序列运动图像中的标志点自动识别及其动力学特性计算

摘要

该文以数字图像处理技术为基本手段,对序列运动图像中的标志点进行自动识别,并描绘出形心的运动轨迹.该文采用彩色阈值分割法进行图像标志点的识别.在进行录像拍摄之前,在感兴趣的运动节点处粘贴颜色与背景有着明显差异的标志点.利用图像中标志点RGB(Red, Green, Blue)分量与背景的差异实现图像的分割.分割所采用的阈值通过计算获取:输入若干幅图像中标志点形心的坐标并对其RGB分量值进行统计,得出对序列图像进行分割的阈值范围.在进行图像分割的同时,计算出每幅图中标志点形心的坐标.最后把这些形心的坐标在序列图像的最后一幅中显示出来,于是便可得到标志点形心的运动轨迹.阈值的选取是序列图像中标志点识别的关键.在进行序列图像的分割时,该文采用了固定阈值和自适应阈值两种方法.通过对阈值的选取依据进行讨论,使图像分割结果更为合理,并使标志点形心的计算结果更加可靠.该文所采取的序列运动图像标志点自动识别的方法,与传统的人工交互获取运动节点坐标的方式相比,具有自动化程度高、省时省力.误差小等优点.其结果可反映运动员动作的动力学特征,并为进一步的分析计算提供可靠的数据.

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第一章绪论

第二章运动生物力学与运动录像解析系统

2.1运动生物力学

2.1.1运动生物力学的研究对象

2.1.2运动生物力学的历史、现状和发展趋势

2.2影像测量与分析

2.2.1运动生物力学测量技术概述

2.2.2影像测量的历史

2.2.3影像测量误差的来源和测量要求

2.3运动录像分析系统

2.4爱捷运动录像分析系统

小结

第三章数字图像处理及编程

3.1数字图像处理基础

3.2数字图像编程基础

3.2.1图像与调色板

3.2.2图像文件简介

3.2.3设备无关位图(DIB)

小结

第四章序列运动图像中标志点的自动识别及其动力学特征计算

4.1图像分割与图像识别

4.1.1图像分割的基本概念

4.1.2图像阈值分割

4.1.3直方图分割法

4.1.4模式识别的基本概念

4.2以固定阈值对标志点进行分割识别

4.2.1带有标志点的运动图像序列的获得

4.2.2阈值的选取

4.2.3关于阈值选取以及分割识别中的几个问题

4.3自适应的阈值分割法

4.3.1方法简介

4.3.2自适应的阈值分割法的误差范围

4.4计算标志点的速度和加速度

4.4.1速度的差分计算

4.4.2加速度的差分计算

小结

第五章计算程序与实例分析

5.1标志点识别程序简介

5.2实例介绍

5.2.1运动图像序列的获得

5.2.2图像特点分析

5.2.3分割和识别结果

小结

第六章结论与展望

参考文献

致谢