基于圖像分析的體操落地穩定性分析

高保華

摘 要： 針對體操落地穩定性控制和定量分析難度較大的問題，提出基于圖像區域特征同態分割的體操落地圖像視覺評估和穩定性分析方法。首先構建Pairwise MRF模型提取體操落地視覺特征，并劃分圖像區域；然后對采集的體操落地視覺圖像在MRF框架下構建視覺觀察分布模型，采用圖像區域特征同態分割方法設計體操落地穩定性的視覺判別模型，實現體操落地穩定性視覺定量分析；最后仿真結果表明，該方法的體操落地穩定性控制和評價置信度較高，可靠性好，具有一定的實際應用價值。

關鍵詞： 體操運動員落地穩定性分析； 圖像分析； 圖像分割； 穩定性控制

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）05?0066?04

Abstract： Since it is difficult for gymnasts to control their landing stability and for analyzers to perform their quantitative analysis， a gymnast landing image visual evaluation and stability analysis method based on the region feature homomorphism segmentation of the image is put forward. The Pairwise MRF model is constructed to extract the visual features of gymnast landing， and divide the image area. A visual observation distribution model is constructed for the acquired gymnast landing visual image under the MRF framework. The region feature homomorphism segmentation method of image is adopted to design the visual judgment model of the gymnast landing stability to realize the visual quantitative analysis of the gymnast landing stability. The simulation results show this method has good landing stability control and high evaluation confidence coefficient for gymnasts， high reliability， and a certain practical application value.

Keywords： gymnast landing stability analysis； image analysis； image segmentation； stability control

0 引 言

體操運動的落地穩定性是評判動作質量完成好壞的重要指標之一。通過人工視覺分析方法評價和控制體操運動落地穩定性準確度不高、主觀性強。隨著計算機視覺圖像處理技術的發展，采用圖像分析方法進行體操運動的落地穩定性判斷，實現對體操運動員的落地姿態矯正和控制，改善運動訓練效果，發揮最佳的競技水平。

采用計算機視覺判斷方法分析體操運動的落地穩定性特征，同樣在進行體操運動的動作完成效果評價和成績評定中發揮著重要作用，分析體操落地穩定性圖像以對體操落地穩定性視覺特征建模為基礎，對體操運動員落地過程進行圖像采集和視覺特征分析。采用圖像視覺特征分割方法進行落地的穩定性評價和控制，常見的方法主要有小波特征分解方法[1]、神經網絡穩定性控制及圖像訓練方法和圖像輪廓邊緣檢測方法等[2?3]。上述方法通過對體操運動落地過程的圖像分解和識別，實現三維視覺對比分析和動作判斷，提高穩定性評價水平[4?5]。但是也都存在較大缺陷。

本文提出基于圖像區域特征同態分割的體操落地圖像視覺評估和穩定性分析方法，仿真結果表明，本文的體操落地穩定性控制和評價置信度高，可靠性好。

1 區域化運動視覺特征提取方法

1.1 提取運動視覺特征

式中：[βi=β1i，β2i，β3i，β4iT]稱為第[i]個局部區域的圖像前后平移特征變量；[k]表示劃分后的子圖模型節點分配標號值；[yki]表示較大的圖像局部塊標號值。

在建立的圖像局部區域MRF模型中劃分圖像區域，有利于描述圖像的局部特征。

2 圖像分析的落地穩定性估計

2.1 圖像的區域特征匹配

首先采用Pairwise MRF模型進行體操落地視覺特征提取和圖像的區域劃分，對采集的體操落地視覺圖像在MRF框架下進行視覺觀察分布模型的構建。根據全局固定的先驗Potts模型[9?10]建立體操運動落地穩定點的局部區域先驗分布函數，Potts先驗參數[βi]選擇如下：

3 仿真實驗與結果分析

首先進行體操運動員的動作信息視覺采集，進行計算機視覺分析和特征重構，采用主機配置為Pentium[?] D CPU 2.80 GHz，2.79 GHz，2.00 GB內存的CCD成像設備采集體操運動落地動作，在Matlab仿真環境中進行圖像處理和分析的軟件編程設計，體操運動員在落地過程中的位姿參量信息設定見表1。

根據上述三維模型參數設定，評價和分析體操運動中落地的穩定性。給定落地穩定性的收斂性條件如下：

如果求得的函數值滿足上述收斂性條件，則認為體操運動員落地的穩定性較好，完成體操動作的質量較高。首先進行原始圖像采集，得到體操落地動作圖像視覺采集如圖1所示。

對采集的體操落地視覺圖像在MRF框架下進行視覺觀察分布模型構建，進行體操落地視覺特征提取和圖像的區域劃分，得到優化處理后的輸出圖像如圖2所示。

由圖2可知，采用本文方法進行圖像分析和處理，提高了體操運動員在落地過程的圖像重構和穩定性判斷。

不同方法進行落地穩定性評價的置信度測量性能對比如圖3所示。分析圖3得知，隨著像素點采樣個數的增多，對體操落地的穩定性評價準確性逐漸提高。而采用本文方法，在采樣像素信息不足的情況下，仍然能保持較高的評價準確性，置信度高于傳統方法。

4 結 語

本文采用圖像分析方法進行體操運動的落地穩定性判斷，實現對體操運動員的落地姿態矯正和控制，改善運動訓練效果，發揮最佳的競技水平。提出基于圖像區域特征同態分割的體操落地圖像視覺評估和穩定性分析方法，采用Pairwise MRF模型進行體操落地視覺特征提取和圖像的區域劃分，對采集的體操落地視覺圖像在MRF框架下構建視覺觀察分布模型，采用圖像區域特征同態分割方法進行體操落地穩定性的視覺判別模型設計，實現體操落地穩定性視覺分析。分析實驗得知，本文方法的準確性較好，可靠性較高，性能優于傳統方法。

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