基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法
刘国厂
摘 要： 针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。首先采集篮球投篮的三维视觉图像信息，采用小波多尺度分解方法对采集的图像進行降噪预处理；然后采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正；最后进行仿真测试分析，结果表明，该方法的篮球投篮动作图像分析性能好，可以实现投篮角度准确实时矫正，指导篮球训练。
关键词： 三维视觉； 篮球投篮； 角度矫正； 图像分析
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0045?04
Abstract： Since the manual correction for the basketball shooting angle has poor reference， a 3D vision based correction method for basketball shooting angle is proposed. The 3D visual image information of the basketball shooting is acquired. The wavelet multi?scale decomposition method is used to preprocess the acquired image for noise reduction. The edge contour feature extraction method is adopted to extract the body contour feature of the basketball shooting action in the image， and then the extracted feature is input into the body correction expert system for visual analysis and correction. The method was performed with simulation test and analysis. The simulation and analysis results show that the method has good image analysis performance for the basketball shooting action， can accurately correct the shooting angle in real time and guide the basketball training.
Keywords： 3D vision； basketball shooting； angle correction； image analysis
0 引 言
篮球的投篮是实现篮球得分的重要一环，篮球投篮如果出现角度和动作偏差，就会导致丢分失球。随着计算机视觉分析技术和图像处理技术的发展，采用计算机三维视觉分析进行篮球投篮训练和动作矫正，实现科学训练，提高篮球运动的投篮准确性[1?2]。
针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。首先采集篮球投篮的三维视觉图像信息，采用小波多尺度分解方法对采集的图像进行降噪预处理，然后采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正，最后进行仿真测试分析验证其有效性。
1 图像信息采集与处理
1.1 篮球投篮三维视觉信息采集
为了实现对篮球投篮动作的矫正分析，采用计算机三维视觉分析方法进行图像分析和特征提取，首先构建篮球视觉采集系统。采用实时动态视频帧监控方法，利用A/D转换器进行视觉特征的数模转换，用MUX101程控开关传输篮球投篮三维视觉信息视频图像，通过DSP模块进行图像处理，在数据帧内进行编码，依照输入的篮球投篮动作视频帧的编码分析信息并调制数据。
篮球投篮三维视觉信息采集模块包括信息采集记录和数据分析处理两大模块。参数设定包括篮球投篮三维视觉信息采样输入通道设计、采样率设置、耦合方式的设计[3?4]。通过RS 485网络或以太网获取控制端的命令，采集参数配置成功后读取RISC微处理器中的主控模块信息，将各个组件和模块连接成一个整体，最后在液晶显示器模块实现篮球投篮动作形体的三维视觉输出，得到篮球投篮三维视觉信息采集系统的结构模型如图1所示。
利用图1中模型采集投篮过程中的图像信息，定义[σi]表示篮球投篮三维视觉信息擦剂节点数据的不确定时间序列编码；[σx，σθ，][ei]代表投篮动作形体变化的融合参量，令：
式中：[μ>0，][μ]表示形体边缘轮廓特征点的特征参数值。
采用立体分割方法得到篮球投篮过程中的形体特征三分量转移概率分别为：
以式（4）为基础，将训练集转变为动作向量库，在计算机视觉条件下，篮球投篮的图像信息采集输出为： [S（t）=λsx+sθ=λ（λxex+ex+αxex）+（λθeθ+eθ+βθeθ）=δ（X，t）-mS（t）] （5）
当[t→∞]，单帧角点分块信息素的误差将趋于0，实现对篮球投篮区域表面网格面的像素特征采集：
在篮球投篮空间中，采集视频和图像信息后，运用图像处理算法进行投篮角度矫正分析。
1.2 图像降噪预处理
上述采集的篮球投篮三维视觉信息受到动态视觉信息的干扰产生采集误差和噪点，采用小波多尺度分解方法进行降噪预处理[5?6]，定义小波函数为：
3 仿真测试
对篮球投篮角度三维视觉矫正实验采用3.40 GHz CPU，4 GB RAM的計算机进行仿真实验分析，采用CCD成像仪采集篮球投篮三维视觉图像，选择5×5，7×7分块方式进行篮球投篮区域的空间位置网格分区标定，三维视觉图像采样的频率为15 kHz，采样的帧长为1 024帧，图像采集的样本测试集包括6 000幅图像，取其中两帧图像作为测试集，进行图像分析，得到原始图像、降噪处理后的图像如图2，图3所示。
采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正，实现篮球投篮角度矫正，对6 000幅图像进行篮球投篮动作矫正分析，对输出的峰值信噪比和矫正前后的命中率取平均，得到的结果见表1。
分析上述实验结果可以得到如下结论：
（1） 采用本文方法进行篮球投篮动作矫正，可以提高输出视觉图像的峰值信噪比，具有较好的图像处理能力；
（2） 本文方法在投篮矫正后命中率高于传统方法。
（3） 采用计算机三维视觉分析方法进行投篮角度矫正的完成时间要低于传统方法，提高了训练效率。
4 结 语
针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，进行篮球投篮角度计算机辅助矫正设计，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。仿真测试结果表明，采用本文方法进行篮球投篮动作图像处理的效果较好，实现投篮角度准确实时矫正，效率较高，提高了投篮命中率，改善了训练质量和水平。
参考文献
[1] 邓刚锋，黄先祥，高钦和，等.基于改进型遗传算法的虚拟人上肢运动链逆运动学求解方法[J].计算机应用，2014，34（1）：129?134.
