CN102178530A - 基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法 - Google Patents

Abstract

一种基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法，基于自主创新研制的激光三维彩色人体扫描仪获取的三维人体点云数据，对原始三维点云数据进行去噪等处理后，通过自动找取人体特征点和特征截面，得到服装设计和模特测量等所要求的人体尺寸，包括高度、围度和曲线长度。本发明中所采用的测量系统通过直接扫描人体得到三维人体轮廓数据，是最能反应人体体型的一种数据形式，利用最大、最小围度法、最凸最凹点法等算法自动找取人体的关节点和轮廓突出点，并可直接获取人体纵横截面的特征和大小。该方法操作方便，速度快，测量精度高，重复性好，适合大规模人体测量。

Description

基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法

技术领域

本发明属于人体测量技术领域，具体涉及人体尺寸的测量，特别涉及一种非接触式人体尺寸自动测量方法。

背景技术

人体测量学是现代经济和以用户为中心进行设计的关键部分，如服装设计、服装裁剪、模特体型测量等领域中获得人体的精确外形尺寸是下一步工作的基本前提之一，现在越来越多的人意识到人体测量数据在提高产品设计及工作空间设计等的质量方面的重要作用，近十几年来，三维激光扫描技术的成熟，使得对人体尺寸进行精确测量和快速计算成为可能，目前通过三维激光扫描方法建立的人体尺寸测量数据集合，广泛应用在人体形态、服装设计、多媒体动画制作、雕塑及文物复制等领域。与传统的人体测量方法相比，三维人体扫描技术具有速度快、无接触、精度高、自动化程度高等特点。

目前为简化手工测量的复杂性和不确定性，主要有两种测量技术方案。第一种，国内一些专利提出了接触式人体尺寸测量装置和红外人体尺寸测量系统，这些技术需手工或半自动识别特定的人体特征点，并借助特定的算法可以得到人体尺寸。但是不同的测量专家可能因为选择人体特征点的不同而导致测量结果的不稳定性。因此这种手工识别或半自动识别特征点的测量方法在测量工作的复杂性和测量结果的准确性上存在很多人为因素。

另一方面，随着计算机视觉技术的广泛应用，借助二维图像的采集系统的非接触式人体外形尺寸测量技术得到了发展。近两三年国内相应出现了该种技术方案的专利，主要提供了一种通过图像获取设备拍摄人体图像，利用特定算法分析图像以自动获得人体外形尺寸的测量方法。其中图像获取设备主要有数码相机、摄像机、CCD传感器等，获得被测人体的正面、侧面及背面图像，对图像进行特定算法处理，自动提取人体特征点或利用事先标定的人体特征点再合成三维人体模型，进行尺寸测量。该技术方案测量系统较为简单，但涉及到的半自动找取人体特征点存在很多人为的不确定因素，及由二维人体图像合成三维人体模型的过程中，重建的三维人体模型不是原始数据，算法的不同或不完善性会导致人体模型的不可靠性，进而影响人体尺寸的测量结果。

激光三维扫描仪的出现使人体尺寸和体型测量领域产生了标志性改变，进入了数字化阶段，人体测量软件的研发成了研究热点。1989年研制出了第一个用于三维扫描仪的提取三维人体尺寸和形状的软件LASS；随后日本服务于生活质量的人类工程学（HQL）研究中心利用传统测量方法和三维人体扫描仪进行了一次大规模人体尺寸测量调查，验证了三维人体扫描仪在测量人体尺寸的精度和重复性；同时美国、荷兰和意大利等国家在1998到2002年间实施了CAESAR工程，利用三维人体扫描仪（TC2）采集人体尺寸数据建立了三维人体模型的数据库，利用彩色信息和提取预标记的人体特征点以获得人体尺寸的数据；2003-2004年，又有几次大型的人体测量调查，如英国的SizeUK、美国的SizeUSA、中国的SizeChina、IFTH进行的法国人体尺寸测量调查、台湾等。上述人体测量软件得到的人体尺寸结果的误差基本符合美国军方调查给出的人体尺寸的允许误差范围。而本发明所用的激光三维人体尺寸自动测量系统，利用特定算法全自动提取人体特征点、自动计算人体尺寸和显示人体的三维表面形态，且测量结果的误差符合国标GB/T 23698-2009 《三维扫描人体测量方法的一般要求》给出的标准。

