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《天津工業(yè)大學》2004年碩士論文

發(fā)布時間:2017-03-11 17:12

  本文關(guān)鍵詞:非接觸式人體三維測量系統(tǒng)的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《天津工業(yè)大學》 2004年

非接觸式人體測量系統(tǒng)的研究

趙靜秒  

【摘要】: 非接觸式三維人體自動測量是近年來發(fā)展起來的應(yīng)用于服裝領(lǐng)域的一項高新技術(shù),,針對國內(nèi)外非接觸式測量裝置普遍存在的價格昂貴、安裝復雜、占用空間大及需要暗室操作等問題,我們于2001年著手研制開發(fā)了以自然光源為基礎(chǔ)的,單機拍攝法非接觸式“準三維”人體測量系統(tǒng),它以人體圖像作為尺寸測量信息的載體,從中提取有用的人體2D信息,再通過2D-3D的轉(zhuǎn)換得到人體真實尺寸。 本課題主要研究內(nèi)容涉及數(shù)字圖像邊緣檢測、人體關(guān)鍵測量部位的點線特征判別、測量信息的轉(zhuǎn)換,并初步實現(xiàn)系統(tǒng)軟件的設(shè)計。 首先,提出利用基于閾值的數(shù)字圖像邊緣分割原理來進行人體區(qū)域的邊緣檢測;通過分析人體數(shù)字圖像的灰度直方圖,利用最大方差閾值法找到數(shù)字圖像中人體和背景的最佳分割閾值;構(gòu)建了邊緣識別閾值據(jù)數(shù)字圖像曝光量的自動調(diào)整函數(shù),一定程度上排除了拍攝時內(nèi)外部因素對人體數(shù)字圖像造成的干擾。 其次,通過對人體數(shù)字圖像的點、線特征分析,總結(jié)出針對人體不同部位的五種測量方法:曲線凸凹點識別法、極值識別法、建模識別法、曲線擬合逼近法及曲線長度的近似算法。 第三,系統(tǒng)通過標定確定了放大率,坐標偏移等初始參數(shù),反推出任意拍攝條件下的精確物距,通過對人體各個關(guān)鍵部位進行點線特征分析,構(gòu)建胸圍和臀圍的拍攝層深計算公式及頭圍、頸根圍和橫檔的2D-3D轉(zhuǎn)換數(shù)學模型,進一步完善了二維圖像信息經(jīng)過畸變校正和透視投影轉(zhuǎn)換得到三維人體真實尺度的技術(shù)路線。 整個系統(tǒng)采用面向?qū)ο蟮腣B6.0編寫,以青年女性為測量對象,可最終精確獲得人體正、側(cè)面數(shù)字圖像上線性和非線性共40個測量項目。測量結(jié)果可以作為數(shù)據(jù)資源入庫,可打印成報表輸出,并可進行體形評價。已初步形成了一套在非接觸情況下操作簡便、成本低、占地少、測量快捷、精度滿足服裝人體測量要求的非接觸式準三維人體測量系統(tǒng),具有一定的應(yīng)用價值和發(fā)展前景。

【關(guān)鍵詞】:
【學位授予單位】:天津工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2004
【分類號】:TS941
【目錄】:

  • 第一章 緒論10-14
  • 1.1 非接觸式人體測量的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
  • 1.2 本測量系統(tǒng)的特點12-14
  • 1.2.1 系統(tǒng)軟件特點12-13
  • 1.2.2 系統(tǒng)硬件特點13-14
  • 第二章 人體測量的技術(shù)要求14-23
  • 2.1 人體體型特征14-16
  • 2.1.1 骨骼及關(guān)節(jié)特征14-15
  • 2.1.2 肌肉及脂肪特征15
  • 2.1.3 人體比例特征15-16
  • 2.2 人體測量部位的確定16-23
  • 2.2.1 人體測量的依據(jù)16-17
  • 2.2.2.1 基準點16-17
  • 2.2.2.2 基準線17
  • 2.2.2 手工接觸式測量部位的確定17-20
  • 2.2.3 本系統(tǒng)測量部位的確定20-23
  • 第三章 人體數(shù)字圖像中測量部位的識別與測量23-51
  • 3.1 數(shù)字圖像邊緣檢測23-33
  • 3.1.1 基于算子的邊緣檢測方法23-28
  • 3.1.1.1 梯度計算法24
  • 3.1.1.2 拉普拉斯邊緣檢測24
  • 3.1.1.3 根據(jù)最佳適配的邊緣檢測24-27
  • 3.1.1.4 邊緣檢測器性能評價27-28
  • 3.1.2 基于閾值的人體圖像分割28-33
  • 3.1.2.1 拍攝實驗29-30
  • 3.1.2.2 最佳分割閾值的確定30
  • 3.1.2.3 自動調(diào)整函數(shù)的確定30-31
  • 3.1.3.4 閾值分割性能檢驗31-33
  • 3.2 數(shù)字圖像測量方法確定33-39
  • 3.2.1 曲線凸凹點識別法34
  • 3.2.2 極值識別法34-35
  • 3.2.3 建模識別法35-36
  • 3.2.4 曲線擬合逼近法36-38
  • 3.2.5 曲線長度的近似算法38-39
  • 3.3 系統(tǒng)標定39-44
  • 3.3.1 標定中心的轉(zhuǎn)化39-40
  • 3.3.2 放大率K_0的確定40-41
  • 3.3.3 物距H的確定41-42
  • 3.3.4 層深Z的確定42-44
  • 3.4 人體真實尺寸的獲得44-49
  • 3.4.1 圍度2D-3D數(shù)學模型的建立44-48
  • 3.4.1.1 頭圍和橫檔圍的計算44-45
  • 3.4.1.2 頸根圍的計算45-46
  • 3.4.1.3 胸、腰、臀圍的計算46-48
  • 3.4.2 高度相關(guān)尺寸的計算48-49
  • 3.4.3 人體各部位角度的計算49
  • 3.5 人體測量總流程49-51
  • 第四章 系統(tǒng)驗證及誤差分析51-63
  • 4.1 系統(tǒng)驗證51-61
  • 4.1.1 總體高、身長測量結(jié)果驗證51-52
  • 4.1.2 全肩寬、臂長測量結(jié)果驗證52-53
  • 4.1.3 胸圍相關(guān)尺寸測量結(jié)果驗證53-55
  • 4.1.4 腰圍相關(guān)尺寸測量結(jié)果驗證55-56
  • 4.1.5 臀圍相關(guān)尺寸測量結(jié)果驗證56-58
  • 4.1.6 頭圍、橫檔測量結(jié)果驗證58-59
  • 4.1.7 頸根圍測量結(jié)果驗證59-61
  • 4.1.8 背長、腰長測量結(jié)果驗證61
  • 4.2 總體誤差分析61-63
  • 第五章 系統(tǒng)功能介紹63-72
  • 5.1 取景和拍攝63-64
  • 5.2 標定64
  • 5.3 標準化64-65
  • 5.4 自動測量65-67
  • 5.5 數(shù)據(jù)存儲67
  • 5.6 報表輸出67-70
  • 5.6.1 體型評價的標準68-70
  • 5.6.1.1 號型的劃分68-69
  • 5.6.1.2 肩部特征的判斷69-70
  • 5.6.1.3 胸部特征的判斷70
  • 5.6.1.4 臀部特征的判斷70
  • 5.6.1.5 背部特征的判斷70
  • 5.7 其它70-72
  • 第六章 結(jié)論72-73
  • 致謝73-74
  • 附錄74-78
  • 參考文獻78-79
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    本文編號:250590

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