[2] 胡棚，施惠娟.基于视觉掩蔽模型的视频水印算法[J].电子测量技术，2014，37（12）：36?40.
[3] 王小玉，张亚洲，陈德运.基于多块局部二值模式特征和人眼定位的人脸检测[J].仪器仪表学报，2014，35（12）：2739?2745.
[4] 刘永春，王广学，栗苹，等.基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法[J].电子与信息学报，2015，37（5）：1122?1127.
[5] 黄伟国，顾超，尚丽，等.基于轮廓分层描述的目标识别算法研究[J].电子学报，2015，43（5）：854?861.
[6] 禹润田，方跃法，郭盛.绳驱动并联踝关节康复机构设计及运动性能分析[J].机器人，2015，37（1）：53?62.
[7] 蔺素珍，朱小红，王栋娟，等.基于嵌入式多尺度变换的多波段图像融合[J].计算机研究与发展，2015，52（4）：952?959.
[8] 魏歌.基于覆盖网络的物联网系统的应用开发平台[J].物联网技术，2015，5（3）：77?79.
摘 要： 针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。首先采集篮球投篮的三维视觉图像信息，采用小波多尺度分解方法对采集的图像進行降噪预处理；然后采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正；最后进行仿真测试分析，结果表明，该方法的篮球投篮动作图像分析性能好，可以实现投篮角度准确实时矫正，指导篮球训练。
关键词： 三维视觉； 篮球投篮； 角度矫正； 图像分析
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0045?04
Abstract： Since the manual correction for the basketball shooting angle has poor reference， a 3D vision based correction method for basketball shooting angle is proposed. The 3D visual image information of the basketball shooting is acquired. The wavelet multi?scale decomposition method is used to preprocess the acquired image for noise reduction. The edge contour feature extraction method is adopted to extract the body contour feature of the basketball shooting action in the image， and then the extracted feature is input into the body correction expert system for visual analysis and correction. The method was performed with simulation test and analysis. The simulation and analysis results show that the method has good image analysis performance for the basketball shooting action， can accurately correct the shooting angle in real time and guide the basketball training.
