基于红外图像的人体参数测量技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 非接触式测量要求 | 第15页 |
| 1.3.2 非接触测量的方法分类 | 第15-18页 |
| 1.4 本课题的主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 人体尺寸分析 | 第20-32页 |
| 2.1 人体尺寸测量内容 | 第20-28页 |
| 2.1.1 人体关键尺寸基准点 | 第21-22页 |
| 2.1.2 人体关键基准线的手工及自动测量方法 | 第22-28页 |
| 2.2 人体骨骼及肌肉特征研究 | 第28-29页 |
| 2.2.1 脂肪和肌肉特征 | 第28-29页 |
| 2.2.2 关节及骨骼特征 | 第29页 |
| 2.3 人体的比例函数模型获取 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 系统标定以及相机的校正 | 第32-42页 |
| 3.1 系统标定 | 第32-34页 |
| 3.1.1 坐标系 | 第32-33页 |
| 3.1.2 相机成像模型 | 第33-34页 |
| 3.2 相机透视畸变校正 | 第34-37页 |
| 3.2.1 透视畸变的产生原因 | 第35页 |
| 3.2.2 透视畸变校正 | 第35-37页 |
| 3.3 相机几何畸变校正 | 第37-41页 |
| 3.3.1 几何畸变的产生原因 | 第37页 |
| 3.3.2 几何畸变的校正 | 第37-41页 |
| 3.4 结论 | 第41-42页 |
| 第4章 人体红外图像的预处理及检测方法 | 第42-67页 |
| 4.1 红外图像的简述及特点 | 第42-43页 |
| 4.2 红外图像预处理 | 第43-46页 |
| 4.2.1 图像灰度化 | 第45-46页 |
| 4.3 图像噪点检测 | 第46-48页 |
| 4.3.1 均值滤波 | 第47页 |
| 4.3.2 中值滤波 | 第47-48页 |
| 4.4 图像的二值化 | 第48-52页 |
| 4.4.1 全局迭代阈值法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 类间方差法 | 第49-50页 |
| 4.4.3 最优阈值法 | 第50-52页 |
| 4.5 图像的边缘增强 | 第52-60页 |
| 4.5.1 算法简介 | 第52页 |
| 4.5.2 基于一阶微分的图像边缘增强 | 第52-55页 |
| 4.5.3 基于二阶微分的图像边缘检测 | 第55-60页 |
| 4.6 图像测量方法的确定 | 第60-66页 |
| 4.6.1 曲线凹凸点检测 | 第60-61页 |
| 4.6.2 凹凸极值识别法 | 第61-62页 |
| 4.6.3 建模识别法 | 第62-63页 |
| 4.6.4 曲线拟合逼近法 | 第63-65页 |
| 4.6.5 人体的曲线长度的获取 | 第65-66页 |
| 4.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 实验系统的研究结果与分析 | 第67-78页 |
| 5.1 实验设备及系统功能介绍 | 第67-76页 |
| 5.1.1 软件环境 | 第67-68页 |
| 5.1.2 图像采集 | 第68-69页 |
| 5.1.3 利用OpenCV进行图像预处理 | 第69-70页 |
| 5.1.4 特征点识别及参数自动获取 | 第70-76页 |
| 5.2 实验结果与误差分析 | 第76-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
