專利名稱：一種自動檢測人體下肢特征點的方法
技術領域：
本發明涉及服裝測量技術領域，尤其是一種自動檢測人體下肢特征點的方法。
背景技術：
醫用循序減壓襪借助緩壓原理，通過收縮腿部肌肉對血管腔加壓，促進靜脈血液回流心臟，減少下肢靜脈淤血，確保下肢靜脈良好循環。該襪子不僅能輔助治療下肢靜脈曲張，還能有效預防下肢靜脈曲張，具有重要的應用價值及廣闊的市場前景。醫用壓力襪要想取得好的療效，必須根據病人的腿部尺寸如高度、大腿圍度、小腿圍度來定制相應的襪子，才能在使用過程中提供合適的壓力，滿足緩壓治療的效果。若襪子過于寬松，產生的壓力過小，不能有效施加壓力；相反襪子若偏小，過于緊縮，就會產生較大的壓力，讓病人感覺難受、不舒服，而不愿意使用。因此測量病人腿部尺寸的顯得猶為重要。傳統測量人體的方法為手工測量方法，以軟尺、人體測高儀、角度計、可變式人體截面測量儀等為主要工具，可以·直接測量出人體各部位尺寸，使用工具簡單。但不同測量者的經驗不同或測量手法規范程度不同，導致測量結果大不相同，存在較大誤差，且費時費力；與被測者的接觸，有時還會讓被測者感到窘迫或疲勞。人們尋找新的測量方法來代替傳統手工測量法。自動人體測量以現代光學為基礎，融光電子學、計算機圖像學、信息處理、計算機視覺等技術為一體，將被測對象的圖像信息當作檢測和傳遞的載體加以利用，從圖像中提取有用的信，進行加工處理，生成所需要的尺寸。自動人體測量技術彌補了傳統手工測量的不足，能方便、快速、準確獲得人體數據。近年來，自動人體測量有了許多成果。美國Cyberware公司的WBX、WB4等掃描系統、法國Lactra公司的Vitus Smart 3D激光掃描設備,它們的本質是三角測量法,運用相似三角形原理，用多個激光測距儀對站立在測量箱內的被測者從多個方位進行測量，計算人體表面各點的三維坐標，經過計算機處理，形成人體三維模型，然后對模型進行三維尺寸測量，得到非常精確的人體尺寸。該方法測量精度高，但設備復雜昂貴，占地面積大，不利于推廣使用。Meados等人于1970年提出莫爾輪廓法，是應用光柵的陰影(投影)和光柵形成的莫爾條紋來捕捉人體。在此基礎上提出了影像莫爾法、投影莫爾法、掃描莫爾法及其改進方法。基本原理是將光源照射到置于被測物體上的主光柵，通過記錄光柵在物體上的變形了的光柵像，獲得物體表面各點的深度信息，從而獲得物體表面信息。莫爾法原理簡單，精度較高，但數據獲取速度慢，穩定性差，對噪聲比較敏感。美國紡織服裝技術公司TC2選用白光分層輪廓測量法獲取人體三維數據信息，用六部攝影機檢測產生的圖樣輪廓，然后合成為一完整模型。基于紅處線傳感技術的測量方法可以避免被測者脫換衣服，且獲得人體凈尺寸；如日本的Hamamatsu公司的Body Line掃描系統采用紅處線發射二極管得到掃描數據，基本不需要標記便可抽取三維數據，且錯漏數據較少。這些非接觸人體測量設備一般存在以下問題(1)誤差較大。因為上述設備基本是國外的，其模型都是建立在他們自己國家人群數據庫基礎上的，在我國使用時，誤差一般較高。據有些文章報道，TC2測量的胸圍、腰圍都有4-5cm誤差；加拿大的B0SS-21的誤差也有5cm左右。(2)這些設備大多數是使用三維人體掃描技術采集原始數據與圖像，將所獲取的信息綜合處理得到人體各部位的三維尺寸，進行人體重建，一般研制系統結構復雜、體積龐大、成本高、價格昂貴，一套設備至少在50萬以上。(3)這些設備不是針對人體下肢測量研制的，每次測量都會產生龐大的數據，不會自動產生醫用襪所需要的尺寸，需要人們手工點擊特征點并到生成數據中去查找所需，使用很不方便。

發明內容
