吳壯志,廖爽爽,聶 磊,王 政,王春慧,周詩(shī)華

(1.北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,北京 100191;2.中國(guó)航天員科研訓(xùn)練中心,北京 100094)

人體測(cè)量學(xué)是通過(guò)測(cè)量人體各部位的尺寸來(lái)確定個(gè)體之間和群體之間在人體尺寸上的差別,用以研究人的形態(tài)特征[1],從而為工業(yè)設(shè)計(jì)、人機(jī)工程、工程設(shè)計(jì)、人類(lèi)學(xué)和醫(yī)學(xué)研究等提供人體基礎(chǔ)資料[2,3].世界上已有90多個(gè)大規(guī)模的人體測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù),主要分布在發(fā)達(dá)國(guó)家,例如,在美國(guó)和歐洲得到了廣泛應(yīng)用[4]的人體測(cè)量研究計(jì)劃(Civilian American and European Survey of Anthropometry Research,CASER),日本HQL協(xié)會(huì)提出的人體測(cè)量和高質(zhì)量生活工程(Research Institute of Human Engineering for Quality Life)計(jì)劃[5]等.中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院也于2005年開(kāi)展了全國(guó)未成年人體測(cè)量項(xiàng)目,建立了全國(guó)未成年人體三維掃描數(shù)據(jù)庫(kù).

人體測(cè)量技術(shù)在近幾十年的發(fā)展中,大致經(jīng)歷了由接觸式到非接觸式、由二維到三維的發(fā)展過(guò)程.非接觸自動(dòng)測(cè)量是現(xiàn)代化人體測(cè)量技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),它以現(xiàn)代光學(xué)為基礎(chǔ),結(jié)合圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù),準(zhǔn)確、高效、客觀地獲取人體尺寸參數(shù)數(shù)據(jù),主要分為基于圖像的二維非接觸測(cè)量和基于結(jié)構(gòu)光的三維非接觸測(cè)量?jī)深?lèi).加拿大的BoSS-2系統(tǒng)[6]就是一套基于圖像的非接觸式的人體參數(shù)測(cè)量和服裝套號(hào)系統(tǒng),為加拿大軍隊(duì)提供身體測(cè)量以實(shí)現(xiàn)制服的快捷、自動(dòng)化生產(chǎn).德國(guó)Human Solution公司開(kāi)發(fā)的Vitus三維人體掃描儀[7]為典型的基于結(jié)構(gòu)光的三維非接觸人體測(cè)量設(shè)備,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人體測(cè)量學(xué)和人機(jī)工效學(xué)等領(lǐng)域.

本文研究和實(shí)現(xiàn)了一套基于圖像的人體參數(shù)測(cè)量系統(tǒng),與BoSS-2系統(tǒng)相比,本文提出的測(cè)量方法能夠識(shí)別更多的測(cè)量點(diǎn),交互修改更方便,使得測(cè)量的人體參數(shù)項(xiàng)目更多,應(yīng)用范圍更廣.

1 測(cè)量需求

本系統(tǒng)以航天醫(yī)學(xué)工程所需的人體參數(shù)測(cè)量為背景,共測(cè)量人體7種姿勢(shì)下的72個(gè)測(cè)量項(xiàng)目,涉及94個(gè)測(cè)量點(diǎn),圖1為7種姿勢(shì)的示意圖,包括4個(gè)立姿和3個(gè)坐姿.

表1列出了72個(gè)測(cè)量項(xiàng)目和94個(gè)測(cè)量點(diǎn)在各個(gè)測(cè)量姿勢(shì)上的分布.例如測(cè)量項(xiàng)目“身高”通過(guò)立姿1進(jìn)行測(cè)量,相關(guān)的測(cè)量點(diǎn)為“頭頂點(diǎn)”和“地面點(diǎn)”.