Keywords： 3D vision； basketball shooting； angle correction； image analysis
0 引 言
篮球的投篮是实现篮球得分的重要一环，篮球投篮如果出现角度和动作偏差，就会导致丢分失球。随着计算机视觉分析技术和图像处理技术的发展，采用计算机三维视觉分析进行篮球投篮训练和动作矫正，实现科学训练，提高篮球运动的投篮准确性[1?2]。
针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。首先采集篮球投篮的三维视觉图像信息，采用小波多尺度分解方法对采集的图像进行降噪预处理，然后采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正，最后进行仿真测试分析验证其有效性。
1 图像信息采集与处理
1.1 篮球投篮三维视觉信息采集
为了实现对篮球投篮动作的矫正分析，采用计算机三维视觉分析方法进行图像分析和特征提取，首先构建篮球视觉采集系统。采用实时动态视频帧监控方法，利用A/D转换器进行视觉特征的数模转换，用MUX101程控开关传输篮球投篮三维视觉信息视频图像，通过DSP模块进行图像处理，在数据帧内进行编码，依照输入的篮球投篮动作视频帧的编码分析信息并调制数据。
篮球投篮三维视觉信息采集模块包括信息采集记录和数据分析处理两大模块。参数设定包括篮球投篮三维视觉信息采样输入通道设计、采样率设置、耦合方式的设计[3?4]。通过RS 485网络或以太网获取控制端的命令，采集参数配置成功后读取RISC微处理器中的主控模块信息，将各个组件和模块连接成一个整体，最后在液晶显示器模块实现篮球投篮动作形体的三维视觉输出，得到篮球投篮三维视觉信息采集系统的结构模型如图1所示。
利用图1中模型采集投篮过程中的图像信息，定义[σi]表示篮球投篮三维视觉信息擦剂节点数据的不确定时间序列编码；[σx，σθ，][ei]代表投篮动作形体变化的融合参量，令：
式中：[μ>0，][μ]表示形体边缘轮廓特征点的特征参数值。
采用立体分割方法得到篮球投篮过程中的形体特征三分量转移概率分别为：
以式（4）为基础，将训练集转变为动作向量库，在计算机视觉条件下，篮球投篮的图像信息采集输出为： [S（t）=λsx+sθ=λ（λxex+ex+αxex）+（λθeθ+eθ+βθeθ）=δ（X，t）-mS（t）] （5）
当[t→∞]，单帧角点分块信息素的误差将趋于0，实现对篮球投篮区域表面网格面的像素特征采集：
在篮球投篮空间中，采集视频和图像信息后，运用图像处理算法进行投篮角度矫正分析。
1.2 图像降噪预处理
上述采集的篮球投篮三维视觉信息受到动态视觉信息的干扰产生采集误差和噪点，采用小波多尺度分解方法进行降噪预处理[5?6]，定义小波函数为：
3 仿真测试
对篮球投篮角度三维视觉矫正实验采用3.40 GHz CPU，4 GB RAM的計算机进行仿真实验分析，采用CCD成像仪采集篮球投篮三维视觉图像，选择5×5，7×7分块方式进行篮球投篮区域的空间位置网格分区标定，三维视觉图像采样的频率为15 kHz，采样的帧长为1 024帧，图像采集的样本测试集包括6 000幅图像，取其中两帧图像作为测试集，进行图像分析，得到原始图像、降噪处理后的图像如图2，图3所示。
采用边缘轮廓特征提取方法提取图像中篮球投篮动作的形体轮廓特征，输入到形体矫正专家系统中进行视觉分析和矫正，实现篮球投篮角度矫正，对6 000幅图像进行篮球投篮动作矫正分析，对输出的峰值信噪比和矫正前后的命中率取平均，得到的结果见表1。
分析上述实验结果可以得到如下结论：
（1） 采用本文方法进行篮球投篮动作矫正，可以提高输出视觉图像的峰值信噪比，具有较好的图像处理能力；
（2） 本文方法在投篮矫正后命中率高于传统方法。
（3） 采用计算机三维视觉分析方法进行投篮角度矫正的完成时间要低于传统方法，提高了训练效率。
4 结 语
针对篮球投篮角度人工矫正可参考性较差的问题，进行篮球投篮角度计算机辅助矫正设计，提出基于三维视觉的篮球投篮角度矫正方法。仿真测试结果表明，采用本文方法进行篮球投篮动作图像处理的效果较好，实现投篮角度准确实时矫正，效率较高，提高了投篮命中率，改善了训练质量和水平。
参考文献
[1] 邓刚锋，黄先祥，高钦和，等.基于改进型遗传算法的虚拟人上肢运动链逆运动学求解方法[J].计算机应用，2014，34（1）：129?134.
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[5] 黄伟国，顾超，尚丽，等.基于轮廓分层描述的目标识别算法研究[J].电子学报，2015，43（5）：854?861.
[6] 禹润田，方跃法，郭盛.绳驱动并联踝关节康复机构设计及运动性能分析[J].机器人，2015，37（1）：53?62.
[7] 蔺素珍，朱小红，王栋娟，等.基于嵌入式多尺度变换的多波段图像融合[J].计算机研究与发展，2015，52（4）：952?959.
[8] 魏歌.基于覆盖网络的物联网系统的应用开发平台[J].物联网技术，2015，5（3）：77?79.
