毕业设计（论文）-非接触人体测量技术中图像处理设计.doc

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1、 分类号_ 密级_ UDC _ 学号 2008300016 毕业设计（论文） 论文题目非接触人体测量技术中图像处理设计 thesis Topic TheThe contactcontact ofof imageimage processingprocessing technologytechnology bodybody measurementsmeasurements 2010 年 6 月 10 日 学 生 姓名 所 在 院 系轻纺工程与美术学院纺织服装系 专 业 班 级机械 0801 班 导师姓名 职称 编号： 毕业设计（论文）答辩许可证 轻纺工程与美术学院 纺织与服装系 机械设计制造极其

2、自动化专业陈 涛学生所编写的毕业设计(论文) 61 页，字数 23874 ，符合毕业设计(论文) 大纲的要求。 经审查：该生已学完教学计划规定的全部课程，成绩合格，毕业设计电 子文档最后一稿已交，准予参加毕业设计（论文）答辩。 相 关 材 料 材 料 名 称数量 毕业设计（论文）1 册 毕业论文缩写1 册 实习日记1 册 答辩汇报稿1 份 毕业设计（论文）电子版（最后一稿磁盘文件）1 套 指导教师： （签名） 教研室主任： （签名） 系 主 任： （签名） 院 长： （签名） 2010 年 6 月 日 第 1 页 毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）题目： 非接触人体测量技术中图像处理设计

3、 毕业设计（论文）要求及原始数据（资料）毕业设计（论文）要求及原始数据（资料）： 1.1 设计要求 在非接触人体测量硬件部分得出的图像的前提下，通过基于深度优先遍历的Roberts算子 从而完成边缘识别，再通过图像边缘像素点间距转换为实际参数。 原始数据（资料） 第一阶段：毕业设计准备阶段 1基本了解非接触人体测量系统的工作原理及硬件构成。 2. 将图像处理设计分为三个设计阶段。 第二阶段：拟定方案并进行设计 1. 大学计划网站应用方案板块相关方案 2. 实验指导书下册 第三阶段: 软件调试阶段 第四阶段：毕业设计论文缩写 学生需向老师提交以下资料： 1.毕业设计论文 2.毕业（设计）论文全部

4、电子文档，文件名格式： 第 2 页 毕业设计（论文）主要内容： 一、硬件部分简介 二、软件部分设计 1、 图的定义及数据存储结构 2、 图的优先遍历设计部分 3、 基于优先遍历的边缘识别部分、 4、 像素点间距与实际参数间转换 学生应交出的设计文件（论文）： 1.毕业设计（论文） 1 册 2.毕业论文缩写 1 册 3.实习报告 1 册 4.答辩汇报稿 1 份 5.毕业（设计）论文全部电子文档（最后一稿） ，文件名格式： 专业姓名：论文题目 专业姓名：论文缩写 第 3 页 主要参考文献（资料）：主要参考文献（资料）： 1 翟文斌基于图像处理的人体测量D吉林大学2006-6 2 李昕，陈坚.基于

5、MATLAB 的数字图像处理.电脑知识与技术 Vol.5,No.8,March 2009,pp.1979-1981 3 周亚罗,潘晓娣等.基于图像处理的轮廓提取方法应用.唐山学院学报.第 22 卷第 6 期 2009 年 11 月 7274 4 王玉秀非接触式人体测量系统的研究一图像处理、人体围度曲线分析与计算D天津工业 大学2003 5 马 瑾,陈立潮等.轮廓跟踪与边沿检测的图像自动识别.中北大学学报(自然科学版) 2006 年 第 27 卷第 5 期 432435 6 王利辉.小波变换在图像边缘检测中的应用天津工程师范学院学报第 17 卷第 1 期 2007 年 3 月 1720 7 SP

6、CE3200 精简开发板eCos 平台篇（多媒体实验）.凌阳科技实验指导书 V1.0 2008-10- 28 1520 8 刘正东,王颖等.服装人台建模中的视觉图像人体轮廓细化提取.计算机工程与应用 2007,43(16) 246248 9 陈冠楠,杨坤涛等,基于深度优先遍历的图像边缘检测方法.应用光学.第 29 卷第 1 期 2008 年 1 月 1417 10 姚红革,杜亚勤等.基于小波分析和 BP 神经网络的图像特征提取.西 安 工 业 大 学 学 报.第 28 卷第 6 期 2008 年 12 月 568570 11 张进秋，李帼.图像像素距离与空间距离变换公式的求解.软件导刊.第 8

