孫瑞陽(yáng) 孫玉濱段煉 趙藍(lán)飛

【摘要】? ? 本文提出一種基于Ransac模型的太極拳競(jìng)賽場(chǎng)地分割算法。首先根據(jù)像素的顏色以及該像素鄰域內(nèi)的顏色進(jìn)行白點(diǎn)像素篩選。其次通過(guò)Ransac模型對(duì)全部篩選出的白點(diǎn)像素進(jìn)行擬合，進(jìn)而確定太極拳競(jìng)賽場(chǎng)地的邊界像素。最后通過(guò)射線法分割出太極拳競(jìng)賽場(chǎng)地。

【關(guān)鍵詞】? ? 太極拳場(chǎng)地分割? ? Ransac模型? ? 射線法

Abstract： This paper proposes a Taijiquan competition ground segmentation algorithm based on Ransac model. Firstly， white pixel selection is executed according to the pixel color information and its neighbourhood color information. Secondly， ransac model is employed to fitting the boundary of? Taijiquan competition ground. Finally， ray method is employed to segment Taijiquan competition ground.

Keywords： Taijiquan competition ground segmentation; Ransac model; ray method

引言

由于區(qū)域檢測(cè)對(duì)于體育競(jìng)賽過(guò)程中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作識(shí)別、自動(dòng)評(píng)分均具有較為重要的作用，因此該技術(shù)已成為圖像處理研究的熱點(diǎn)技術(shù)，并且已應(yīng)用于一些熱門(mén)的體育比賽中。例如足球場(chǎng)標(biāo)志線檢測(cè)方法[1]，檢測(cè)網(wǎng)球場(chǎng)地的線檢測(cè)方法[2]，通用的體育場(chǎng)地自動(dòng)檢測(cè)方法[3]。但是至今仍沒(méi)有一個(gè)專(zhuān)門(mén)針對(duì)太極拳競(jìng)賽區(qū)域的檢測(cè)方法。另外，以上三種方法均采用hough變換檢測(cè)體育場(chǎng)地的邊界進(jìn)而檢測(cè)出競(jìng)賽區(qū)域，而hough變換對(duì)于非邊界像素的容錯(cuò)性較差，檢測(cè)出的競(jìng)賽區(qū)域容易包括非競(jìng)賽區(qū)域像素點(diǎn)。

為了準(zhǔn)確地檢測(cè)出太極拳競(jìng)賽區(qū)域，本文針對(duì)太極拳競(jìng)賽場(chǎng)地的特點(diǎn)設(shè)計(jì)一個(gè)基于Ransac模型的太極拳競(jìng)賽區(qū)域檢測(cè)方法。首先，該方法將RGB格式彩色圖像轉(zhuǎn)化為HSB格式圖像。再次，該方法通過(guò)對(duì)H通道數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值篩選以及鄰域搜索從而篩選出有可能構(gòu)成競(jìng)賽區(qū)域邊界的白點(diǎn)像素。從次，該方法設(shè)計(jì)一個(gè)基于Ransac模型的邊界檢測(cè)算法，進(jìn)而擬合出競(jìng)賽區(qū)域邊界。最后，該方法通過(guò)射線法對(duì)非邊界像素進(jìn)行處理從而確定競(jìng)賽區(qū)域的位置。

一、 本文算法

1.1? 白點(diǎn)像素篩選法

本文設(shè)計(jì)白點(diǎn)像素篩選法，初步篩選出有可能構(gòu)成競(jìng)賽區(qū)域邊界的白點(diǎn)像素。由于太極拳競(jìng)賽區(qū)域邊界由具有一定寬度的白色線條構(gòu)成，邊界周邊區(qū)域由藍(lán)色的地毯構(gòu)成。根據(jù)這一條件，本文設(shè)計(jì)將基于顏色閾值的像素篩選法以及鄰域搜索法作為白點(diǎn)篩選的條件，對(duì)于H通道數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選。其中顏色閾值對(duì)應(yīng)于白點(diǎn)像素的顏色特征，鄰域搜索法對(duì)應(yīng)于邊界周邊像素的色彩特征。

假設(shè)集合P表示包括太極拳競(jìng)賽區(qū)域的數(shù)字圖像，P中的元素對(duì)應(yīng)圖像中的各像素點(diǎn)，P的表達(dá)式如式1所示：

其中x、y分別表示像素的橫縱坐標(biāo)，M、N分別表示圖像的寬和高。令Hx，y表示像素px，y的H通道灰度值，Hx，y的色調(diào)值范圍為[320，360]時(shí)判定px，y為候選點(diǎn)，否則該像素為無(wú)效點(diǎn)。鄰域搜索法在px，y的鄰域內(nèi)搜索是否包含色調(diào)范圍為[230，250]的像素。如果存在則判定px，y為候選點(diǎn)，否則px，y為無(wú)效點(diǎn)。白點(diǎn)像素篩選法整體計(jì)算方法如式2所示：

其中Lx，y代表像素是否為白點(diǎn)像素，如果Lx，y=1則該點(diǎn)為白點(diǎn)像素，否則該點(diǎn)為無(wú)效點(diǎn);符號(hào)∧表示與運(yùn)算;Qx，y表示以px，y為中心的9×9鄰域像素集合。

1.2? Ransac模型確立區(qū)域邊界

根據(jù)公式（2）已經(jīng)篩選出一些白點(diǎn)像素。這些像素中有一部分屬于太極拳競(jìng)賽區(qū)域邊界，另一部分屬于背景像素。為了進(jìn)一步篩選出區(qū)域邊界像素，本文設(shè)計(jì)一個(gè)專(zhuān)用于檢測(cè)太極拳競(jìng)賽區(qū)域邊界的Ransac模型用于對(duì)白點(diǎn)像素進(jìn)行直線擬合。令上標(biāo)n代表迭代次數(shù)，Ransac模型的迭代過(guò)程如下所示：

