一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線 的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，"體感"操作技術(shù)作為一種新的人機(jī)交互方式日益走 入人們的生活，魯棒的人體骨架識(shí)別在人機(jī)交互、游戲、安全、遠(yuǎn)程監(jiān)控，甚至醫(yī)療方面有很 廣泛的應(yīng)用，而深度攝像機(jī)的出現(xiàn)使得人體骨骼模型識(shí)別更加便宜且易于實(shí)現(xiàn)。
[0003] 骨架保持了原始圖形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，是在二維或三維空間里描述物體基本拓?fù)涞挠辛?抽象化手段。利用深度圖像進(jìn)行人體骨架提取可以很好的克服光照變化、陰影、物體遮擋以 及環(huán)境變化等因素的干擾。深度圖像中人體細(xì)化中心線的提取是獲得人完成骨架的一個(gè)很 重要的先決條件。
[0004] 而傳統(tǒng)2D人體細(xì)化中心線算法中無(wú)法獲取自遮擋部位即身體面前遮擋部位的細(xì) 化線。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心 線的方法，解決傳統(tǒng)2D細(xì)化算法中無(wú)法獲取自遮擋部位即身體面前遮擋部位的細(xì)化線的 問(wèn)題，是一種能適應(yīng)深度數(shù)據(jù)的新方法。
[0006] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心 線的方法，它包括以下多個(gè)步驟：
[0007] S1 :對(duì)人體輪廓圖進(jìn)行平滑濾波處理。
[0008] S2 :對(duì)于人體輪廓圖進(jìn)行深度圖像層次分割處理，獲取身體面前遮擋區(qū)域的圖像。 [0009] S3 :通過(guò)圖像細(xì)化算法分別對(duì)內(nèi)外兩層圖像，即身體區(qū)域圖像和身體面前遮擋區(qū) 域圖像，進(jìn)行細(xì)化處理，得到人體細(xì)化中心線。
[0010] 步驟S1中所述的平滑濾波處理的具體過(guò)程為：先將獲得的人體輪廓圖進(jìn)行縮放， 使用中值濾波對(duì)其進(jìn)行平滑處理，再將平滑處理后的人體輪廓圖放大至原尺寸，再次使用 中值濾波對(duì)其進(jìn)行平滑處理，獲得平滑的人體輪廓圖。
[0011] 步驟S2中所述的獲取身體面前遮擋區(qū)域的圖像的具體過(guò)程為：
[0012] S201 :計(jì)算每個(gè)像素的刪除模板T，采用迭代處理方式計(jì)算身體區(qū)域每個(gè)像素的 深度值P〇和其3X3鄰域像素的深度值Pji = 1，2，...，8)。
[0013] S202 :判斷當(dāng)前點(diǎn)的深度值匕與鄰域像素的深度值Pi的深度差值A(chǔ)P，如果該深 度差值A(chǔ) P滿足A P = Pi-P?！礣hreshold，則令該領(lǐng)域像素的刪除模板T i (i = 1，2, . . .，8) 的值為1，否則令刪除模板T i= 0,其中Threshold值為預(yù)設(shè)的一個(gè)閾值。
[0014] S203 :將當(dāng)前刪除模板T與刪除表中的刪除模板T '進(jìn)行匹配，如果刪除表中含有 該當(dāng)前刪除模板T，則將該當(dāng)前像素點(diǎn)的深度值匕改為P' ^ P' ^的計(jì)算公式為：
[0015]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法，其特征在于：它包括以下多個(gè)步驟： 51 :對(duì)人體輪廓圖進(jìn)行平滑濾波處理； 52 :對(duì)于人體輪廓圖進(jìn)行深度圖像層次分割處理，獲取身體面前遮擋區(qū)域的圖像； 53 :通過(guò)圖像細(xì)化算法分別對(duì)內(nèi)外兩層圖像，即身體區(qū)域圖像和身體面前遮擋區(qū)域圖 像，進(jìn)行細(xì)化處理，得到人體細(xì)化中心線。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法，其特征在于： 步驟Sl中所述的平滑濾波處理的具體過(guò)程為：先將獲得的人體輪廓圖進(jìn)行縮放，使用中值 濾波對(duì)其進(jìn)行平滑處理，再將平滑處理后的人體輪廓圖放大至原尺寸，再次使用中值濾波 對(duì)其進(jìn)行平滑處理，獲得平滑的人體輪廓圖。