7、 卷%第 12 期 2009 年 12 月 179180 专业班级 机械设计制造及其自动化 0801 学生姓名 陈涛 要求设计（论文）工作起止日期： 2010.03.212010.06.14 指 导 教 师 签字 日期 教研室主任审查签 字 日期 系 主 任 批 准 签字 日期 I 中文摘要中文摘要 非接触人体测量技术中图像处理设计非接触人体测量技术中图像处理设计 -轻纺工程与美术学院-纺织服装工程系-机械设计制造及其自动化专业-0801 班- 摘要摘要 该非接触式人体测量技术是指基于凌阳单片机中图像处理模块 Eagle 而设计的一种非 接触式人体测量技术，包括测量方案设计、图像获取、图像边缘

8、识别、由图像求得实物实际 关键参数，并利用 MATLAB 软件得以图像处理，从而使得人体测量比传统测量简单方便、 精确可靠、比现代三维立体扫描测量节省成本，更适用于现实生活很多场合。本论文重在 设计该技术中的图像处理部分，包括基于深度优先遍历的图像边缘识别以及由图像求的实 物实际关键参数两部分。 关键字关键字人体测量；深度优先遍历；图像边缘识别；关键参数获取 II 英文摘要英文摘要 TheThe contactcontact ofof imageimage processingprocessing technologytechnology bodybody measurementsmeasur

9、ements Abstract: The non-contact measurement technology refers to the human based on image processing module of sunplus microcontroller Eagle and design a non-contact measurement technique, including the human body measure scheme design, image acquisition, image edge detection, and obtained by image

10、 objects, and the actual key parameters of MATLAB software to image processing, which makes human body measure than traditional measurement is simple and convenient, reliable, accurate than modern three-dimensional scan measuring cost saving, more applicable in real life on many occasions. This pape

11、r focuses on the design of the technology of image processing, including traverse the priority based on depth of image edge recognition by the image of objects and the actual key parameters of two parts Keywords: Human body measurements； Depth-first traversal； Image edge detection； The key parameter

12、s III 、 目目 录录 扉页扉页 毕业设计（论文）答辩许可证 毕业设计（论文）任务书1 页第 3 页 中文摘要 英文摘要 文献综述 1 一、引言 1 二、人体测量技术的发展.1 三、人体测量学的应用 2 四、非接触人体测量技术的现状4 五、人体测量技术的发展前景4 六、研究图像处理中尺寸自动获得的目的和意义5 专题正文部分8 第一章引言8 第二章硬件设计8 第三章图像设计设计 10 一.图的定义及存储结构10 二.图的优先遍历12 三.图像的边缘识别14 四.基于深度优先遍历的 Roberts 边缘检测方法19 五.人体测量实际参数获取25 IV 中英文资料翻译27. 致谢32 参考文献

13、33 论文缩写34 太原理工大学毕业设计（论文） 1 文文 献献 综综 述述 学 院：轻纺工程与美术学院 系 别：纺织服装 专业班级：机械 0801 姓 名：陈涛 指导教师：康莉 一、一、 引言引言 人体测量是通过测量人体各部位的尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上 的差别,用从而为工业设计 、人机工医学等提供人体基础多个大规模的人体测量其中欧 美国家占了大部分,亚洲国家约有而日本占了一半以上 。如CASER在美国 、荷兰 、意 大利HQL协会提出了人体测量和增进人类福址计划，英国3D电在网上开展了三维人体 数据方面的商务活动。非接触式人体测量技术是人体测量技术的计算机化，是数字化信 息技

