何波

摘 ?要： 針對(duì)傳統(tǒng)圖像分解判斷方法一直存在不能根據(jù)籃球投射角度變化完成投籃運(yùn)動(dòng)圖像分解的問題，提出基于奇異值分解的籃球投射角度智能視覺圖像分解判斷方法。通過分析不同投籃情況下，投射角度的變化，確定籃球投射角度;并以此為基礎(chǔ)，引入奇異值分解，對(duì)智能視覺圖像分解進(jìn)行判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，智能視覺圖像分解判斷方法，提升投籃運(yùn)動(dòng)分解圖像對(duì)比度;在最短時(shí)間內(nèi)，根據(jù)籃球投射角度變化，完成投籃運(yùn)動(dòng)圖像分解。

關(guān)鍵詞： 籃球投射; 角度確定; 智能視覺圖像; 圖像分解; 奇異值分解; 圖像對(duì)比度

中圖分類號(hào)： TN911.73?34; TM911.73 ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）10?0175?04

Abstract： In allusion to the long?existing problem that the decomposition of basketball shooting motion images cannot be accomplished according to the variation of basketball projection angles in the traditional image decomposition and judgment method， a basketball projection angle decomposition and judgment method based on singular value decomposition is proposed for intelligent visual images. The basketball projection angles are determined by analyzing the variation of projection angles in different basketball shooting situations. On this basis， singular value decomposition is introduced to judge the intelligent visual image decomposition. The experimental results show that the intelligent visual image decomposition and judgment method can enhance the contrast degree of basketball shooting motion decomposition images， and accomplish basketball shooting motion image decomposition according to the variation of basketball projection angles within the shortest time.

Keywords： basketball projection; angle determination; intelligent visual image; image decomposition; singular value decomposition; image contrast degree

0 ?引 ?言

在籃球投射過程中，因投籃動(dòng)作的不同，會(huì)導(dǎo)致不同投射角度的產(chǎn)生。傳統(tǒng)圖像分解法捕捉到的投籃圖像不能在投籃角度變化的過程中，捕捉到每個(gè)角度變化瞬間的清晰圖像。這也造成經(jīng)過現(xiàn)有智能視覺分解技術(shù)處理后的圖像，對(duì)比度差、分解過程耗時(shí)長等現(xiàn)象的出現(xiàn)。從投籃形式上，可將籃球投射過程中的角度，分為投空心籃時(shí)的角度和投碰籃板時(shí)的角度[1]。不同投籃形式產(chǎn)生的角度不同，面對(duì)不同的角度，需要采用不同的確定方法。在完成籃球投射過程中的角度確定之后，根據(jù)已確定的角度進(jìn)行奇異值的分解，根據(jù)分解結(jié)果對(duì)圖像的分解判斷方法進(jìn)行描述。至此，籃球投射過程中的角度智能視覺圖像分解判斷方法，得以實(shí)現(xiàn)。

1 ?籃球投射過程中的角度確定

1.1 ?投空心籃時(shí)角度的確定

在運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行空心投籃時(shí)，以球出手時(shí)的圓心位置作為原點(diǎn)[2?3]，以水平方位和豎直方位，分別作為[x]軸和[y]軸，則投空心籃時(shí)產(chǎn)生的角度如圖1所示。

根據(jù)圖1可知，投空心籃時(shí)產(chǎn)生的角度為[α]。設(shè)籃筐與球出手時(shí)圓心的距離為[d]，籃筐據(jù)地面高度為[h]，籃筐邊緣[P2]與原點(diǎn)[O]間的距離為[R]，則投空心籃時(shí)產(chǎn)生的角度[α]可表示為：

1.2 ?投碰板籃時(shí)角度的確定

在運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行碰板投籃時(shí)，假設(shè)籃板背面相同位置也有籃筐，以球出手時(shí)的圓心位置作為原點(diǎn)[3]，以水平方位和豎直方位，分別作為[x]軸和[y]軸，則碰板投籃時(shí)產(chǎn)生的角度如圖2所示。

根據(jù)圖2可知，投碰板籃時(shí)產(chǎn)生的角度[α]可表示為：

通過上述方法，首先判斷籃球的投射方式，再根據(jù)不同投射方式確定角度的步驟，完成籃球投射過程中的角度確定。

2 ?基于籃球投射角度圖像分解判斷方法的構(gòu)建

2.1 ?根據(jù)籃球投射角度完成奇異值分解

奇異值分解應(yīng)用代數(shù)特征提取思想，將待分解數(shù)值進(jìn)行矩陣排列，并通過特定方式，將任意矩陣分解成只含有非零奇異值的矩陣[4?5]。設(shè)籃球投射角度在0～180°之間變化，矩陣[A]為[a×b]的非負(fù)矩陣，且其中的每一項(xiàng)均代表一次籃球投射產(chǎn)生的角度。則矩陣[A]的奇異值分解過程，可表示為如下公式：

式中：[SA]代表矩陣[A]奇異值分解后結(jié)果;[diag]代表奇異值求解過程中的固定算法?；@球投射角度會(huì)隨投籃形式的不同發(fā)生變化，而經(jīng)過奇異值分解后的角度矩陣，具有比例不變性[6?7]。對(duì)于籃球投射角度圖像分解來說，比例不變性有效解決，因圖像分辨率不同引發(fā)的圖像尺度變化問題。

