍摄系统已成为大中型比赛中必不可少的计时设备，该设备的使用为在比赛中得出公平公正的比赛成绩提供了依据和保障。现有径赛终点拍摄系统的比赛成绩是通过终点裁判员在终点冲线图上进行判断，通过手动操作获取的。这就使比赛成绩中引入了人工干预，影响了比赛的公平性；此外，人工成绩判读需要耗费一定的时间，降低了比赛成绩获取的实时性。针对以上问题，本文开展了径赛终点冲线图中人体过终点线识别算法的研究。主要研究内容如下：
　　 首先阐述了现有径赛终点拍摄系统计时工作的基本原理，分析了线阵CCD摄像头的成像机理以及终点冲线图的特点。根据终点冲线图的特点提出了基于行中值的目标检测方法，并与其他几种目标检测方法进行对比。
　　 在目标检测的基础上，利用连通域去除背景波动引入的噪声并实现目标提取。进而对每个提取目标进行头部图像定位，根据所定位的头部图像数目确定所提取的目标中有无人体重叠或粘连情况发生。
　　 对发生重叠或粘连的人体图像，根据头部图像定位结果，提取每个人体图像躯干骨架所在的特征位置。提出了两种依据特征位置进行目标图像分离的方法，欧式距离分离法用于解决重叠较轻或轻度粘连的情况，Flovd分离法用于解决存在交叉重叠的情况。
　　 针对每个独立的人体目标图像轮廓进行分析，与距离变换轮廓分析法相比，采用泊松方程分析法能够得到躯干主体部分的轮廓。在泊松方程分析结果的基础上，提出了一种能够获取轮廓曲线上特征点的特征提取函数，定位特征点后，即可依据特征点位置提取出无损的躯干图像。进而得出冲线位置和比赛成绩。
　　 利用本文提出的基于径赛图像的人体过终点线识别算法，能够在人体目标无重叠或重叠粘连较轻的情况下得出较为准确的比赛成绩。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1引言

1.2课题研究意义

1.3国内外研究现状

1.4主要研究内容

第2章人体图像目标检测研究

2.1径赛终点冲线图像分析

2.1.1径赛终点拍摄系统方案

2.1.2线阵CCD摄像机成像机理

2.1.3终点冲线图像特点分析

2.2目标检测方法

2.2.1 聚类方法

2.2.2 Otsu二值化方法

2.2.3基于行中值的二值化方法

2.3实验结果与分析

2.4.本章小结

第3章 目标提取及头部图像定位研究

3.1 目标提取

3.1.1连通域去背景噪声

3.1.2 目标图像数学形态学后处理

3.2头部图像定位

3.2.1头部轮廓曲线分析定位法

3.2.2数学形态学定位法

3.3实验结果与分析

3.4本章小结

第4章重叠人体图像分离研究

4.1人体躯干骨架提取

4.1.1中轴变换骨架提取法基本原理

4.1.2二值图像的区域骨架算法

4.2基于特征位置的重叠目标分离

4.2.1 欧式距离分离算法

4.2.2 Floyd分离算法

4.3实验结果与分析

4.4本章小结

第5章人体躯干定位研究

5.1图像轮廓分析方法

5.1.1距离变换法

5.1.2泊松方程分析法

5.1.3两种轮廓分析方法对比

5.2泊松方程的数值解及其快速求解方法

5.2.1差分法求泊松方程的数值解

5.2.2多重网格法求解泊松方程

5.2.3特征区域提取

5.3实验结果与分析

5.4本章小结

第6章全文总结及展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果与参加的科研课题

致谢