本發明要解決上述現有技術的缺點，提供一種實現全自動的下肢尺寸測量，操作簡單、方便、快捷的自動檢測人體下肢特征點的方法。本發明解決其技術問題采用的技術方案這種 自動檢測人體下肢特征點的方法，包括以下步驟1)圖像采集被測者身著專業測量褲，利用圖像采集裝置，采集被測者正面、側面兩張圖像并提取出腿部輪廓；2)大腿根下5公分處的檢測根據專業測量褲的邊緣來判斷，即邊緣就是大腿根下5公分處；3)小腿最粗處檢測采用逐步縮小檢測范圍，分層細化的方法檢測小腿最粗的地方；4)腓骨點處的檢測在小腿最粗以上和大腿根下5公分以下檢測，確定膝蓋前側最凹和后側最凹的位置，兩位置的平均值為腓骨點。作為優選，步驟I)中取腿部寬度開始變小的位置為褲子邊緣高度。作為優選,步驟2)中設置小腿最粗處的檢測范圍SI為20cm-46cm,每Icm進行寬度累加，當累加值開始從大變小時，就是小腿肚所在的區域，選定該處上下2cm為區域S2，這樣檢測范圍縮小到S2 ;再在S2區域進行每2mm寬度累加和進行比較，值最大處即為小腿最粗處。作為優選，步驟3)中在小腿最粗處以上和大腿根下5公分以下檢測，先找到此范圍內腿部寬度最小的行坐標，在此行上的IOcm內檢測膝蓋如側最凹和后側最凹處，此兩處高度的平均值即為腓骨點的高。發明有益的效果是本發明通過自動識別人體下肢各特征點，能簡單方便全自動進行醫用壓力襪所需的各個尺寸的獲取，改進了以往需要貼標記或鼠標點擊的半自動測量方法，更加方便快捷、準確。
具體實施例方式下面對本發明作進一步說明實施例被測者身著專業測量褲，利用圖像采集裝置，采集被測者正面、側面兩張圖像并提取出腿部輪廓，其中人站的測量平臺指定位置，該位置距離正前方攝像頭180cm，距離側面攝像頭178cm，圖像分辨率為2048x1536，兩個攝像頭離地面高度均為45cm。對正面的腿部輪廓圖像，自動檢測識別測量褲的左褲腿邊緣，該測量褲的設計是按左褲腿的邊緣為褲襠下5公分來做的，故測量褲的左褲腿邊緣就是大腿根下5公分。由于腿是立體，而圖像成像是二維平面的，人體身上在同一高度的褲腿邊緣在二維圖片上成像為不在同一高度的斜線。從圖像成像原理可知，同一高度的物體，離攝像頭越近，在圖片中所處的位置越高，只有在與攝像頭距離相同且自身高度也相同的物體才能在圖片中呈現同一高度。圖像中左褲腿邊緣來說，從上往下其左右邊緣間距離(腿部寬度)是越來越大的，本發明取腿部寬度開始從大變小的位置為褲子邊緣高度。對側面的腿部輪廓圖像，自動檢測識別小腿最粗的位置即為小腿肚位置。首先要確定小腿的范圍，根據人體尺寸分布規律知道，腳踝一般是12cm左右高，膝蓋高度為人體身高的0. 26，據《GB10000-88中國成年人人體尺寸》標準可知，對于身高從140cm到190cm的人群來說，99%人的膝蓋高度范圍在36. 5cm—46. 9cm，故設置小腿最粗處的檢測范圍SI為20cm-46cm ;這是最粗的檢測范圍(以后所指的實際尺寸都可以根據圖像成像原理轉換為圖像以像素單位的值)，再進一步縮小檢測范圍，每20行進行寬度累加。從身體固有特征可知，從腳踝以上到小腿肚是逐漸變寬的趨勢，當到達最大值后就會慢慢減小到膝蓋彎。當累加值開始從大變小時，就是小腿肚所在的區域，選定該處上下30行為區域S2，這樣檢測范圍縮小到S2 ;再在S2區域進行每兩行寬度累加和進行比較，值最大的即為小腿最粗處。這樣從SI到S2逐步縮小檢測范圍，進行分層細化進行檢測，避免了人體下肢差異帶來的誤判。對側面的腿部輪廓圖像，自動檢測識別腓骨點位置。從人體身體特征可知腓骨點位于膝蓋以下2-4公分內，膝蓋的前側凸起和后側凹進幾乎在同一高度。通過大量的實驗(手工標記腓骨點，在采集的側面圖像中，人工檢測膝蓋位置與腓骨點位置的關系)分析可知對于正常發育，沒受過損傷和病變的腿來說，腓骨點位置一定高于腿肚以上最窄處，在接近膝蓋、腿部輪廓中左邊緣的凹進處附近。但不同的站姿對膝蓋的左右邊緣凹進有較大·影響，如微前傾時左邊緣凹進降低，且膝蓋的凸起不明顯，微微后傾時左邊緣凹進升高，這樣左邊緣凹進點與腓骨點的關系也不同，有時高于腓骨點有時低于腓骨點。由于理論上膝蓋前側凸起和后側凹進幾乎在同一高度，借助膝蓋后側的凹進來平衡站姿的變化。