圖1 7種測(cè)量姿勢(shì)Fig.1 Seven postures of measurement

表1 測(cè)量項(xiàng)目和相關(guān)測(cè)量點(diǎn)分布表Tab.1 Table of measurement items and related points

2 測(cè)量原理

本系統(tǒng)采用被動(dòng)式雙目立體視覺(jué)原理進(jìn)行測(cè)量.系統(tǒng)硬件主要由兩個(gè)數(shù)碼相機(jī)和一個(gè)標(biāo)定架組成,圖2為系統(tǒng)測(cè)量原理示意圖,C1,C2為兩個(gè)數(shù)碼相機(jī),分別用來(lái)拍攝人體的側(cè)視圖和正視圖,A,B和C為標(biāo)定架上的三塊互相垂直的平面板,XwYwZw為固定了標(biāo)定架上的三維世界坐標(biāo)系,每塊板上分別布置了10個(gè)在XwYwZw坐標(biāo)系下位置已知的定標(biāo)點(diǎn).

圖2 系統(tǒng)測(cè)量原理示意圖Fig.2 Sketch of measurement principle

測(cè)量流程圖如圖3所示.首先,由兩個(gè)已標(biāo)定好的數(shù)碼相機(jī)在同一時(shí)刻從正面和側(cè)面兩個(gè)角度獲取被測(cè)人體的兩幅數(shù)字圖像;然后,運(yùn)用圖像分割、特征提取等方法在兩幅圖像上提取與人體上測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì),并運(yùn)用基于配極約束的交互式編輯工具對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行確認(rèn);第三,基于雙目視覺(jué)原理,利用標(biāo)定結(jié)果計(jì)算出每對(duì)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的人體的測(cè)量點(diǎn);最后,根據(jù)測(cè)量點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算人體各項(xiàng)測(cè)量項(xiàng)目尺寸.

圖3 系統(tǒng)測(cè)量流程圖Fig.3 Flow chart of system measurement

本文定義三維測(cè)量點(diǎn)在正視圖或側(cè)視圖上的投影點(diǎn)為特征點(diǎn),一個(gè)三維測(cè)量點(diǎn)在正視圖和側(cè)視圖的兩個(gè)特征點(diǎn)稱為此測(cè)量點(diǎn)的特征點(diǎn)對(duì).測(cè)量點(diǎn)的特征點(diǎn)對(duì)的識(shí)別是本系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題.設(shè)測(cè)量點(diǎn)M在兩幅圖像上的特征點(diǎn)對(duì)為(m1,m2),根據(jù)(m1,m2)的識(shí)別難度可將測(cè)量點(diǎn)分為如下3類(lèi):

1)第1類(lèi)測(cè)量點(diǎn):(m1,m2)兩點(diǎn)都能準(zhǔn)確識(shí)別.系統(tǒng)能全自動(dòng)提取M.

2)第2類(lèi)測(cè)量點(diǎn):(m1,m2)中有一點(diǎn)能準(zhǔn)確識(shí)別.不妨設(shè)m1能準(zhǔn)確識(shí)別,采用雙目視覺(jué)測(cè)量中的配極幾何原理,求出m1在另外一幅圖像上的配極線u2,然后運(yùn)用人體比例關(guān)系,給出m2在u2上的初始位置,并允許用戶在配極線u2上交互式編輯m2.

3)第3類(lèi)測(cè)量點(diǎn):(m1,m2)中兩點(diǎn)都不能準(zhǔn)確識(shí)別.運(yùn)用人體比例關(guān)系給出(m1,m2)的初始位置,之后用戶可以交互式編輯(m1,m2)點(diǎn).編輯m1或m2時(shí),系統(tǒng)會(huì)在另一幅圖像中顯示相應(yīng)的配極線u2或u1,以協(xié)助用戶定位m1或m2.參見(jiàn)圖5.

圖4 雙目視覺(jué)配極幾何Fig.4 Epipolar geometry of binocular vision

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 相機(jī)標(biāo)定

攝像機(jī)標(biāo)定是指建立攝像機(jī)圖像像素位置與場(chǎng)景點(diǎn)位置之間的關(guān)系,根據(jù)攝像機(jī)模型,由已知定標(biāo)點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)求解攝像機(jī)的模型參數(shù).本系統(tǒng)采用空間標(biāo)定架進(jìn)行標(biāo)定,標(biāo)定架由兩兩互相垂直的三塊平板構(gòu)成,尺寸為2 m×1 m×2.5 m,標(biāo)定架上建立如圖2所示的世界坐標(biāo)系XwYwZw.每個(gè)面上貼10個(gè)圓心位置已知的定標(biāo)點(diǎn),采用Tsai方法來(lái)標(biāo)定相機(jī).標(biāo)定過(guò)程如下:在每次測(cè)量前,每個(gè)相機(jī)拍攝一張三維標(biāo)定架的標(biāo)定圖像,利用標(biāo)定架上的三維定標(biāo)點(diǎn)和其在標(biāo)定圖像的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系,運(yùn)用T sai方法標(biāo)定攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù).