1）選擇任意四個(gè)白點(diǎn)組構(gòu)成像素點(diǎn)集I（n），將I（n）作為假設(shè)的局內(nèi)像素點(diǎn)集;

2）以I（n）中每個(gè)像素作為區(qū)域頂點(diǎn)，用線段將它們首尾相接，形成一個(gè)四邊形。記錄該四邊形邊界上所有像素點(diǎn)集B（n）;

3）遍歷全體白點(diǎn)像素，根據(jù)白點(diǎn)的坐標(biāo)與邊界像素點(diǎn)的坐標(biāo)是否一致，判斷白點(diǎn)像素是否在四邊形的邊界上。記錄四邊形邊界白點(diǎn)像素?cái)?shù)量Cn;

4）重復(fù)步驟1～3得到第n+1迭代過(guò)程的局內(nèi)點(diǎn)集，邊界白點(diǎn)像素?cái)?shù)量，以及邊界像素點(diǎn)集。如果C（n+1）>C（n）則保留I（n+1），C（n+1）以及邊界像素點(diǎn)集B（n+1）。如果C（n+1）≤C（n）則保留I（n），C（n）以及邊界像素點(diǎn)集B（n）;

重復(fù)進(jìn)行步驟1～4的迭代過(guò)程，直到邊界白點(diǎn)像素?cái)?shù)量不再增加為止。此時(shí)算法收斂。假設(shè)經(jīng)過(guò)m次迭代后算法收斂，則B（m）即為構(gòu)成太極拳競(jìng)賽區(qū)域邊界的全體像素集。

收到的數(shù)字特征進(jìn)行加權(quán)求和，根據(jù)結(jié)果識(shí)別當(dāng)前幀對(duì)應(yīng)的太極拳關(guān)鍵動(dòng)作。

1.3? 射線法確定競(jìng)賽區(qū)域

根據(jù)Ransac模型確定區(qū)域邊界像素集B（m），還需根據(jù)B（m）中各像素的橫縱坐標(biāo)確定競(jìng)賽區(qū)域所屬像素。本文采用已有的射線法對(duì)全體非邊界像素進(jìn)行處理，從而確定場(chǎng)內(nèi)像素的位置。射線法的步驟如下所示：1）在太極拳競(jìng)賽圖像中選取一個(gè)像素;2）統(tǒng)計(jì)位于該像素水平掃描射線上的邊界像素?cái)?shù)量K;3）如果K%2=1則判定該點(diǎn)包含在區(qū)域內(nèi)部，否則改點(diǎn)為非競(jìng)賽區(qū)域像素;4）選取下一像素重復(fù)執(zhí)行步驟2）～步驟4），直到所有像素均遍歷完畢。

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)部分采用的軟件平臺(tái)為64位Windows 7操作系統(tǒng)，仿真環(huán)境是Matlab 2016a。硬件平臺(tái)的處理器型號(hào)是Intel i5 9400F，內(nèi)存容量16GB DDR4，顯卡型號(hào)GTX 1660ti。仿真過(guò)程對(duì)包含太極拳競(jìng)賽區(qū)域的圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè)，程序的輸入和輸出均為后綴為jpg的數(shù)字圖像。通過(guò)Ransac模型擬合出的區(qū)域邊界以及太極拳競(jìng)賽區(qū)域分割結(jié)果如圖1所示。

由圖1（b）可知白點(diǎn)像素篩選法篩選出競(jìng)賽區(qū)域邊界像素以及一些非邊界像素，這些像素均滿足公式（2）所示的篩選條件。由圖1（c）可知Ransac模型能夠舍棄非邊界像素，僅保留構(gòu)成競(jìng)賽區(qū)域邊界像素。由圖1（d）可知射線法可以根據(jù)邊界像素標(biāo)識(shí)出邊界內(nèi)的全體像素。根據(jù)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知：基于Ransac模型的太極拳競(jìng)賽區(qū)域檢測(cè)方法能夠有效地排除非競(jìng)賽區(qū)域像素的干擾，檢測(cè)出太極拳競(jìng)賽區(qū)域較為準(zhǔn)確。

三、結(jié)論

本文提出一種基于Ransac模型的太極拳競(jìng)賽場(chǎng)地分割算法。首先遍歷圖像中的全體像素，根據(jù)像素自身的顏色信息以及以該像素為中心的鄰域像素的色彩信息進(jìn)行初次篩選，從而篩選出可能的白點(diǎn)像素。其次利用Ransac模型對(duì)所有可能的白點(diǎn)像素進(jìn)行邊界擬合，從而篩選出競(jìng)賽場(chǎng)地的四個(gè)頂點(diǎn)并標(biāo)示出競(jìng)賽區(qū)域邊界上的所有邊界像素點(diǎn)。最后遍歷圖像中的所有像素，根據(jù)像素的左射線上邊界像素的個(gè)數(shù)判別該像素是否屬于太極拳競(jìng)賽區(qū)域，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)太極拳競(jìng)賽區(qū)域分割任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文算法可以有效地分割出太極拳競(jìng)賽區(qū)域。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]欒帥， 尹紅娟. 基于霍夫變換的足球場(chǎng)標(biāo)志線檢測(cè)[J]. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程， 2017， 45（1）：152-155.

[2]段小霞， 智敏， 王飛，等. 基于Hough變換的快速網(wǎng)球場(chǎng)地線檢測(cè)[J]. 科技傳播， 2011， （15）：214-215.

[3]殷偉良， 陳臨強(qiáng)， 李偉. 體育視頻中場(chǎng)地自動(dòng)檢測(cè)方法[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用， 2012， 21（5）：184-188.