一种基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102034247A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102034247A(43)申请公布日2011.04.27(21)申请号201010602544.7(22)申请日2010.12.23(71)申请人中国科学院自动化研究所地址100190北京市海淀区中关村东路95号(72)发明人王阳生时岭(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人梁爱荣(51)Int.Cl.G06T7/20(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06F3/01(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称一种基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法(57)摘要本发明是一种基于背景分割对双目视觉图像的运动捕捉方法，可以完成对于人体作为前景的分割，同时对人体的上身躯干部分进行运动捕捉，从而完成人机交互的效果。本方法是在背景建模的基础上，通过对摄像头采集的干净背景进行高斯模型的建立，然后将采集的视频同背景模型进行比较，并通过双目摄像头所获得的深度信息，将场景的每一个像素给定一个属于前景或背景的概率值，并通过图切算法完成对场景前景和背景的分割。在分割前景是人体上身躯干的情况下，通过对前景轮廓的细化、去噪和关键点的确定，获得人体的基本骨架模型，从而完成运动捕捉的过程。CN102347ACCNN110203424702034250A权利要求书1/2页1.一种基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法，是基于双目视觉和背景分割的方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤S1：将双目摄像头位置固定，关闭白平衡，获取双目视觉图像；步骤S2：对获取的双目视觉图像，在设定帧数的干净背景图像下进行背景建模，得到背景模型；步骤S3：利用计算机双目视觉获取的双目深度信息，计算像素属于前景和背景的概率；步骤S4：利用双目深度信息和背景建模数据和动态图切算法，将双目视觉图像前景和背景进行分割，并提取前景轮廓；步骤S5：前景轮廓进行细化，确定人体关键点，完成运动捕捉。2.根据权利要求1所述的基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法，其特征在于：步骤S2中所述获取双目视觉图像的步骤包括如下：步骤S211：保证摄像头的位置固定，场景中没有明显的明暗变化；步骤S212：关闭摄像头的自动白平衡，在摄像头的硬件参数中，一般有自动曝光参数和自动白平衡的功能，以便在场景光线变化时实现自动调节图片质量的功能；在背景建模中，需要设定白平衡参数固定；步骤S213：采集固定帧数干净背景图像，储存在内存中。3.根据权利要求1所述的基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法，其特征在于：步骤S2中所述在设定帧数的干净背景图像下进行背景建模的步骤包括如下：步骤S221：利用高斯背景模型采集双目视觉图像中每一帧的彩色图像，分别用R，G，B代表红色，绿色和蓝色三通道的值，取值范围为0～255；步骤S221：在背景建模过程中获取了N个图像，每个图像包含320×240个像素，计算每个像素的亮度I和色度(r，g)，其中，r＝R/(R+G+B)，g＝G/(R+G+B)，R，G，B分别表示颜色通道中的红色，绿色和蓝色分量的值；步骤S221：建立像素级别的融合背景模型；计算每个像素的亮度和色度在N个图像中的均值和方差，并存入内存；步骤S221：在亮度空间建立特征背景模型，在色度空间建立基于的色度模型，将获取的色度和亮度空间中的背景模型存入内存。4.根据权利要求1所述的基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法，其特征在于：对步骤S2中所述双目视觉图像中的每个像素的深度数据代价进行计算，得到每个像素的深度代价，从而将双目深度信息引入，具体步骤包括如下：步骤231：采集并保存双目视觉图像，分别记为左图像和右图像；步骤232：为左图像的每个像素设定一个深度值，所述深度值用左图像和右图像的视差表示；步骤233：针对每个深度值，计算左图像和右图像的差异代价；步骤234：统计左图像中的代价值，并且将左图像中的代价值按照所述代价值的大小分成四组；步骤235：将每一组的代价值对该像素的前景和背景的代价进行更新，其中属于前景的代价按照对视差的指数关系进行减少，背景的代价按照视差的指数关系进行增加。2CCNN110203424702034250A权利要求书2/2页5.根据权利要求1所述的基于背景建模对双目视觉图像的运动捕捉方法，其特征在于：步骤S4所述利用双目深度信息和背景建模数据和动态图切算法，将双目视觉图像前景和背景进行分割，并提取前景轮廓，具体步骤包括如下：步骤S41：背景建模结束后，读入新读取的双目视觉图像，所述双目视觉图像包括左图像和右图像；步骤S42：利用双目视觉数据代价获得的结果，得到双目信息的数据代价；步骤S43：利用背景模型，同左图的像素进行