3.2 圖像分割

通過(guò)圖像分割將被測(cè)人體從整體分為頭部、胸部、軀干、左臂、右臂、左腿、右腿等7個(gè)部分,其目的如下:1)將特征點(diǎn)的識(shí)別問(wèn)題分解到人體的某個(gè)部分,使得特征點(diǎn)的識(shí)別更加快速和魯棒;2)對(duì)于難以識(shí)別的特征點(diǎn),分割可以更加準(zhǔn)確地尋找此點(diǎn)在人體上的比例,可以得到更為準(zhǔn)確的初始點(diǎn).

分割過(guò)程如下:1)測(cè)量圖像進(jìn)行二值化.隨后采用邊界跟蹤算法[8]得到有序的人體輪廓像素點(diǎn)集T;2)尋找分割關(guān)鍵點(diǎn).由于多數(shù)分割關(guān)鍵點(diǎn)位于人體各個(gè)部分在輪廓線上的連接處,在輪廓線上曲率較大,采用文獻(xiàn)[8]中所描述的DOS方法,通過(guò)尋找到曲率極值點(diǎn)來(lái)進(jìn)行分割關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別.不能用上述方法尋找的分割關(guān)鍵點(diǎn),則通過(guò)人體姿勢(shì)、比例關(guān)系和顏色變化等方法尋找;3)并根據(jù)不同的姿勢(shì)將分割關(guān)鍵點(diǎn)沿輪廓線逆時(shí)針?lè)较蚺判?找到每個(gè)部分的分割點(diǎn)完成分割.圖5給出了立姿1測(cè)量圖像的分割結(jié)果,人體上的點(diǎn)為識(shí)別的分割關(guān)鍵點(diǎn),L,A,B 3點(diǎn)分割出頭部,B,C,D 3點(diǎn)分割出左手,D,E,G,I,H 5點(diǎn)分割出軀干.

圖5 立姿1圖像分割結(jié)果Fig.5 Segmentation result of standing posture

3.3 雙目視覺(jué)

1)三維重構(gòu).根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果,給出一個(gè)特征點(diǎn)對(duì),即可計(jì)算出相應(yīng)兩條射線的交點(diǎn)作為對(duì)應(yīng)的三維測(cè)量點(diǎn).理論上兩條射線應(yīng)該交于一點(diǎn),由于系統(tǒng)誤差和測(cè)量誤差等原因,兩條射線經(jīng)常為異面直線,本文采用異面直線公垂線段的中點(diǎn)作為實(shí)際測(cè)量點(diǎn).

2)配極約束.本方法利用配極約束來(lái)輔助尋找第2類(lèi)與第3類(lèi)測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn).配極約束原理如圖4所示:設(shè)雙目立體視覺(jué)測(cè)量中左右圖像分別為I1和I2,設(shè)(m1,m2)為兩幅圖像上的一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn),m2一定位于m1在圖像I2上所對(duì)應(yīng)的配極線u2上,反之亦然.這個(gè)特性在雙目立體視覺(jué)中稱為配極約束.當(dāng)已知一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)中的一個(gè)點(diǎn)時(shí),根據(jù)配極約束可以將另一點(diǎn)的搜索范圍從整個(gè)圖像平面縮小到配極線上,將二維搜索變?yōu)橐痪S搜索,從維度上降低了特征點(diǎn)識(shí)別的復(fù)雜度.

