[发明专利]一种基于骨架提取的人体非线性变换算法

说明书

本发明公开了一种基于骨架提取的人体非线性变换算法，包括以下步骤：S1、提取图像多边形轮廓；S2、获取曲线上的轮廓控制点；S3、提取出人体图像的骨架；S4、确定控制点相对于骨架的位置信息；S5、对控制点进行非线性变换；S6、对变换后的控制点进行拟合。本发明的算法将骨架应用到图像变形上，不仅可以很好的保留图形的原始风貌，同时也能描述图形的变化过程。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理及图像变形技术领域，特别涉及一种基于骨架提取的人体非线性变换算法。

背景技术

随着近些年来电脑技术的快速发展，图像处理技术的研发与应用已经走过了几十年的前期摸索阶段，技术的成熟度、完善度、易用性、人性化、经济性等，都已经取得了巨大的突破。图形变换变形也是计算机图像处理中一个重要的部分。目前，大多数的图形变换都是基于线性的变换，比如平移，旋转，缩放等，但现实生活中物体发生的变化并不全是线性变化的，比如人体的某个部位的体型在一段时间内的变化。

图象变形技术是图形学中的一个重要问题,也是一个较为成熟的问题,坐标变换和图象内插是最关键的两项技术,其中,图象坐标变换是指如何通过图象上有限的控制点的坐标变化来界定整幅图象的坐标点变化,以便在原始图象和变形图象之间建立起坐标映射关系；而图象内插是指如何确定变形图象中每一像素的颜色取值,通常这由原始图象和目标图象综合坐标映射内插得到。变形的过渡控制虽然对变形结果产生很大的影响,但它更多地体现为操作人员的意愿。骨架作为一种能够使图像降维的有力手段，能够保持与原图像相同的拓扑结构，存于对称轴上，减少冗余干扰信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于骨架提取的人体非线性变换算法，该算法不仅可以很好的保留图形的原始风貌，同时也能描述图形的变化过程。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于骨架提取的人体非线性变换算法,所述算法包括以下步骤：

S1、提取图像多边形轮廓；

S2、获取曲线上的轮廓控制点；

S3、提取出人体图像的骨架；

S4、确定控制点相对于骨架的位置信息；

S5、对控制点进行非线性变换；

S6、对变换后的控制点进行拟合。

进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S1.1、使用高斯滤波器平滑处理原图像；

S1.2、用一阶偏导的有限差分进行计算梯度的幅值和方向；

S1.3、对梯度幅值进行非极大值抑制；

S1.4、用双阈值算法检测和连接边缘。

进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S2.1、过步骤S1提取得到的轮廓数据中相邻的三点作出圆，得到该圆的圆心，从相邻三点的中间点向圆心作向量；每一个轮廓数据点得到一个对应的向量值；

S2.2、根据向量间的关系去掉误差点，得到图形的轮廓控制点；也可以使用CAD软件直接对轮廓图像进行轮廓控制点的提取。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S3.1、采用迭代腐蚀的算法，将二值化后的目标图像，从边界处开始“燃烧”，目标图像就会逐渐细化，最后剩下单像素宽的图像为图像的骨架；

S3.2、标记图像边界，如果该点的邻域中有三个非零点相邻则删除该点；

S3.3、如果该点邻域有3或4个点相邻则删除该点；