基于2D-3D人體掃描裝置的圖像處理和尺寸獲取研究.pdf

1、本課題來源于上海市經(jīng)委項目“電子化量身定制服裝—eMTM的軟件開發(fā)與產(chǎn)業(yè)化應用”，主要任務是建立快速、精確和成本低的人體數(shù)據(jù)自動測量系統(tǒng)，再配合其它子項目，共同實現(xiàn)服裝企業(yè)的信息化和產(chǎn)業(yè)化，包括量身定制、網(wǎng)絡訂制和虛擬試衣等。
　　 在服裝學院快速反應研究室已研究的2D-3D人體掃描裝置的基礎上，本課題運用更多先進的圖像處理算法將獲得的22個成年男體圖像進行圖像預處理、輪廓提取、特征點提取、相關部位尺寸轉(zhuǎn)換等圖像處理工作，獲取了

2、人體20個相關部位尺寸。然后再與用手工測量的數(shù)據(jù)相比較分析，證明了所測量的相關部位尺寸測量精度已基本達到服裝生產(chǎn)需求。
　　 首先，在剖析了現(xiàn)今幾種常用的非接觸式測量系統(tǒng)原理和應用的基礎上，確定了本文的技術路線和研究方法;運用2D-3D人體掃描裝置中的正側(cè)面相機成功的采集到22個成年男體正面、背面和側(cè)面圖像，同時運用馬丁測量法精確的獲取他們身體的20個相關部位尺寸，接著通過對獲取的彩色圖像進行灰度轉(zhuǎn)換，得到了利于計算機處理的BM

3、P格式的灰度圖像。
　　 其次，在灰度歸—化處理中運用Matlab編程對人體圖像進行了灰度變換和直方圖均衡化兩種處理對比，篩選出灰度變換為本研究中更為理想的灰度歸—化方法;分析了相機所固有的噪聲類型，通過比較均值濾波、中值濾波、Wiener濾波和小波去噪四種濾波算法對人體圖像處理的差異性，篩選確定小波去噪算法為本研究理想的去噪算法;再運用梯度法對人體圖像進行了銳化處理，獲得了對比度強、更清晰、合乎要求的人體正面、背面和側(cè)面圖像。

4、
　　 再其次，深刻剖析了幾種經(jīng)典邊緣檢測算法的原理和方法，運用Matlab語言編程實現(xiàn)了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian of Gaussian和Canny等五種算法，篩選出Prewitt算子為本研究中最為理想的邊緣檢測算法，并成功的檢測到人體邊緣;使用數(shù)學形態(tài)學算法對圖像進行細化，獲得了單像素寬的邊緣，達到了很好的細化效果;再接著利用光柵掃描法對人體圖像進行跟蹤，獲得了邊緣光滑且準確

5、的人體外輪廓圖像;
　　 最后，結合男體基本構造特點、體型特征和人體比例，通過對相關部位所對應特征點的分析，使用掃描式提取特征點的算法成功的提取出相關特征點，并通過坐標校正和尺寸轉(zhuǎn)換得到系統(tǒng)所測部位實際尺寸，接著運用寬厚度與圍度關系式計算出圍度尺寸;用C＃程序調(diào)用Matlab語言的方法對整套系統(tǒng)進行了設計，并將所有男體圖像進行核算，獲取了系統(tǒng)所測相關部位尺寸;與人工測量數(shù)據(jù)相比較，驗證了系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)的精度基本達到服裝生產(chǎn)需求。<