基于D-P算法的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉方法研究

韓 野

(大連財經(jīng)學(xué)院 體育部，遼寧 大連 116600)

隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，其在體育運(yùn)動訓(xùn)練領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛.將圖像處理技術(shù)應(yīng)用到體育訓(xùn)練中是提高運(yùn)動動作的校正能力，以及提升體育運(yùn)動訓(xùn)練效果的關(guān)鍵[1].網(wǎng)球擊球動作復(fù)雜，技術(shù)難度較高，需要對技術(shù)動作進(jìn)行實(shí)時分析和規(guī)范性校正，提高運(yùn)動規(guī)劃能力.網(wǎng)球正手擊球是得分的關(guān)鍵，捕捉網(wǎng)球正手擊球錯誤動作的軌跡線形，結(jié)合圖像處理技術(shù)進(jìn)行軌跡分析，提高網(wǎng)球正手擊球的準(zhǔn)確度.采用圖像處理方法與計算機(jī)三維視覺分析方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉，構(gòu)建專家數(shù)據(jù)庫進(jìn)行視覺分析，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉和修正[2].本文提出一種基于D-P算法的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉方法，在三維視覺模型下進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形圖像采集，采用D-P算法對捕捉到擊球錯誤動作軌跡線形進(jìn)行誤差調(diào)節(jié)和修正，實(shí)現(xiàn)對軌跡線形的正確捕捉.最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，證實(shí)了本文方法在提高網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉和動作校正能力方面的優(yōu)越性能.

1 圖像采集與預(yù)處理

1.1 網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡圖像采集

為了實(shí)現(xiàn)基于計算機(jī)三維視覺分析的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉識別，首先需要對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形進(jìn)行數(shù)字特征采集，利用數(shù)碼成像設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的視覺捕捉，結(jié)合計算機(jī)三維視覺采集方法進(jìn)行圖像采集和特征分析[3].定義網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡的計算機(jī)三維視覺采集幀差為g'，離散采樣率為x=[1,-1]，單幀網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉圖像的邊緣輪廓的分塊信息素為：

(1)

(2)

構(gòu)建網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉中動作圖像的紋理信息特征傳導(dǎo)模型，描述為：

c(x,y)=

∑W[I(xi,yi)-I(xi+Δx,yi+Δy)]2

(3)

其中，(Δx,Δy)T是網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡圖像在空中的位置分布概率密度函數(shù)，(xi,yi)是網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉的坐標(biāo)點(diǎn)，按照視覺信息特征傳輸結(jié)構(gòu)進(jìn)行像素空間重構(gòu)，對網(wǎng)球運(yùn)動背景圖像B和前景圖像I進(jìn)行尺度分解和信息融合處理，得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的噪點(diǎn)分布模型.將網(wǎng)球擊球動作軌跡分布模塊分為(W/2)×(H/2)個子塊，圖像的信息融合捕捉方程表達(dá)為：

(4)

(5)

其中，x，y，z為網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形局部信息特征點(diǎn)分布特征量，由此實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡圖像采集[5]，得到采集模型如圖1所示.

圖1 網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡圖像采集模型

1.2 擊球錯誤動作軌跡線形濾波預(yù)處理

在網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形圖像采集的基礎(chǔ)上，采用小波多尺度分解方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形濾波處理，在圖像的成像區(qū)域進(jìn)行噪點(diǎn)盲分離，采用小波分析方法，得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉的多重色差核矩陣標(biāo)記為：

(6)

上式中，r1表示網(wǎng)球運(yùn)動軌跡的狀態(tài)關(guān)聯(lián)估計特征值，r2表示關(guān)聯(lián)系數(shù)，σ1表示特征匹配度，N1為網(wǎng)球運(yùn)動軌跡的線性分量.設(shè)置h為網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣像素集，采用自適應(yīng)分塊特征匹配方法進(jìn)行擊球錯誤動作軌跡線形圖像輪廓分割[6]，將色譜圖像分成M×N個2×2的子塊Gm,n，得到軌跡線形捕捉的特征分布矩陣為：

(7)

其中：

g(m,n)(u,v)=I(k)g[2(m-1)+u,2(n-1)+v]

(8)

其中，u∈{1,2};v∈{1,2}表示網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形分塊融合的尺度，采用小波多尺度分解方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形濾波處理，采用一維小波變換[7]，得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的形狀規(guī)則特征分布像素集為：

xi(t)=

(9)

2 網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉優(yōu)化

2.1 網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形特征提取

在采用小波多尺度分解方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形濾波處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉. 本文提出一種基于D-P算法的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉方法，提取網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣輪廓特征點(diǎn)[8]，給出網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形濾波的母小波函數(shù)為：

H(z)=

(10)

對于k個鄰近點(diǎn)，在母小波的基函數(shù)中進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線的圖譜分解，以像素點(diǎn)(θe,pe)為小波變換的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作母特征點(diǎn)，采用多尺度的小波分解方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的動態(tài)濾波[9]，得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的灰度像素集：