3.4 測(cè)量項(xiàng)目計(jì)算

特征點(diǎn)識(shí)別出來(lái)以后測(cè)量項(xiàng)的計(jì)算就有了數(shù)據(jù)依據(jù).測(cè)量項(xiàng)分為高度、寬度、厚度、兩點(diǎn)間線段距離、弧長(zhǎng)、圍長(zhǎng)等.其中高度、寬度、厚度、兩點(diǎn)間線段距離可以由測(cè)量項(xiàng)的相關(guān)測(cè)量點(diǎn)直接計(jì)算出來(lái).弧長(zhǎng)由3個(gè)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行定義,采用此3點(diǎn)來(lái)擬合過(guò)點(diǎn)三階(2次)B樣條曲線,求B樣條曲線的長(zhǎng)度作為測(cè)點(diǎn)定義的弧長(zhǎng);圍度由4個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行定義,4個(gè)測(cè)點(diǎn)分別為橢圓圓長(zhǎng)軸和短軸半徑分別為a和b,則圍長(zhǎng)g=π(a+b).如果4個(gè)測(cè)點(diǎn)不共面,需要先求出4個(gè)測(cè)點(diǎn)的最小二乘平面ω,并將4個(gè)測(cè)點(diǎn)投影到ω上,運(yùn)用投影點(diǎn)來(lái)擬合橢圓計(jì)算圍長(zhǎng).

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 功能概述

針對(duì)每個(gè)被測(cè)者,本系統(tǒng)采集2幅定標(biāo)圖像和7個(gè)姿勢(shì)14幅測(cè)量圖像,通過(guò)圖像分割和特征提取等方法自動(dòng)識(shí)別人體所有測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì)并通過(guò)交互式檢查和更新,運(yùn)用雙目視覺(jué)原理重構(gòu)出所有94個(gè)測(cè)量點(diǎn)的三維坐標(biāo),并計(jì)算出72個(gè)測(cè)量項(xiàng)目的尺寸.系統(tǒng)的主要功能有:

1)被測(cè)者管理:系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)對(duì)被測(cè)者的個(gè)人信息、圖像數(shù)據(jù)、測(cè)量點(diǎn)和測(cè)量項(xiàng)目等進(jìn)行管理,并提供必要的查詢、增加、刪除、報(bào)表生成、結(jié)果打印等相關(guān)功能.

2)讀入并顯示圖像數(shù)據(jù):將被測(cè)者的測(cè)量圖像數(shù)據(jù)讀入,并對(duì)讀入的圖像顯示和瀏覽.

3)特征點(diǎn)識(shí)別:通過(guò)圖像分割、特征提取、配極約束等方法,利用人體比例關(guān)系,在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下完成特征點(diǎn)識(shí)別.

4)自動(dòng)測(cè)量:完成特征點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別后,系統(tǒng)能夠根據(jù)標(biāo)定結(jié)果自動(dòng)重構(gòu)所有測(cè)量點(diǎn)的三維坐標(biāo),同時(shí)自動(dòng)計(jì)算所有測(cè)量項(xiàng)目的尺寸.

5)交互測(cè)量:用戶可以通過(guò)交互選取兩個(gè)或多個(gè)測(cè)量點(diǎn),指定待測(cè)量的測(cè)量項(xiàng)目類(lèi)型(寬度、厚度、兩點(diǎn)間距離、弧長(zhǎng)、圍長(zhǎng)等)來(lái)進(jìn)行交互測(cè)量.

6)特征編輯與更新:系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別特征點(diǎn)后,用戶可以通過(guò)交互編輯的方式修改特征點(diǎn)位置,同時(shí)自動(dòng)更新相應(yīng)的測(cè)量點(diǎn)和測(cè)量項(xiàng)目.

7)測(cè)量結(jié)果輸出:系統(tǒng)能夠?qū)y(cè)量的結(jié)果保存為XML文件或Excel表格文件.

8)批處理:用戶指定一個(gè)數(shù)據(jù)文件目錄以后,系統(tǒng)可以自動(dòng)的完成目錄下全部數(shù)據(jù)的全自動(dòng)測(cè)量工作.

4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)主要由相機(jī)標(biāo)定、圖像采集、渲染引擎、特征點(diǎn)識(shí)別、測(cè)量點(diǎn)編輯、I/O操作、配置管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、批量處理等模塊組成.

系統(tǒng)運(yùn)行于Windows XP,在VC.NET 2003開(kāi)發(fā)平臺(tái)上采用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),界面開(kāi)發(fā)包為Xtreme11.2,底層圖形庫(kù)為OpenGL API.