14、术带来的又一项高科技产品。它不用接触人体，利用图像、光和波的形式完成测量。 其用途是多方面的，如服装设计所需的体型描述、人体轮廓尺寸的测量、运动人体学研 究、人体工效学应用等。随着时代发展和社会进步,人体测量技术必将在人类科学发展中 发挥更大的作用。 二、 人体测量技术的发展人体测量技术的发展 1、人体数据测量技人的作业状态一般有静态和动态两种形式,所以人体测量也分为 静态和动态两种。从实用人体测量内容一般有以下三类: 、形态的测量 它可以得到人体的基本尺度 、主要有人体长度测定(包括廓人 体体积和重量的测定;人体表面积测定 。 、生理的测定 主要内容有人体出力测定;人体触觉反应测定;任意疲劳

15、测定等 。 、运动的测定 主要内容有动作范围测定;动作过程测定;体型变化测定;皮肤变 化测定等 。 太原理工大学毕业设计（论文） 2 2、从技术发展来看,人体测量技术可以分为普通测量技术和三维数字化人体测量技 术 。 、普通测量技术 普通人体测量仪器可以采用一般的人体生理测量的有关仪 器,包括人体测高仪 、直角规 、弯角规 、三脚平行规 、软尺 、测齿规 、立方定颅 器 、平行定点仪等,其数据处理采用人工处理或者人工输入与计算机处理相结合的方 式 。此种测量方式耗时耗力,数据处理容易出错,数据应用不灵活,但成本低廉,具有一 定的适用性 。 、 三维数字化人体测量技术 从仪器本体的原理来讲,三维

16、数字化人体测 量分为手动接触式 、手动非接触式 、自动接触式 、自动非接触式等;最终可以根据 所需速度 、精度和造价确定合适的方式,下面介绍典型的几种非接触式人体测量仪器 。 Loughborough 人体扫描仪 Loughborough 大学联同马莎百货及 Courtaulds 内衣公司，利用其人体扫描搜集身 体三围数据，当一个人站立不动，投影在其身上的光线将被电视摄像机录取下来，身 体形状用一系列横截面表达，从而建立三维身体的表面模型。 TC 分层轮廓测量方法 TC，美国纺织及服装技术中心选用白光分层轮廓测量方法，来取得全身人体的三 维描绘，与密栅云纹法相似，它利用白色光源来投射正弦曲线在

17、物体表面，当物体不 规则的形状令投射的密栅影子变形，产生的图样将可表示其物体表面的轮廓，并用六 部摄影机检测，然后将所摄取的影像合成为一完整形象。 英国防卫服装及纺织代办处之自动身体测量仪 英国 Colchester 的防卫服装及纺织代办处选用分层轮廓测量方法来度量人体，他 们开发了一部三维测量系统，定名为 Auto-mate (自动身体测量仪)，跟 TC 相似，这个 身体测量仪可提供直接身体扫描的电脑数据，加上防弹部门的参与，他们可以制造防 护盔甲，满足顾客贴身的防卫要求。 Cyberware 的全身扫描机 与上述的密栅云纹投影系统不同，Cyberware 于 1995 引进一个商品化的全身

18、扫描 机 WB2 和 WB4。该机器用镭射扫描三角测量技术来获取三维影像。工作站的软件，控制 太原理工大学毕业设计（论文） 3 整个扫描及移动过程。只需几秒钟便完成一次扫描，然后使用者便可以用工作站上的 图像工具看扫描结果，多个扫描造型亦会结合成一个完整的人体模型。 三、三、人体测量学的应用人体测量学的应用 人体测量学对人类的发展具有重要的研究和应用价值,主要体现以下方面: 体质变异研究 对不同种族 、不同人群进行人体测量和分析比较,可以找 出他们之间的共同点与差异,找出人类体质特征变异的规律 。 生长发育研究 对不同年龄群体或个体进行人体测量,绘出生长曲线和生 长速率曲线,可以找出人体生长发

19、育的规律 。 为建立适应我国国民体型的原型提供依据，我国目前尚无适合本国国民体 格的原型,而世界发达国家如英 、法 、美 、日等都早已形成较成熟的原型技术,并根 据风格的不同形成各种流派,在服装设计和生产中起着重要作用 。要建立适合的原型, 最根本的途径就是首先建立人体体型尺寸的检测系统,在不同区域进行大量的人体测量,为 我国原型的建立提供数据依据 。 在工业 、国防 、医学 、法医 、教育 、体育 、建筑 、美术等领域有广 泛的应用 人体测量数据可以应用于机器 、家具 、武器 、车辆和飞机座舱 、船舶 、房屋 、课桌等的设计,并形成了一门应用学科 人类工效学或人体工程学 。 为标准服装人台设