现在人体尺寸和形体测量中的挑战性问题是三维人体点云数据的处理，尤其人体特征界标的确定、体型分析与比较等技术。关于人体特征界标的找取算法，最早出现的是1998年由Clemson大学的Roy P.Parges提出了半自动提取人体特征点的算法，扫描前手动标出特征点,然后再自动提取这些突出点；之后，提出了改进的半自动提取算法，利用彩色CCD采取RGB信息，人体特征点可利用三维点云数据的彩色信息得到，该算法准确度高重复性差，但不适合大型测量，可作为校验用；2000年Buxton提出利用人体轮廓的几何信息，如进行人体表面和曲线拟合等算法后再根据人体体型进行找取特征点，国内也于2005年也是根据曲线拟合找取人体特征点，但该算法复杂、费时 ；Allen,Curless于2003年提出了模板映射方法，该算法实用性差，需要有复杂的三维人体数据库。相比较而言，国内对人体特征点找取算法的研究较少。东华大学、中科院、重庆大学、浙江大学等因为其他研究需要对人体特征点的找取算法进行了不同的研究，基本是基于三维重建后的人体模型，测得值存在较大误差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供一种基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法。该方法通过特定算法自动提取激光三维彩色人体扫描仪获取的人体点云数据中的人体特征点和特征截面，并以此为基础自动计算人体尺寸。

本发明所采用的三维人体尺寸非接触式测量系统——即激光三维彩色人体扫描仪（参见专利ZL 200510013085.8和ZL 200810054313.X），主要包括：测量平台、机械装置、点云数据获取装置、运动控制装置和点云数据处理装置；本发明所提出的人体尺寸自动测量方法由计算机及编制的三维人体尺寸自动测量软件完成，三维传感器采集的三维信息传输到计算机中，由计算机对点云数据进行预处理，并自动找取人体特征点和特征截面，从而实现人体尺寸的测量。

测量时，人体位于测量平台上，站姿为国标GB/T 23698-2009《三维扫描人体测量方法的一般要求》中的立姿A；测量结果的误差符合国标要求。

本发明提供的基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法采用三维人体尺寸非接触式测量系统获取三维人体点云数据，该算法基于Visual C++6.0实现，具体步骤包括：

第1、人体以标准站姿位于测量平台上，通过三维人体尺寸非接触式测量系统中的三维传感器获取三维人体点云数据；

第2、获取的三维人体点云数据显示在计算机上即为三维人体表面轮廓，建立统一的坐标系，通过最大连通域算法和基于距离模糊逻辑判断的噪声删除算法对原始点云进行去噪处理，并自动调整人体朝向；

第3、根据人体轮廓的几何特征、生理特点和人体工程学经验公式，通过算法实现自动提取人体表面特征点与特征截面；

第4、根据第3步中所提取的三维人体特征点和特征截面计算所需的人体尺寸。

其中，第2步中所述的自动调整人体朝向的处理步骤为：

第2.1、 建立统一的坐标系，X、Y、Z轴分别定位人体测量的基准面，有水平面、冠状面和矢状面；

第2.2、 调整人体朝向使得视线朝向X轴的正方向即屏幕上由左至右，或负方向，；

第2.3、 根据脚尖、脚踝和脚跟的相对位置关系旋转人体点云90度或－90度，使得视线指向屏幕外。

第3步中所述的自动提取人体表面特征点的处理步骤为：

第3.1、轮廓分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，分析某一y值对应的水平截面中x或z的极值，可确定颈侧点、肩斜点；

第3.2、围度分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，根据给定竖直方向的范围内围度变化规律分析深度变化找臀部最高点、胸部最高点、胸围、臀围、手腕关节点和腰围；

第3.3、人体局部轮廓分析法：分析由人体经验公式确定的区域的水平或竖直截面，找取水平或竖直截面内的最凸点，包括颈椎点、乳房点、肩胛点、膝关节点、脚踝点；或找取该水平或竖直截面内的最凹点，包括肚脐点、前颈点。