2.2 ?投射角度圖像分解判斷方法的描述

通過對(duì)籃球投射角度的奇異值分解，可知圖像的奇異值是圖像本身的非視覺特性。根據(jù)已確定的籃球投射角度，完成奇異值分解，再利用智能視覺效果處理，提高圖像分解的監(jiān)測(cè)敏感性[8]。投射角度圖像分解判斷方法，整體思路并不是對(duì)投射全角進(jìn)行奇異值分解，而是根據(jù)智能視覺系統(tǒng)估算有效投射角度，再通過視覺掩蓋效應(yīng)，掩蓋無效投射角度。通過對(duì)掩蓋后的圖像和原圖像進(jìn)行奇異值分解，得到兩幅不同的圖像。再根據(jù)兩幅圖像中有效投射角度、無效投射角度的對(duì)比，完成籃球投射角度圖像分解判斷。

2.3 ?智能視覺圖像分解判斷方法的實(shí)現(xiàn)

通過上述過程，可以完成對(duì)探求投射角度的奇異值分解和圖像分解判斷方法的描述。根據(jù)智能視覺圖像分解原理，可知籃球投射角度分解圖像的邊緣和不分文理區(qū)域，都是組成輪廓的重要部分，既代表了圖像的特征信息，也是人眼的特別關(guān)注區(qū)域[9]。為保證籃球投射過程中的角度智能視覺圖像分解判斷方法的順利實(shí)現(xiàn)，還需按照視覺掩蓋效應(yīng)，對(duì)有效投射角度和無效投射角度區(qū)分，根據(jù)區(qū)分結(jié)果，掩蓋無效投射角度。再對(duì)原圖和完成無效投射角度掩蓋后的圖片，同時(shí)進(jìn)行奇異值分解。再根據(jù)分解結(jié)果，進(jìn)行邊緣輪廓的細(xì)化處理，做到突出中心圖像。通過智能視覺圖像分解判斷方法，處理后的籃球投射角度圖像如下：

3 ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

通過上述方法，完成籃球投射過程中的角度智能視覺圖像分解判斷方法的搭建。為了驗(yàn)證該方法的實(shí)用性價(jià)值，令一名男性籃球運(yùn)動(dòng)員，在空曠的場(chǎng)地上，模擬籃球投球運(yùn)動(dòng)。分別運(yùn)用智能視覺圖像分解判斷方法和普通方法，對(duì)該名運(yùn)動(dòng)員在投籃時(shí)，角度的變化圖像進(jìn)行分解。實(shí)驗(yàn)開始前，首先對(duì)實(shí)驗(yàn)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行設(shè)施。

3.1 ?實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表1所示。

運(yùn)動(dòng)員身體參數(shù)一欄，從上至下依次為手腕力量勁度系數(shù)、手臂力量勁度系數(shù)、最小投射角度、最大投射角度、投籃力度;傳統(tǒng)方法與分解判斷方法從上至下依次為最小采集角度、最大采集角度、預(yù)期分解時(shí)間、預(yù)期圖像對(duì)比度、基礎(chǔ)亮度。為保證實(shí)驗(yàn)的公平性，所有實(shí)驗(yàn)參數(shù)均遵照真實(shí)情況制定。

3.2 ?投籃運(yùn)動(dòng)分解圖像對(duì)比度比較

完成實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定后，令該名運(yùn)動(dòng)員開始模擬投籃運(yùn)動(dòng)，分別運(yùn)用智能視覺圖像分解判斷方法和普通方法，采集投籃過程中的角度變化情況，再根據(jù)角度變化情況進(jìn)行圖像分解判斷。分解投籃角度圖像的對(duì)比度，與圖像分解判斷方法的優(yōu)劣成正比，分解后圖像的對(duì)比度越高，代表智能視覺圖像分解判斷方法的分解效果越明顯，反之則代表分解效果還需提升。

圖4a）為運(yùn)用智能視覺圖像分解判斷方法，分解得到的籃球投射過程中的角度變化圖像;圖4b）為運(yùn)用普通方法，分解得到的籃球投射過程中的角度變化圖像。根據(jù)左右兩圖對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)左圖的對(duì)比度明顯高于右圖。因此，可證明智能視覺圖像分解判斷方法，確實(shí)可提升投籃運(yùn)動(dòng)分解圖像對(duì)比度

3.3 ?投籃運(yùn)動(dòng)圖像分解時(shí)間對(duì)比

從運(yùn)動(dòng)員開始投籃時(shí)刻起，截取5 s時(shí)間，分別導(dǎo)出智能視覺圖像分解判斷方法和普通方法，完成的投籃角度分解圖像，結(jié)果如圖5所示。

圖5a）為智能視覺圖像分解判斷方法，在5 s內(nèi)完成的籃球投射角度分解圖像;圖5b）為普通方法，在5 s內(nèi)完成的籃球投射角度分解圖像。根據(jù)兩圖對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)普通方法在相同時(shí)間內(nèi)，分解得到的圖像明顯少于智能視覺圖像分解判斷方法。因此，可證明智能視覺圖像分解判斷方法，能在最短時(shí)間內(nèi)，根據(jù)籃球投射角度變化，完成投籃運(yùn)動(dòng)圖像分解。

4 ?結(jié) ?語

根據(jù)上述方法，可完成籃球投射過程中，角度智能視覺圖像分解判斷方法的搭建。通過模擬實(shí)驗(yàn)的方式，證明該方法確實(shí)比普通方法，具有更高的實(shí)用價(jià)值。

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