20、计和服装规格标准的制订提供依据,应用于服装立体裁剪 、商品检 查或服装展示等 。 虚拟环境 应用于因特网上购物 、电子商务 、产品广告 、人机工程研究 等 。目前,基于人体测量等技术而建立起来的人体数据咨询 、仿真设计软件也较多 。如英国OpenErgonomics公司开发的PeopleSize人体数据咨询系统,包括英国儿童(从 出生起)、成年人的尺寸以及其它一些国家人的尺寸,其中包括部分中国人人体尺寸 (18245岁,这些尺寸是由新加坡南洋理工大学的Professor L . Lim提供的)。这些数据 是在19941995年间测量了13 678至16 443个样本得到的,基本覆盖了英国的各个

21、阶层,包 括人体全身尺寸 、人体头部尺寸 、手部尺寸 、足部尺寸等 。利用此人体测量数据 库,他们还进行了一些人体姿势分析,座椅等的设计,为民航 、铁路 、汽车 、国防 、 劳动安全等服务,如图3所示 。 Delima公司11 (国际上较早的数字化企业)已经将 3D虚拟人体溶入到从过程计划 、成本预算 、质量控制 、人机分析到数字化制造中; 太原理工大学毕业设计（论文） 4 另外,基于开 放 的C商 业 平 台(open c2commerce platformOCP) , EDS Unigraphics公司提出了e2Factory概念,也将虚拟人作为咨询 、仿真 、评价的一个重 要因素 。Tr

22、ansom公司开发的Transom JACK人机工程软件,包括人体数据录入接口 、 人体数据咨询系统 、人机工程仿真系统 、人机工程评价系统等 。其中虚拟人体建立 在生物力学 、运动学 、人体测量学 、认知心理学等学科基础上,可以代替真实人体 实现行走 、搬运 、举升 、关节运动 、视觉范围 、调节姿势等活动,评价安全姿势 、举升与能量消耗 、疲劳与体能恢复 、静态受力 、人体关节移动范围等人机工程性 能指标。由于JACK具有的优势,已经在航空 、车辆 、船舶 、工厂规划 、维修 、产 品设计等领域广泛应用 。长庚大学和台湾清华大学等院校和企业已经花了近5年时间, 联合进行了非接触式人体测量技

23、术和台湾人体数据库的研究,取得了一定的成果 。 四、非接触人体测量技术的现状四、非接触人体测量技术的现状 非接触式三维人体测量技术（interactive 3D whole body scanner system）人 体全身扫描技术，通过应用光敏设备捕捉设备投射到人体表面的光（激光、白光及红 外线）在人体上形成的图像，描述人体三维特征。国际上常用的人体扫描仪有Telmat 的SYMCAD、 Turbo Flash/3D、TC2-3T6、TechMath-RAMSIS、Cyberware- WB4、Vitronic-Vitus等。三维非接触式扫描系统具有扫描时间短，精确度高、测量部 位多等多种优

24、于传统测量技术和工具的特点，如德国的TechMath扫描仪在20秒内完成 扫描过程，可捕捉人体的80，000个数据点，获得人体相关的85个部位尺寸值，精确度 为 |P（x ，y） （x ，y V） 在图中的数据元素通常称做顶点（vertex） ，V 是顶点的有穷非空集合；VR 是两个 顶点之间的关系的集合。若 VR，则 表示从 x 到 y 的一条弧（arc） ， 太原理工大学毕业设计（论文） 11 且称 x 为弧尾（tail）或初始点（initia1 node） ，称 y 为弧头（head）或终端点（terminal node） ，此时的图称为有向图（digraph） 。若 VR 必有 VR，

25、即 VR 是对称的，则以无序对（x，y）代替这两个有序对，表示 x 和 y 之间的一条边（edge） ， 此时的图称为无向图（undigraph） 。 在计算机中有很多方法来存储图的信息，由于图的结构复杂，使用广泛，经常使 用链式存储结构。一般应根据实际的应用，来选择合适的表示方法。常用的存储图的 结构有：数组表示法、邻接表、十字链表、邻接多重表一，一，数组表示法（邻接矩阵） 。 在此我们以邻接表作为研究对象。图的邻接矩阵存储方法跟树的孩子链表示法相类似， 是一种顺序分配和链式分配相结合的存储结构。邻接表由表头结点和表结点两部分组 成，其中图中每个顶点均对应一个存储在数组中的表头结点。如这个表

