本文選題：乒乓球 + 發(fā)球姿勢(shì)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年11期

【摘要】：對(duì)乒乓球運(yùn)動(dòng)員發(fā)球姿勢(shì)三維圖像的校正,能夠有效提升乒乓球比賽質(zhì)量。對(duì)三維圖像的校正,需要將圖像分解為基本分量與細(xì)節(jié)分量,對(duì)分離出的三維圖像細(xì)節(jié)分量時(shí)域曲線進(jìn)行梯度加權(quán)均值濾波,完成三維圖像的校正。傳統(tǒng)方法先設(shè)計(jì)理想基線和光心,估計(jì)乒乓球發(fā)球姿勢(shì)三維圖像細(xì)節(jié)深度信息,但忽略了對(duì)圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行梯度加權(quán)均值濾波,導(dǎo)致校正精度偏低。提出基于三邊濾波的乒乓球發(fā)球姿勢(shì)三維圖像校正方法。構(gòu)造乒乓球發(fā)球姿勢(shì)結(jié)構(gòu)保持的三維圖像運(yùn)動(dòng)偽影校正模型,該模型由圖像非局部均值正則項(xiàng)和塊相似保真項(xiàng)構(gòu)成,再將乒乓球發(fā)球姿勢(shì)三維圖像分解為基本分量與細(xì)節(jié)分量,對(duì)三維圖像細(xì)節(jié)分量的時(shí)域曲線進(jìn)行梯度加權(quán)均值濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠較好地保留圖像細(xì)節(jié)特征,且各項(xiàng)圖像客觀評(píng)價(jià)參數(shù)具有大幅度提升。
[Abstract]:The correction of three-dimensional images of serving position of table tennis players can effectively improve the quality of table tennis matches. It is necessary to decompose the image into basic component and detail component to correct the 3D image. The gradient weighted mean filter is applied to the time domain curve of the detail component of the separated 3D image to complete the correction of the 3D image. The traditional method first designs the ideal baseline and the center of light to estimate the depth information of the three-dimensional image of table tennis serve posture, but neglects the gradient weighted mean filtering of the image details, which leads to the low accuracy of correction. A three-dimensional image correction method for table tennis serving posture based on trilateral filtering is proposed. The motion artifact correction model of table tennis serving posture structure is constructed. The model is composed of non-local mean canonical items and block similar fidelity terms, and then decomposes the three-dimensional images of table tennis serve posture into basic components and detail components. The gradient weighted mean filter is applied to the time domain curve of the detail component of the 3D image. The experimental results show that the proposed method can preserve the detailed features of the image well, and the objective evaluation parameters of each image can be greatly improved.
【作者單位】： 南京曉莊學(xué)院體育學(xué)院;
【分類號(hào)】：G846;TP391.41

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本文編號(hào)：2072314