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基于視頻的體育運動分析系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

作者: 時間:2009-12-16 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

近年來,利用運動員的訓(xùn)練、比賽圖像作為體育訓(xùn)練的參考,進行是國內(nèi)外普遍采用的一種行之有效方法。運用了當(dāng)今流行的、人體仿真學(xué)、計算機視覺等多領(lǐng)域的熱點,以運動員為對象,對其進行定性以及定量,達到科學(xué)輔助訓(xùn)練的目的。
文中擬以圖像為主要對象,以處理技術(shù)為主要研究手段,設(shè)計并一種集合視頻控制、全景圖合成、靜態(tài)背景抑制、運動目標(biāo)跟蹤及量化等功能為一體的。

本文引用地址:http://www.ljygm.com/article/166828.htm


1 設(shè)計需求分析
傳統(tǒng)的主要是經(jīng)驗和人眼的觀察和分析方法,顯然此類方法具有明顯的局限性和不足。
的主要目的就是通過分析運動員訓(xùn)練和比賽的視頻圖像,利用視頻圖像在時間和空間上的相關(guān)性,得到各種人體運動學(xué)參數(shù)以及運動員和教練員感興趣的各類信息,科學(xué)指導(dǎo)訓(xùn)練。
文中借助Visual C++.net 2003開發(fā)平臺,研究和設(shè)計了―個視頻的體育運動分析,了對運動視頻的定性和定量分析,具有很強的實用性。


2 系統(tǒng)功能設(shè)計及其算法實現(xiàn)
2.1 系統(tǒng)總體功能設(shè)計
文中主要針對單目視頻進行人體運動分析,利用Directshow技術(shù)對運動視頻進行控制;利用馬賽克的圖像拼接技術(shù),提取視頻中的背景信息,對視頻圖像進行時域分割,提取視頻中的運動目標(biāo),最后合成全景圖像;利用幀間差分法濾除靜態(tài)背景,實現(xiàn)背景抑制;結(jié)合卡爾曼濾波和色塊匹配技術(shù),對運動關(guān)鍵部位進行自動跟蹤,并獲取人體運動學(xué)參數(shù)建立基于視頻的體育運動分析系統(tǒng)。
系統(tǒng)主要功能框架,如圖1所示。整個系統(tǒng)由4部分組成。

2.2 視頻控制
DirectShow使用一種叫Filter Graph的模型來管理整個數(shù)據(jù)流的處理過程;參與數(shù)據(jù)處理的各個功能模塊叫做。Filter;各個Fiher在Filter Graph中按一定的順序連接成一條“流水線”協(xié)同工作。本系統(tǒng)采用先進的DirectShow視頻播放技術(shù),根據(jù)教練和運動員進行動作分析的需要,增加各種速率視頻播放、視頻圖像剪輯、逐幀圖像顯示等功能。
2.3 全景圖合成
相鄰幀間兩幅圖像的關(guān)系便歸結(jié)為初等坐標(biāo)變換,即平移、旋轉(zhuǎn)、仿射、雙線性和透視變換的組合。實際上當(dāng)攝像機的移動的幅度不是很大并且離景物很遠(yuǎn)的情況下,對視頻圖像進行拼接時就可以不考慮圖像間的變形失真,此時兩圖像間的變換矩陣M由下式確定

對于8個參數(shù)的確定需要準(zhǔn)確的確定4個匹配點,然后通過式(2)就可以確定變換矩陣M,M的確定,如圖2所示。


4組匹配點就可以完全確定含有8個未知數(shù)的8個方程。這些方程全是線性方程組,可以通過Gauss全選主元消去法進行求解。
假設(shè)已經(jīng)通過相關(guān)匹配到3組點(A,A'),(B,B'),(C,C'),由于幀間變化的漸變性,A點的位移幅度應(yīng)該和B點及C點的位移幅度相近,否則就說明有誤匹配出現(xiàn)。取如下定義
rang(A)=| A-A'| (3)
若出現(xiàn)|rang(A)-rang(B)|>ε(此處ε為合適的閾值)說明出現(xiàn)了誤匹配,結(jié)合| rang(A)-rang(C)|就可以確定出哪個點出現(xiàn)了誤匹配,然后重新選取模板進行匹配;重復(fù)執(zhí)行以上過程直到A,B,C都滿足條件。
整個誤匹配的消除過程中采用的舉手表決的方式,對于4組點誤匹配的消除,選取模板的時至少選5組,只有這樣才不會出現(xiàn)類似于正確對錯誤為2:2的情況。
由于在重疊區(qū)域直接取兩幅圖像中其中的一幅進行圖像合成,很容易在重疊區(qū)域的邊界處形成明顯的拼縫,因此,需要采用圖像融合技術(shù)合成全景圖。
以左右拼接的兩幅圖像I1(i,j)和I2(i,j)為例,則重疊區(qū)域圖像的像素值I(x,y)可表示為
I(i,j)=d(i)I1(i,j)+(1-d(i))I2(i,j)(4)
其中,d(i)為融合系數(shù),它與離邊界的距離成正比關(guān)系,上述計算是按掃描線逐條進行的,因此該方法適用于任意形狀的兩幅圖像的融合。
圖3為全景圖合成結(jié)果。圖3(a)~圖3(d)為要合成的視頻圖像中提取的4幀,圖3(e)為合成的背景全景圖,圖3(f)為添加了運動目標(biāo)后的全景圖。


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