26、头结点所对应 的顶点存在相邻顶点，则把相邻顶点依次存放于表头结点所指向的单向链表中。如图 所示，表结点存放的是邻接顶点在数组中的索引。对于无向图来说，使用邻接表进行 存储也会出现数据冗余，表头结点 A 所指链表中存在一个指向 C 的表结点的同时，表 头结点 C 所指链表也会存在一个指向 A 的表结点。如图 1 为无向图的邻接表示意图。 有向图的邻接表有出边表和入边表（又称逆邻接表）之分。出边表的表结点存放的是 从表头结点出发的有向边所指的尾顶点；入边表的表结点存放的则是指向表头结点的 某个头顶点。如图 2 所示，为有向图(a)的出边表和入边表。 图 1 太原理工大学毕业设计（论文） 12 图

27、2 /以下是有向图的邻接表存储表示/ #define MAX_VEXTEX_NUM 20 typedef struct ArcNode int adjvex； /该弧所指向的顶点的位置 struct ArcNode *nextarc； /指向下一条弧的指针 InfoType *info； /该弧相关信息的指针 ArcNode； typedef struct VNode VextexType data； /顶点信息 ArcNode *firstarc； /指向第一条依附该顶点的弧的指针 VNode,AdjListMAX_VEXTEX_NUM； typedef struct AdjList ver

28、tices； int vexnum,arcnum； /图的当前顶点数和弧数 int kind； /图的种类标志 太原理工大学毕业设计（论文） 13 二二.图图的的优优先遍先遍历历 图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图 G 的初态是所有顶点均未曾访问过。在 G 中任选一顶点 v 为初始出 发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点 v，并将其标记为已访问过； 然后依次从 v 出发搜索 v 的每个邻接点 w。若 w 未曾访问过，则以 w 为新的出发点继续 进行深度优先遍历，直至图中所有和源点 v 有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶 点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，

29、则另选一个尚未访问的顶点作为 新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵 深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地， 用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 深度优先搜索的过程 设 x 是当前被访问顶点，在对 x 做过访问标记后，选择一条从 x 出发的未检 测过的边(x，y)。若发现顶点 y 已访问过，则重新选择另一条从 x 出发的未检测过的 边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的 y，对 y 访问并将其标记为已访问过；然后从 y 开始搜索，直到搜索

30、完从 y 出发的所有路径，即访问完所有从 y 出发可达的顶点之后， 才回溯到顶点 x，并且再选择一条从 x 出发的未检测过的边。上述过程直至从 x 出发的 所有边都已检测过为止。此时，若 x 不是源点，则回溯到在 x 之前被访问过的顶点； 否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过，若 太原理工大学毕业设计（论文） 14 图 G 是连通图，则遍历过程结束，否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点， 进行新的搜索过程。 图的深度遍历的 C 语言程序 #include “stdio.h“ typedef int datatype; /*假定线性表元素的类型为整型*/

31、 #define maxsize 1024 /*假定线性表的最大长度为 1024*/ # define n 100 /* 图的顶点最大个数 */ typedef char VEXTYPE; /* 顶点的数据类型 */ typedef float ADJTYPE; /* 权值类型 */ typedef struct VEXTYPE vexsn ; /* 顶点信息数组 */ ADJTYPE arcsnn ; /* 边权数组 */ int num ; /* 顶点的实际个数 */ GRAPH; /*图的深度周游*/ void DFS(GRAPH g,int qidian,int mark) /从第 q

32、idian 个点出发深度优先周游图 g 中能访问的各个顶点 g.num=0; int v1; markqidian=1; printf(“%c “,g.vexsqidian); for(v1=0;v1TH, (i, j)为阶跃状边缘点。为边缘图像。),(jiR),(jiR Roberts 算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测水平和 垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感。 Sobel 边缘检测算子子 Sobel 算子很容易在空间上实现，Sobel 边缘检测器不但产生较好的边缘检测效果， 而且受噪声的影响也比较小。当使用大的领域时，抗噪声特性会更好，但这样做会增