第3步中所述的自动找取胸部最高点和胸围截面，但需要声明的是该测量方法能够自动找取更多的人体特征点。其算法步骤如下：

第3.4、获取点云数据，以左、右腋窝点位置作为初始位置，沿Y轴负方向以步长s作平行于XOZ的截面与人体躯干相交得到一组对应轮廓线，其中Y轴正方向为屏幕中由下至上，步长s由测量系统的竖直分辨率决定；

第3.5、如果在轮廓线Si上有满足条件 Zmax(Si)＞Zmax(Si′) 和 Zmax(Si)≥Zmax(Si′′)，轮廓线Si所在截面即为胸部最高点所在平面，该轮廓线上Z坐标最大值点称为胸部最高点；

第3.6、如果不满足上述条件，令i=i+1，如新截面位置不超过规定的限制平面，返回第3.5步，直到找到符合条件的特征点和特征截面；

第3.7、用类似的算法可以自动找取鼻根点、肚脐后点、颈椎点、臀部最凸点、踝关节点人体特征点和特征截面；

第3.8、用水平截面定步长搜索特征点的算法自动找取胯下分叉点、左右肩峰点、腋窝点的人体特征点。

第4步中所述的计算所需人体尺寸包括高度和围度尺寸，主要步骤为：

第4.1、获取点云数据，高度尺寸测量为相应特征点的对应坐标差绝对值；

第4.2、获取点云数据，围度测量采用凸壳法，即找出包围截面点云的最小包围凸壳，以最小包围凸壳的周长作为围度尺寸。

本发明的优点和积极效果：

本发明提出的人体尺寸自动测量方法是自动找取人体特征界标，无需事先标记特征点，利用人体经验公式和人体生理特征，再在各个区域里依靠建立的关于人体体型的特殊函数进行确定特征界标，进而自动计算出人体尺寸，可实现快速精确测量，测量结果重复性很好。

附图说明

图1为采用三维人体扫描系统获取三维人体点云数据的示意图；

图2为三维人体扫描系统实现人体尺寸自动测量的流程图；

图3为模特招生中所需人体特征点自动提取算法流程；

图4 为模特招生中人体特征点图，（a）是人体特征点图，(b)为人体测量结果的正面图、(c)背面图和(d)侧面图；

图5为胸围自动测量算法流程图；

图6 为胸围截面，（a）是显示胸围截面，（b）是计算胸围。

图7 为模特招生中（a）原始三维点云 ，（b）测量结果， (c)测量结果显示表。

具体实施方式

如图1所示，本发明所采用的三维人体尺寸非接触式测量系统（参见ZL 200510013085.8和ZL 200810054313.X两项专利）主要包括：测量平台、机械装置、点云数据获取装置、运动控制装置和点云数据处理装置。

现对测量步骤及每一步的要求进行描述：

在进行人体尺寸测量时，需用动态标定靶对测量系统进行标定。对同一个测量系统，摄像机标定只需一次，不需重复工作。

（1）    被测人体以标准站姿立在测量平台上，保持姿势静止；

测量要求：该测量系统是接收被测物体表面上的激光散射光进行测量，要求测量环境尽量为暗室，避免杂散噪声，以提高测量结果的准确性；被测人体的着装要求为浅色紧身泳衣，站姿以国标GB/T 23698-2009 《三维扫描人体测量方法的一般要求》中规定的站姿A为准。

（2）    扫描开始，运动控制卡和图像采集卡同时工作，并将采集到的点云数据储存在计算机中，之后自动去噪和调整人体朝向（如图4），显示三维人体表面轮廓；

测量时注意事项：进行人体扫描前，需先进行回零操作。

（3）    测量软件启动自动测量项，即可得到所有人体尺寸测量结果，并显示出人体特征点和特征截面。

上述测量系统使测量过程完全摆脱了人为的干预，并利用真实的原始三维点云数据进行测量，大大提高了人体测量的准确性。

下面具体介绍本发明所提供的服装三维人体尺寸自动测量方法。如图2所示，人体朝向自动调整完成后，获取到了三维点云人体表面轮廓，即可进行自动提取人体特征点和特征截面。具体算法有三种：

