基于三維傳感跟蹤的運動損傷動作細節特征提取

周建偉

摘 要： 為了提高運動損傷病理診斷有效性，提出基于三維傳感跟蹤的運動損傷動作細節特征提取方法。采用三維傳感跟蹤識別方法進行運動損傷動作的圖像采集，對采集的三維圖像進行邊緣輪廓檢測和角點檢測，提取反應運動損傷細節特征的關鍵特征點，采用損傷部位的形變位移估計方法實現運動損傷動作的統計信息特征提取和損傷程度評估，結合圖像的塊分割方法實現運動損傷動作細節特征提取。仿真結果表明，采用該方法進行運動損傷動作細節特征提取和三維傳感跟蹤識別，對運動損傷動作圖像的特征表達能力較好，實現可視化的運動損傷病理診斷和治療。

關鍵詞： 三維傳感跟蹤； 圖像采集； 運動損傷； 動作細節； 特征提取

中圖分類號： TN911?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）20?0101?03

Abstract： In order to improve the effectiveness of pathological diagnosis of sports injury， a method of sports injury motion detail feature extraction based on 3D sensing tracking is proposed. The 3D sensing tracking and recognition method is used to carry out the image acquisition for the sports injury action. The edge contour detection and corner detection of the acquired 3D image are performed to extract the key feature points embodying the sports injury detail features. The deformational displacement estimation method for an injured part is used to extract the statistical information characteristics of the sports injury action and estimate the injury degree， and combined with the image block segmentation method to extract the motion detail feature of sports injury. The simulation results show that the method， used to perform the motion detail feature extraction and 3D sensing tracking recognition of sports injury， has high feature expression ability for sports injury motion image， and can realize the visual pathological diagnosis and treatment for sports injury.

Keywords： 3D sensing tracking； image acquisition； sports injury； motion detail； feature extraction

隨著圖像處理技術的發展，采用圖像特征分析和提取方法進行運動損傷治療分析得到廣泛應用。采用CT成像技術提取運動損傷部位的圖像，結合三維圖像重構和三維傳感器跟蹤方法進行運動損傷部位分析，可有效實現對運動損傷的診斷。對運動損傷病理分析和診斷的基礎在于運動損傷動作細節特征提取[1]。當前，對運動損傷動作細節特征提取方法主要有灰度檢測方法、角點匹配方和分塊分割方法等[2]，對運動損傷圖像的輪廓、邊緣特征點進行準確標定和分塊分割，進行圖像的活動輪廓線標記，實現運動損傷動作細節特征提取，但上述方法存在收斂性不好和抗干擾能力不強等問題。對此，本文提出一種基于三維傳感跟蹤的運動損傷動作細節特征提取，采用損傷部位的形變位移估計方法實現運動損傷動作的統計信息特征提取和損傷程度評估，具有較好的應用效果。

1 運動損傷動作圖像采集處理

1.1 三維傳感跟蹤采集

分析運動損傷動作圖像的細節特征提取方法，首先采用三維傳感跟蹤采集方法進行原始運動損傷圖像采集，采用三維傳感器跟蹤進行圖像采集得到的運動損傷圖像的輪廓長度為：

1.2 邊緣輪廓檢測和角點檢測

在采用三維傳感跟蹤方法進行圖像采集的基礎上，進行圖像的邊緣輪廓檢測和角點檢測，提取反應運動損傷細節特征的關鍵特征點[4]，構建運動損傷細節動作特征重構的三維數據場，用圖像向量量化特征表達式描述為：

2 運動損傷動作細節特征提取實現

運動損傷動作圖像的動作細節特征量向量量化信息在[t]時刻的稀疏性特征分割閾值表示為[Ima（xt）=p（xtd0，1，2，…，t）]，其第[N]個運動損傷動作圖像的成像像素分布值為：

在對運動損傷動作圖像塊分割處理后，計算圖像在每個尺度下的邊緣灰度值，并與當前灰度值進行比對，求得統計量[Econ]，采用損傷部位的形變位移估計方法實現運動損傷動作的統計信息特征提取和損傷程度評估[8]，得到形變位移估計值表達為：

3 仿真實驗

基于Matlab圖像處理工具進行仿真實驗。實驗中的運動損傷動作圖像采集通過三維傳感器跟蹤識別方法實現，采集地點為某大型醫院的骨科，運動損傷圖像的細節動作特征的模板大小為200×200，灰度標準差σ取值范圍為（0.25，2），圖像三維傳感跟蹤識別的時間步長t=0.1 s，灰度總級數為280。根據上述仿真環境設定，進行運動損傷動作圖像分析和細節動作特征提取仿真，得到兩組圖像的原始圖像采集結果如圖1所示。

以圖2提取的運動損傷動作細節特征為數據基礎，進行運動損傷動作的統計信息特征提取和損傷程度評估，實現損傷判斷和治療。為了定量分析本文方法的應用性能，以損傷點的準確判斷率為測試指標，采用不同的判斷方法，得到對比結果如圖3所示。分析得知，采用本文方法進行運動損傷判斷和治療的準確性較高。

4 結 語

本文提出基于三維傳感跟蹤的運動損傷動作細節特征提取方法，并進行實驗對比。研究表明，采用該方法進行運動損傷動作細節特征提取和三維傳感跟蹤識別，對運動損傷動作圖像的特征表達能力較好，為實現可視化的運動損傷病理診斷和治療奠定基礎。

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