33、 加计算量，并且得出的边缘也较粗。 Sobel 算子利用像素点上下、左右邻点的灰度加权算法，根据在边缘点处达到极值 这一现象进行边缘的检测。Sobel 算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向 信息，但它同时也会检测出许多的伪边缘，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是 很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 太原理工大学毕业设计（论文） 17 Prewitt 边缘检测算子 Prewitt 算子是一种边缘样板算子。这些算子样板由理想的边缘子图像构成。依次 用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值。用这个最大值作 为算子的输出值（i,j） ，这样可将边缘像素检测出来。 La

34、placian of Gaussian(LoG)算子 正如上面所提到的，利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声 十分敏感，所以，希望在边缘增强前滤除噪声为此，Marr 和 Hildreth 将高斯滤波和 拉普拉斯边缘检测结合在一起，形成 LoG（Laplacian of Gaussian, LoG）算法，也称 之为拉普拉斯高斯算法LoG 边缘检测器的基本特征是： 1 平滑滤波器是高斯滤波器 2 增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数) 3 边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值 4 使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置 Canny 算子 边缘提取的基

35、本问题是解决增强边缘与抗噪能力间的矛盾，由于图像边缘和噪声 在频率域中同是高频分量，简单的微分提取运算同样会增加图像中的噪声，所以一般 在微分运算之前应采取适当的平滑滤波，减少噪声的影响。Canny运用严格的数学方法 对此问题进行了分析，推导出由# 个指数函数线性组合形式的最佳边缘提取算子网， 其算法的实质是用一个准高斯函数作平滑运算，然后以带方向的一阶微分定位导数最 大值，Canny算子边缘检测是一种比较实用的边缘检测算子，具有很好的边缘检测性能。 Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好 的平衡。 经典边缘提取算子提取图像边缘的结果对比分析 以下分别

36、采用上述几种最常用的经典图像边缘提取算子对标准的tire 图像进行边 缘特征提取，其结果如下图所示： 从下图可以看出，Roberts 算子提取边缘的结果边缘较粗，边缘定位不很准确， Sobel算子和Prewitt 算子对边缘的定位就准确了一些，而采用拉普拉斯高斯算子进行 边缘提取的结果要明显优于前三种算子，特别是边缘比较完整，位置比较准确。相比 太原理工大学毕业设计（论文） 18 而言，Canny 算子提取的边缘最为完整，而且边缘的连续性很好，效果优于以上其他 算子，这主要是因为它进行了“非极大值抑制”和形态学连接操作的结果。 上面几种基于微分的经典边缘提取算子，它们共同的优点是计算简单、速度

37、较快， 缺点是对噪声的干扰都比较敏感。在实际应用中，由于图像噪声的影响，总要将经典 的算法进行改善结合其他一些算法对一幅含噪声的图像进行处理，然后再采用经典的 边缘提取算子提取图像边缘。 Roberts边缘算子在C语言环境中的程序 由于本文方法的主要部分在于深度优先遍历图像上的点,并考虑算法的时间复杂度,所 以采用传统的Roberts边缘算子。该算子是利用局部差分算子寻找边缘算子的方法,由 下式给出: 函数名称：RbertsDIB() 太原理工大学毕业设计（论文） 19 参数：char* lDIBBits：指向源 DIB 图像指针 Long IWidth：源图像宽度 Long IHeight：

38、源图像高度 说明：带函数用 roberts 边缘检测算子进行边缘检测运算，要求目标图像为灰度图像 Double RobertDIB(char* IpDIBBits,Long lWidth,long lHeight); 指向源图像数据的指针 char* lpSrc; 指向缓冲图像数据的指针 char* lpDst; 指向缓冲 dib 图像数据的指针 char* lpnewDIBBits; 循环变量 Long i; long j; 像素值 double result; unsigned char pixel4; 暂时分配内存，以保存新图像 lpNewDIBBits=malloc(lWidth*lH

