人体扫描系统开发中图像处理的研究

摘要

人体测量是服装行业的基础性工作。鉴于当前已有的三维人体测量系统存在价格昂贵、占地面积大、安装操作复杂等缺陷，本课题组研制开发了一套非接触式三维人体测量系统，以满足服装行业的发展需求。该系统以红色激光线扫描人体，拍摄影像，再通过处理分析所得图像，获得三维人体点云数据，进而计算得到人体尺寸信息。
　　 本课题属于系统开发的前期工作，围绕三维人体测量系统中的图像处理技术展开研究，主要涉及系统标定、图像预处理、立体匹配等关键技术，目的是得出人体点云数据信息。主要研究内容如下：
　　 1、调整相机参数，以提高测量精度。按照张正友平面模板标定方法对系统进行标定，得出相机的内外参数。
　　 2、研究分析常用的图像预处理方法，在此基础上拟定了一套数字化人体图像的预处理方案，提取出细化激光线。
　　 3、针对数字化人体图像的特点，利用阈值限定和排除法等方法对基于极线约束的匹配方法加以改进，并利用该方法实现图像对的立体匹配，进而计算得出人体点云的数据信息。
　　 本课题以Visual C++6.0为开发平台，进行编程实验，得出了人体点云数据，为下一步人体尺寸信息的获取及整个测量系统的开发完善奠定了基础，也给同类课题研究提供了参考。

目录

文摘

英文文摘

主要创新点

第一章 绪论

1.1 三维人体测量技术研究和发展现状

1.1.1 国外研究和发展现状

1.1.2 国内研究和发展现状

1.1.3 对比分析

1.2 本课题的研究内容

第二章 数字化人体图像的获取

2.1 系统的硬件配置

2.2 基本原理

2.2.1 光源的选取

2.2.2 测量原理

2.3 获取数字化人体图像

2.3.1 实验条件

2.3.2 图像采集

2.4 系统开发工具概述

2.5 本章小结

第三章 系统标定

3.1 标定技术概述

3.2 标定过程中的坐标系及其转换

3.2.1 图像坐标系

3.2.2 相机坐标系

3.2.3 世界坐标系

3.3 标定原理--相机成像模型

3.3.1 线性模型

3.3.2 非线性模型

3.4 张正友平面标定法

3.4.1 获取透视投影矩阵

3.4.2 求解相机参数

3.4.3 最大似然估计

3.5 系统标定

3.5.1 相机标定实验

3.5.2 标定结果验证

3.6 本章小结

第四章 数字化人体图像的预处理

4.1 数字化人体图像的表示方法

4.2 色彩模型

4.2.1 RGB色彩模型

4.2.2 Lab色彩模型

4.2.3 HSI色彩模型

4.3 数字化人体图像的增强

4.3.1 确定目标区域

4.3.2 对比度拉伸

4.4 提取激光线

4.5 数字化人体图像的灰度化

4.6 数字化人体图像的平滑去噪

4.6.1 消噪声掩模法

4.6.2 领域平均法

4.6.3 中值滤波

4.6.4 平滑结果分析

4.7 数字化人体图像的二值化

4.8 去掉孤立点

4.9 数字化人体图像的细化

4.9.1 Hilditch、Rosenfeld和Pavlidis细化算法

4.9.2 OPTA细化算法

4.9.3 形态学细化算法

4.9.4 索引表细化算法

4.9.5 细化结果分析

4.10 本章小结

第五章 数字化人体图像的匹配与人体点云的重建

5.1 图像匹配方法概述

5.2 基于极线约束的匹配方法

5.2.1 极线约束原理

5.2.2 极线方程与基础矩阵

5.3 细化激光线的匹配

5.3.1 阈值法

5.3.2 最优法

5.3.3 结合法

5.3.4 比较及改进

5.4 人体点云的三维重建

5.4.1 三维重建原理

5.4.2 人体点云的三维重建

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 进一步展望

参考文献

在校期间发表论文

致谢