站姿不同，膝蓋后側凹進程度也不同，若腿很瘦且站直往前微傾，則成直線狀態，凹進點就會比腓骨點高得多，同時前膝蓋突起前的凹處會往下降低，低于腓骨點，腓骨點處于膝蓋前后凹進處之間。考慮到不管怎么做測量姿勢要求，人的站姿肯定會有差異的，為盡量減少站姿對腓骨點檢測的影響，本發明通過腿肚以上最窄處basePos、膝蓋前側最凹處A點和膝蓋后側最凹處B點三處高度進行綜合考慮來計算腓骨點的高度。具體為檢測腿肚以上最窄處，簡稱basePos。對側面輪廓圖像，從小腿肚開始往大腿根下5公分處，統計每行腿的寬度即腿部左右邊緣坐標差，為避免誤差影響，用累加方法，對每4行的寬度進行累加求和，并在所有和中找到最小值，認為此處即小腿肚到大腿根間最窄處basePos。從basePos開始，往上10公分查找膝蓋前側最凹處A點。圖像原點在左上角，圖像中某點水平方向值為X(x>=0)，垂直方向值為Y (y>=0)。設腿部輪廓左邊緣各點的垂直坐標為1，則A處的y值特點是變化率最大且是變化率是從增加變化減小。按此特點即可找到A。從basePos開始,往上10公分查找膝蓋前側最凹處B點。方法同上，B處的y值特點是變化率最大且是變化率是從減小到增加。按此特點即可找到B。腓骨點高度為點A、點B高度平均值(highA+highB) /2。由于腓骨點定位難度很大，即使人工也不能一眼看出，需要用手到腿部去找，不同人手工測量的誤差也較大。本發明的方法可能做不到精確定位腓骨點，但可以在一定誤差允可范圍內找到腓骨點。單次測量樣本結果如下
權利要求
1.一種自動檢測人體下肢特征點的方法，包括以下步驟 1)圖像采集被測者身著專業測量褲，利用圖像采集裝置，采集被測者正面、側面兩張圖像并提取出腿部輪廓； 2)大腿根下5公分處的檢測根據專業測量褲的邊緣來判斷，即邊緣就是大腿根下5公分處； 3)小腿最粗處檢測采用逐步縮小檢測范圍，分層細化的方法檢測小腿最粗的地方； 4)腓骨點處的檢測在小腿最粗以上和大腿根下5公分以下檢測，確定膝蓋前側最凹和后側最凹的位置，兩位置的平均值為腓骨點。
2.根據權利要求I所述的自動檢測人體下肢特征點的方法，其特征是步驟I)中取腿部寬度開始變小的位置為褲子邊緣高度。
3.根據權利要求I所述的自動檢測人體下肢特征點的方法，其特征是步驟2)中設置小腿最粗處的檢測范圍SI為20cm-46cm，每20行進行寬度累加，當累加值開始從大變小時，就是小腿肚所在的區域，選定該處上下30行為區域S2，這樣檢測范圍縮小到S2 ;再在S2區域進行每2行寬度累加和進行比較，值最大處即為小腿最粗處。
4.根據權利要求I所述的自動檢測人體下肢特征點的方法，其特征是步驟3)中在小腿最粗處以上和大腿根下5公分以下檢測，先找到此范圍內腿部寬度最小的行坐標，在此行上的IOcm內檢測膝蓋前側最凹和后側最凹處，此兩處高度的平均值即為腓骨點的高。
全文摘要
本發明涉及一種自動檢測人體下肢特征點的方法，包括以下步驟1)圖像采集被測者身著專業測量褲，利用圖像采集裝置，采集被測者正面、側面兩張圖像并提取出腿部輪廓；2)大腿根下5公分處的檢測根據專業測量褲的邊緣來判斷，即邊緣就是大腿根下5公分處；3)小腿最粗處檢測采用逐步縮小檢測范圍，分層細化的方法檢測小腿最粗的地方；4)腓骨點處的檢測在小腿最粗以上和大腿根下5公分以下檢測，確定膝蓋前側最凹和后側最凹的位置，兩位置的平均值為腓骨點。發明有益的效果是本發明通過自動識別人體下肢各特征點，能簡單方便全自動進行醫用壓力襪所需的各個尺寸的獲取，改進了以往需要貼標記或鼠標點擊的半自動測量方法，更加方便快捷、準確。
文檔編號A41H1/02GK102783743SQ20121023932
公開日2012年11月21日 申請日期2012年7月11日 優先權日2012年7月11日
發明者王兆青, 邊境, 黃曉平 申請人:浙江理工大學