39、eight); if(lpNewDIBBits=NULL); 分配内存失败 return false; 初始化新分配的内存，设定初始值为 255 lpDst=（char*）;lpNewDIBBits; memset(lpDst,(BYTE)255,lWidth*lHeifht); 使用水平方向的结构元素进行腐蚀 太原理工大学毕业设计（论文） 20 for(j=lHeight-1;j0;j-); for(i=0;inum=0; /*创建图*/ void GraphCreate(GRAPH *L) int i,j; GraphInit(L); printf(“请输入顶点数目：“); scanf(“

40、%d“, printf(“请输入各顶点的信息(单个符号）：“); for(i=0;inum;i+) fflush(stdin); scanf(“%c“, printf(“请输入边权矩阵的信息：“); for(i=0;inum;i+) for(j=0;jnum;j+) scanf(“%f“, 太原理工大学毕业设计（论文） 22 printf(“图已经创建完毕！“); /*求结点数*/ int GraphVexs(GRAPH *L) return(L-num); /*图的输出*/ void GraphOut(GRAPH L) int i,j; printf(“n 图的顶点数目为：%d“,L.num

41、); printf(“n 图的各顶点的信息为：n“); for(i=0;i0;j-); for(i=0;ilWidth-1;i+); 由于使用 22 的模板，为防止越界，所以不处理最下边和嘴右边的两列像素 lpsrc=(char*)lpdibbits+lwidth*j+i; 指向源图像的第 j 行，第 i 个像素的指针 lpDst=(char*)lpNewDIBBits+lWidth*j+i; 取得当前指针处 22 区域的像素值，注意要转换为 unsigned char 型 pixel0=(unsiagn char)*lpSrc; pixel0=(unsiagn char)*(lpSrc+1)

42、; pixel0=(unsiagn char)*(lpSrc-lWidth); pixel0=(unsiagn char)*(lpSrc-lWidth+1); 计算目标图像中的当前点 result=sqrt(pixel0-pixel3)*(pixel0-pixel3)+(pixel1- pixel2*(pixel1-pixel2); return result; 太原理工大学毕业设计（论文） 25 /*主函数*/ void main() GRAPH tu; GraphCreate( GraphOut(tu); GraphDFS(tu); 如上图通过此边缘识别方法可得到人体的边缘线条，其中白色线

43、条为人体边缘。 五五.人体人体测测量量实际实际参数参数获获取取 在图像处理中，得到的结果是像素坐标，往往需要转换成实际的空间距离。推导 太原理工大学毕业设计（论文） 26 了图像像素和实际空间距离的变换公式和摄像机拍摄相关参数的求解公式。摄像机倾 斜一定角度拍摄图像（不倾斜时倾角为 0） ，摄像机拍摄图像的示意图见图 3。F 为镜头 的光心位置，虚线为主光轴，M、N 分别为镜头视角的上下端点，A、B 为成像物体的上 下端点，C、D 则分别为 A、B 点在图像中的成像位置；L 为焦点到垂直平面的距离。已 知条件：L、GM、MN、A 在图像中的像素点坐标、B 在图像中的像素点坐标、 视角内的像素总

44、数 2n。要求解问题：AB 之间的实际长度。 图 3 摄像机倾角成像 由式此可知，要计算像素与空间长度的对应关系，需要知道 3 个参数的具体数值：摄 像机光心与被拍照物体的水平距离 L、摄像机的倾角 、视角 2。在 3 个参数中摄 像机的视角 2 最容易测出，可事先测出摄像机的视角 2，测量过程中保持视角不变。 下面推导另两个参数的求解公式。 太原理工大学毕业设计（论文） 27 空间 4 点 A、B、C、D 在图像中的像素位置分别为 PA、PB、PC、PD，A、B 之间的 空间长度为 AB，C、D 之间的空间长度为 CD，有： PA、PB、PC、PD、AB、CD 已知， 事先标定出来，则方程只

45、有个未知数 ，是关 于 的二元一次方程组，解方程组可以得参数 ，即可得参数 L。 太原理工大学毕业设计（论文） 28 中英文资料翻译中英文资料翻译 外外 文文 文文 献：献： On the three-dimensional anthropometric Anthropometry is the human body by measuring the size of each part to determine the individuals and groups in the body between the individual differences, the human body to study the morphological characteristics, so as to industrial design,