（1）            轮廓分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，分析某一y值对应的水平截面中x或z的极值，可确定颈侧点、肩斜点；

（2）            围度分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，根据围度变化规律（类比于曲线的曲率）分析深度变化找臀部最高点、胸部最高点、胸围、臀围、手腕关节点和腰围；

（3）            体局部轮廓分析法：分析设定区域的水平或竖直截面，找改截面内的最凸点，包括颈椎点、乳房点、肩胛点、膝关节点、脚踝点；或该截面内的最凹点，包括肚脐点、肚脐后点、前颈点。

下面利用上述测量系统和测量方法实现模特招生中要求的人体尺寸的测量。其中模特招生中要求测量的人体尺寸有：身高、上身长、下身长、胸围、腰围、臀围、小腿围、肩宽、上下身长差和上下身长比。但需要声明的是该测量方法能够自动找取更多的人体特征点和测量更多的人体尺寸。如图2、3和4所示，在图1中获取三维点云人体表面轮廓后，算法步骤如下：

（1）        确定人体朝向及空间正交坐标系，其中X轴正方向为由左向右，Y轴正方向为由下向上，Z轴正方向为由屏幕指向外；

（2）        自动找取特征点，先寻找中心点，此点为后面特征点找取的基础；

（3）        利用特定算法自动找取胯下分叉点（图4中的8），得到Y轴的极大极小点，并计算身高，如图7中（c）人体测量结果所示身高为172.5cm；

（4）        以（2）和（3）为基础，利用体局部轮廓分析法找取肚脐后点（图4中的11），并计算肚脐高；

（5）        利用围度分析法找取臀部最凸点（图4中的10）；

（6）        利用经验公式粗略找取左、右腋窝点，首先寻找截面上的x坐标最大值，找出胳膊和躯干分开处的x坐标，再精确找取左、右腋窝点（图4中的13和6），这里所用的公式为经验给出的脖子截面ybegin = 身高 – 身高/6；

（7）        以（6）为基础找取腋窝处胸的左右点；

（8）        找取下颌点和鼻子最高点（图4中的2）；

（9）        以（2）、（3）、（8）为基础和体局部轮廓分析法找取颈前点（图4中的3）；

（10）    以（9）为基础找取第七颈椎点（图4中的9），和胯下分叉点结合起来可计算上身长、下身长、上下身比和上下身差，如图7中（c）人体测量结果所示，上身长、下身长、上下身比和上下身差分别为68.8cm、79.9cm、0.9、11.1cm；

（11）    利用经验公式找取左右肩峰点（图4中的12和4）；

（12）    根据（7）和经验公式，利用围度分析法找取胸部最高点（图4中的5）；

（13）    以以上12个步骤为基础，计算其余人体尺寸，如图7中（c）人体测量结果所示。

（14）    人体尺寸测量完成后，可以任意截取人体截面，并手动计算其围度，具体如图5所示。

以上步骤完成后，即得到人体特征点和人体测量结果，如图3所示。该测量方法的测量速度快，大大缩短了以往模特招生中的模特体型测量过程，且测量结果的误差符合国标GB/T 23698-2009 《三维扫描人体测量方法的一般要求》给出的要求。

在模特招生中人体尺寸测量的算法步骤中的（12），利用围度分析法自动找取胸部最高点的算法，其具体步骤如下：

（1）    以腋窝点对应的Y1坐标值为初始位置，与肚脐后点的y坐标值和后背长有关的Y2坐标为终止位置，沿Y轴负方向以步长s作平行于XOZ的截面与人体躯干相交得到一组对应轮廓线，其中这里的步长s取三维扫描仪的竖直方向分辨率4mm；

（2）    如果在轮廓线Si上有满足条件 Zmax(Si)＞Zmax(Si′) 和 Zmax(Si)≥Zmax(Si′′)，轮廓线Si所在截面即为胸部最高点所在平面，该轮廓线上Z坐标最大值点称为胸部最高点，其中Si′表示紧邻Si但在Si下的轮廓线，Si″表示紧邻Si但在Si上的轮廓线；

