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摘要
第一章 绪论
1.1 非接触式人体测量技术的发展现状
1.2 非接触式人体测量技术的应用
1.3 本课题的研究背景、意义和研究方法
第二章 人体彩色图像的采集及处理
2.1 人体彩色图像的采集
2.1.1 拍摄对象的选择
2.1.2 主要设备工具和参数
2.1.3 拍摄程序和要求
2.2 彩色图像的灰度化处理
2.2.1 图像定义
2.2.2 彩色图像灰度化的方法
2.3 本章小结
第三章 灰度图像预处理
3.1 灰度归一化
3.1.1 灰度变换方法
3.1.2 直方图变换
3.2 滤波去噪
3.2.1 噪声概述
3.2.2 去噪方法
3.2.3 几种常用的滤波去噪方法实现与比较分析
3.3 图像锐化
3.3.1 梯度法
3.3.2 高通滤波法
3.3.3 掩模匹配法
3.3.4 Matlab语言编程实现
3.4 本章小结
第四章 轮廓提取
4,1 边缘检测
4,1.1 边缘检测相关定义
4.1.2 边缘检测的原理和实质
4.1.3 常用的边缘检测方法
4.1.4 常用的边缘检测方法运用与比较
4.2 细化
4.2.1 细化定义和原则
4.2.2 Hilditch经典细化算法
4.2.3 Deutsch算法
4.2.3 Zhang快速并行细化算法
4.2.4 形态学细化算法
4.2.5 Matlab编程实现的细化算法
4.3 轮廓跟踪
4.3.1 轮廓跟踪定义
4.3.2 轮廓跟踪原理
4.3.3 轮廓跟踪方法
4.3.4 Matlab编程轮廓跟踪算法实现
4.4 本章小结
第五章 男体体型特征与人工测量
5.1 男体基本构造
5.1.1 服装构成的人体观察
5.1.2 男体基本架构
5.2 男体体型特征
5.2.1 男体体型分类和特征
5.2.2 男体比例
5.3 人体测量
5.3.1 人体测量特征点和部位的确定
5.3.2 实验工具、对象和要求
5.4 测量数据的初步分析
5.4.1 描述性统计分析
5.4.2 频数分析
5.5 本章小结
第六章 特征点提取和相关部位尺寸获取
6.1 特征点提取算法
6.1.1 Moravec算子
6.1.2 Harris算子
6.1.3 Forstner算子
6.1.4 SUSAN算子
6.1.5 小波交换算子
6.2 人体轮廓图像特征点分析与提取
6.2.1 人体轮廓图像特征点分析
6.2.2 人体轮廓图像特征点提取
6.3 相关部位尺寸获取
6.4 本章小结
第七章 系统设计与优化
7.1 系统设计
7.1.1 Matlab编程语言简介
7.1.2 C#编程语言简介
7.1.3 整个系统流程设计
7.2 误差分析
7.3 本章小结
第八章 结论与不足
8.1 结论
8.2 不足
参考文献
附录
附录1 滤波去噪部分程序
附录2 男体测量表格
附录3 男体相关部位测量示意图
附录4 特征点识别部分程序
附录5 误差分析表
攻读学位期间参与科研项目及发表论文
致谢