(11)

式中，dij(Z)為網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊界像素點(diǎn)的歐式距離，dX(xi,xj)為圖像在4×4子網(wǎng)格內(nèi)的局部區(qū)域活動輪廓分量，提取網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣輪廓特征點(diǎn)，采用灰度直方圖特征提取方法進(jìn)行擊球錯誤動作軌跡線形圖像的灰度信息增強(qiáng)處理，得到在N×N窗口wi內(nèi)得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的中心像素集和邊緣像素集分別表述為：

Iif(x,y)=I*G(x,y,σi)

(12)

Iiv(x,y)=I*stdfilt(x,y,wi)

(13)

Sgif(x,y)=-log(Pif(x,y))

(14)

其中，G(x,y,σi)表示相似性特征，結(jié)合小波多尺度分解方法進(jìn)行多尺度特征尋優(yōu)，可以得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形跟蹤捕捉的邊界幾何特征量，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形特征提取[10].

2.2 D-P算法尋優(yōu)

以Ix為中心進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線的分塊特征匹配，提取的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形包絡(luò)線f(gi)為：

(15)

采用灰度直方圖特征提取方法進(jìn)行擊球錯誤動作軌跡線形圖像灰度信息增強(qiáng)，計算網(wǎng)球正手擊球錯誤動作局部圖像灰度信息分量為：

(16)

設(shè)定σ0為網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣信息尺度，采用RGB分解方法[11]，得到網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的像素特征分量為：

(17)

其中，t0表示網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣自相關(guān)特征量，t(x)表示邊緣自相關(guān)特征函數(shù)，結(jié)合像素自適應(yīng)增強(qiáng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的關(guān)鍵動作特征點(diǎn)定位，輸出為：

(18)

其中：

(19)

根據(jù)上述分析，在三維視覺模型下進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形圖像特征分析，采用局部區(qū)域梯度分解方法進(jìn)行擊球錯誤動作軌跡線形圖像的關(guān)鍵動作特征點(diǎn)定位[12]，得到融合特征分布為：

(20)

其中f(z)是網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的紋理特征分量，*為卷積運(yùn)算.

令I(lǐng)x為多分辨的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形，其中x=P,N，網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的活動輪廓為：

(21)

(22)

其中，Q為網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣尺度，W為弱邊緣特征量，采用D-P算法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉，得到D-P算法的尋優(yōu)過程為：

(23)

其中：

(24)

采用D-P算法進(jìn)行擊球錯誤動作軌跡線形圖像分塊融合處理，得到輸出的捕捉圖譜為：

(25)

圖2 算法的實(shí)現(xiàn)流程圖

3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了測試本文方法在實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉和特征提取中的應(yīng)用性能，在Matlab中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形采集掃描的頻率為16 kHz，調(diào)用Matlab中的receive等函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形采集，以5×5的分塊模式進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線的特征匹配，網(wǎng)球的三維視覺采集樣本集為1 000幅圖像.根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉仿真實(shí)驗(yàn)，首先進(jìn)行網(wǎng)球軌跡的計算機(jī)三維視覺采集，得到原始圖像采集如圖3所示.

圖3 原始圖像采集

采用小波多尺度分解方法對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形圖像進(jìn)行濾波處理，提取網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣輪廓特征點(diǎn)，得到特征提取結(jié)果如圖4所示.

圖4 特征提取結(jié)果

以圖4的特征提取結(jié)果為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉，結(jié)合分塊特征匹配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的關(guān)鍵動作特征點(diǎn)定位，測試不同軌跡捕捉方法的準(zhǔn)確性，得到對比結(jié)果如圖5所示.

測試不同方法的計算開銷，得到對比結(jié)果見表1.

表1 計算開銷對比/s

分析上述仿真結(jié)果得知，采用該方法進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉的準(zhǔn)確性較高，計算開銷較小.

圖5 軌跡捕捉的準(zhǔn)確性對比

4 結(jié)束語

捕捉網(wǎng)球的正手擊球錯誤動作軌跡線形，結(jié)合圖像處理技術(shù)進(jìn)行軌跡分析，能提高網(wǎng)球正手擊球的準(zhǔn)確度.本文提出一種基于D-P算法的網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉方法，在三維視覺模型下進(jìn)行網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形圖像采集. 采用小波多尺度分解方法對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形進(jìn)行濾波處理，提取網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的邊緣輪廓特征點(diǎn). 采用灰度直方圖特征提取方法對擊球錯誤動作軌跡線形圖像的灰度信息進(jìn)行增強(qiáng)處理，結(jié)合分塊特征匹配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形的關(guān)鍵動作特征點(diǎn)定位. 采用D-P算法對捕捉到的擊球錯誤動作軌跡線形捕捉進(jìn)行誤差調(diào)節(jié)和修正，實(shí)現(xiàn)對軌跡線的正確捕捉.研究得知，本文方法對網(wǎng)球正手擊球錯誤動作軌跡線形捕捉的準(zhǔn)確性較高，實(shí)時性較好.