（3）    如果不满足上述条件，令i=i+1，如新截面位置不超过规定的限制平面，返回步骤（2），直到找到符合条件的特征点和特征截面。

找到胸部最高点和所在截面后，即可得到相应的轮廓线Schest。如图6所示，(a)图中双击胸部截面，颜色变深后即可显示胸围线；如图(b)，利用凸弧法，计算相邻红色点直线距离和得到胸围尺寸。

Claims (5)

1.一种基于三维点云数据的人体尺寸自动测量方法，其特征在于该方法采用三维人体尺寸非接触式测量系统获取三维人体点云数据，该算法基于Visual C++6.0实现，具体步骤包括：

第1、人体以标准站姿位于测量平台上，通过三维人体尺寸非接触式测量系统中的三维传感器获取三维人体点云数据；

第2、获取的三维人体点云数据显示在计算机上即为三维人体表面轮廓，建立统一的坐标系，通过最大连通域算法和基于距离模糊逻辑判断的噪声删除算法对原始点云进行去噪处理，并自动调整人体朝向；

第3、根据人体轮廓的几何特征、生理特点和人体工程学经验公式，通过算法实现自动提取人体表面特征点与特征截面；

第4、根据第3步中所提取的三维人体特征点和特征截面计算所需的人体尺寸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第2步中所述的自动调整人体朝向的处理步骤为：

第2.1、 建立统一的坐标系，X、Y、Z轴分别定位人体测量的基准面，有水平面、冠状面和矢状面；

第2.2、 调整人体朝向使得视线朝向X轴的正方向即屏幕上由左至右，或负方向，；

第2.3、 根据脚尖、脚踝和脚跟的相对位置关系旋转人体点云90度或－90度，使得视线指向屏幕外。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于第3步中所述的自动提取人体表面特征点的处理步骤为：

第3.1、轮廓分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，分析某一y值对应的水平截面中x或z的极值，可确定颈侧点、肩斜点；

第3.2、围度分析法：分析Y轴上不同y值对应的围度，根据给定竖直方向的范围内围度变化规律分析深度变化找臀部最高点、胸部最高点、胸围、臀围、手腕关节点和腰围；

第3.3、人体局部轮廓分析法：分析由人体经验公式确定的区域的水平或竖直截面，找取水平或竖直截面内的最凸点，包括颈椎点、乳房点、肩胛点、膝关节点、脚踝点；或找取该水平或竖直截面内的最凹点，包括肚脐点、前颈点。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于第3步中所述的自动找取胸部最高点和胸围截面，但需要声明的是该测量方法能够自动找取更多的人体特征点；其算法步骤如下：

第3.4、获取点云数据，以左、右腋窝点位置作为初始位置，沿Y轴负方向以步长s作平行于XOZ的截面与人体躯干相交得到一组对应轮廓线，其中Y轴正方向为屏幕中由下至上，步长s由测量系统的竖直分辨率决定；

第3.5、如果在轮廓线Si上有满足条件 Zmax(Si)＞Zmax(Si′) 和 Zmax(Si)≥Zmax(Si′′)，轮廓线Si所在截面即为胸部最高点所在平面，该轮廓线上Z坐标最大值点称为胸部最高点；

第3.6、如果不满足上述条件，令i=i+1，如新截面位置不超过规定的限制平面，返回第3.5步，直到找到符合条件的特征点和特征截面；

第3.7、用类似的算法可以自动找取鼻根点、肚脐后点、颈椎点、臀部最凸点、踝关节点人体特征点和特征截面；

第3.8、用水平截面定步长搜索特征点的算法自动找取胯下分叉点、左右肩峰点、腋窝点的人体特征点。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于第4步中所述的计算所需人体尺寸包括高度和围度尺寸，主要步骤为：

第4.1、获取点云数据，高度尺寸测量为相应特征点的对应坐标差绝对值；

第4.2、获取点云数据，围度测量采用凸壳法，即找出包围截面点云的最小包围凸壳，以最小包围凸壳的周长作为围度尺寸。

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