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法，其特征在于： 步驟S2中所述的獲取身體面前遮擋區(qū)域的圖像的具體過(guò)程為： 5201 :計(jì)算每個(gè)像素的刪除模板T，采用迭代處理方式計(jì)算身體區(qū)域每個(gè)像素的深度 值Ptl和其3 X 3鄰域像素的深度值P i (i = 1，2,. . .，8); 5202 :判斷當(dāng)前點(diǎn)的深度值Ptl與鄰域像素的深度值P i的深度差值Λ Ρ，如果該深度差 值Δ P滿足Λ P = Pi-Pp Threshold，則令該領(lǐng)域像素的刪除模板T i (i = 1，2, . . .，8)的 值為T(mén)i= 1，否則令刪除模板T i= 0,其中Threshold值為預(yù)設(shè)的一個(gè)閾值； 5203 :將當(dāng)前刪除模板T與刪除表中的刪除模板Τ'進(jìn)行匹配，如果刪除表中含有該當(dāng) 前刪除模板Τ，則將該當(dāng)前像素點(diǎn)的深度值P tl改為Ρ' μ P' ^的計(jì)算公式為：
式中，p' 〇為當(dāng)前像素點(diǎn)修改后的深度值，η為T(mén) i= 1的數(shù)目； 再將該當(dāng)前像素點(diǎn)的原始深度值Ptl保存在一張空的圖像中，作為提取出遮擋區(qū)域圖 像； 如果當(dāng)前刪除模板T不與刪除表中的任何一個(gè)刪除模板T'匹配，則繼續(xù)進(jìn)行下一個(gè)像 素點(diǎn)的判斷，不對(duì)當(dāng)前值進(jìn)行修改； 5204 :經(jīng)過(guò)反復(fù)迭代處理后，即可獲得身體區(qū)域圖像和身體面前遮擋區(qū)域圖像。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法，其特征在于： 步驟S3中所述的得到人體細(xì)化中心線的具體過(guò)程為： 5301 :分別計(jì)算身體區(qū)域圖像和遮擋區(qū)域圖像的每個(gè)像素的刪除模板，采用迭代處理 方式計(jì)算每個(gè)像素的深度值P tl和其3 X 3鄰域的深度值P i (i = 1，2, ...，8); 5302 :判斷鄰域像素的深度值Pi,如果滿足Pi> 0,則令該領(lǐng)域像素的刪除模板T i (i = 1，2, ...，8)的值為T(mén)i= 1，否則令該領(lǐng)域像素的刪除模板T ,= 0 ; 5303 :將當(dāng)前刪除模板T與刪除表中的刪除模板Τ'進(jìn)行匹配，如果刪除表中含有該當(dāng) 前刪除模板Τ，則刪除該當(dāng)前像素點(diǎn)； S304:如果刪除表中不包含該當(dāng)前刪除模板Τ，則進(jìn)行下一像素點(diǎn)的計(jì)算，重復(fù)步驟 S301 ~S303 ; S305 :最后剩下的像素點(diǎn)構(gòu)成人體細(xì)化中心線，同時(shí)得到身體區(qū)域圖像中的身體細(xì)化 線和遮擋區(qū)域圖像中的遮擋部位細(xì)化線。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種提取深度圖像中人體細(xì)化中心線的方法，首先獲得人體輪廓圖，對(duì)該人體輪廓圖進(jìn)行圖像平滑處理，然后采用深度圖像層次分割處理方式，獲得自遮擋部位的圖像，最后通過(guò)圖像細(xì)化算法分別對(duì)身體區(qū)域圖像和自遮擋區(qū)域圖像進(jìn)行細(xì)化處理，得到人體細(xì)化中心線。本發(fā)明所設(shè)計(jì)的在深度圖像中提取人體細(xì)化中心線的方法，巧妙的將細(xì)化線獲取思想融入到遮擋區(qū)域提取中，解決了自遮擋問(wèn)題，同時(shí)獲得包含深度信息的細(xì)化線，具有實(shí)時(shí)、高效等優(yōu)點(diǎn)。
【IPC分類(lèi)】G06T7-00, G06T5-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104751468
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510151746
【發(fā)明人】程洪, 葉果, 楊路
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年7月1日
【申請(qǐng)日】2015年4月1日