圖6為系統(tǒng)運(yùn)行的主界面.主界面為測(cè)量界面,可以分為Menubar,Toolbar,Statusbar,View和Workspace 5個(gè)部分:Menubar為系統(tǒng)菜單;Toolbar為工具欄;View區(qū)域用來(lái)顯示待測(cè)量圖像和測(cè)量項(xiàng)目在測(cè)量圖像的示意圖;WorkSpace用來(lái)顯示測(cè)量點(diǎn)列表、測(cè)量項(xiàng)目列表和示意圖,示意圖包括特征點(diǎn)的參考位置與測(cè)量項(xiàng)目的圖示.另外系統(tǒng)還包括圖像采集界面、數(shù)據(jù)庫(kù)操作界面、交互測(cè)量界面、批處理界面等多個(gè)操作界面.

圖6 系統(tǒng)主界面圖Fig.6 Main interface of system

4.3 測(cè)量結(jié)果分析

定標(biāo)精度:根據(jù)30個(gè)定標(biāo)點(diǎn),通過(guò)Tsai算法對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,標(biāo)定精度如下:平均值為1.626 475 mm,標(biāo)準(zhǔn)差為0.866 529 mm,最大誤差為3.337 957 mm,平方差之和67.174 980 mm2,標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定誤差為1.343(達(dá)到了較高的標(biāo)定精度,越接近于1標(biāo)定精度越高).從該結(jié)果可以看到,定標(biāo)的平均誤差在1.62 mm左右,滿足人體測(cè)量需求(人體測(cè)量要求誤差在5 mm之內(nèi)).

測(cè)量精度:測(cè)量精度采用標(biāo)定物體來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn).用相機(jī)采集標(biāo)定物體的兩幅圖像,使用軟件提供的交互功能進(jìn)行兩點(diǎn)之間的距離測(cè)量,此距離與標(biāo)準(zhǔn)距離之差為測(cè)量精度.多次測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)距離為55.8 cm的兩點(diǎn)間距離,平均誤差小于2 mm,滿足人體測(cè)量要求.

系統(tǒng)對(duì)20名待測(cè)者進(jìn)行測(cè)試,被測(cè)者年齡、性別、體型分布較為均勻.經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,其中86.7%的測(cè)量項(xiàng)目其自動(dòng)測(cè)量結(jié)果與手工測(cè)量結(jié)果相差在5%之內(nèi),其余的測(cè)量項(xiàng)目由于測(cè)量點(diǎn)無(wú)明顯特征,或測(cè)量項(xiàng)目為圍度或弧度等原因存在誤差大于5%,經(jīng)手工調(diào)整后也能滿足測(cè)量要求.

5 結(jié) 論

本文給出一種基于圖像的人體參數(shù)自動(dòng)測(cè)量方法,并設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)人體參數(shù)測(cè)量系統(tǒng).該系統(tǒng)針對(duì)每個(gè)被測(cè)者,采集2幅定標(biāo)圖像和7個(gè)姿勢(shì)共14幅測(cè)量圖像,通過(guò)圖像分割和特征提取等方法自動(dòng)識(shí)別人體所有測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì)并通過(guò)交互式檢查和更新,運(yùn)用雙目視覺(jué)原理重構(gòu)出所有94個(gè)測(cè)量點(diǎn)的三維坐標(biāo),并計(jì)算出所有72個(gè)測(cè)量項(xiàng)目的尺寸.系統(tǒng)具有測(cè)量設(shè)備簡(jiǎn)單、便攜,測(cè)量速度快、測(cè)量效率高,操作方便等特點(diǎn).

由于對(duì)每個(gè)姿勢(shì)只有兩幅圖像,不能完全重構(gòu)人體的三維信息,導(dǎo)致

1)某些測(cè)量點(diǎn)無(wú)法全自動(dòng)精確重構(gòu);

2)由于弧長(zhǎng)和圍度測(cè)量曲線上的測(cè)量點(diǎn)太少,弧長(zhǎng)和圍度尺寸只能估算.改進(jìn)辦法有:第一,增加相機(jī),采用多目視覺(jué)測(cè)量;第二,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法,增加特征點(diǎn)的識(shí)別精度.

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