KR101803292B1 - 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법 - Google Patents

깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101803292B1
KR101803292B1 KR1020160087960A KR20160087960A KR101803292B1 KR 101803292 B1 KR101803292 B1 KR 101803292B1 KR 1020160087960 A KR1020160087960 A KR 1020160087960A KR 20160087960 A KR20160087960 A KR 20160087960A KR 101803292 B1 KR101803292 B1 KR 101803292B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
foot
arch
depth image
contact surface
sole
Prior art date
Application number
KR1020160087960A
Other languages
English (en)
Inventor
김진욱
전성국
공세진
Original Assignee
한국과학기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술연구원 filed Critical 한국과학기술연구원
Priority to KR1020160087960A priority Critical patent/KR101803292B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101803292B1 publication Critical patent/KR101803292B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1074—Foot measuring devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명의 일 측면에 따르면 카메라를 이용하여 촬영한, 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 발바닥 영상 획득부 및 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 아치 파라미터 계산부를 포함하는, 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치 및 이를 이용한 발 아치 측정 방법이 개시된다.

Description

깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법{APPARATUS FOR MEASURING FOOT ARCH BASED ON DEPTH-COLOR IMAGE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 발 아치를 측정하는 장치 및 방법에 관련된 것으로, 더욱 구체적으로는 깊이컬러영상을 이용하여 발 아치를 측정하는 장치 및 방법에 관련된다.
종래에는 사용자의 발 형태에 맞는 신발 또는 깔창을 제작하기 위해서 고정된 상태에서 발의 형태를 측정하였다. 이와 같이 고정된 상태에서 측정된 정보만으로 제작된 깔창은 실제 사용자가 움직임으로서 변화하는 발의 형태에 대한 정보를 반영하지 못한다. 따라서 사용자는 신발을 신을 때 발에 딱 맞는 편안한 느낌을 가질 수 있으나 신발을 신고 움직일 경우 위와 같은 편안한 느낌은 사라지는 문제점이 있다.
한국 등록특허 10-0873378 B1 한국 등록특허 10-1441615 B1 한국 등록특허 10-0310557 B1
위와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 사용자의 발 형상에 보다 적합한 지지체를 제조하기 위해 발 형상에 대한 정확한 측정 장치 및 방법이 요구된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치는, 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 발 깊이영상 획득부 및 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 아치 파라미터 계산부를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 발바닥 접촉면 검출부를 더 포함하되, 상기 아치 파라미터 계산부는, 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 기초로 상기 아치 파라미터를 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 검출부는, 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출하는 발바닥 접촉점 검출부를 더 포함하되, 상기 발바닥 접촉점 검출부는, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 상기 발판에서 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리를 기초로 상기 접촉점 정보를 검출할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 검출부는, 상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 카메라는 컬러 및 깊이(RGBD) 카메라이고, 상기 발바닥 접촉면 검출부는, 상기 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리, 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상을 접촉면과 비 접촉면을 분할할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 검출부는, MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터는, 아치 인덱스, 아치 폭 및 아치 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터 계산부는, 상기 발 깊이영상으로부터, 발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터 계산부는, 상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합을 검출하고, 검출된 외곽선의 깊이값 및 길이를 기초로 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선을 기초로 아치의 폭 또는 높이를 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터 계산부는, 상기 발 내측 외곽선의 중점을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발판에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의하거나 또는 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향에 수직한 방향으로 발바닥 접촉점까지의 거리를 아치의 폭으로 정의할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법은 카메라를 이용하여 촬영한, 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 단계 및 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계를 더 포함하되, 상기 아치 파라미터는 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 기초로 계산될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계 전에, 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출하는 단계를 더 포함하되, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 상기 발판에서 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리를 기초로 상기 접촉점 정보가 검출될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는, 상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 카메라는 컬러 및 깊이(RGBD) 카메라이고, 상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는, 상기 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리, 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상에서 접촉면과 비접촉면을 분할할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는, MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터는, 아치 인덱스, 아치 폭 및 아치 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는, 상기 발 깊이영상으로부터, 발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는, 상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합을 검출하고, 검출된 외곽선의 깊이값 및 길이를 기초로 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선을 기초로 아치의 폭 및 높이를 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는, 상기 발 내측 외곽선의 중점을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발판에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의하거나; 또는 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향에 수직한 방향으로 발바닥 접촉점까지의 거리를 아치의 폭으로 정의할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인체 운동 동작 중 족저 지지면 변화 분석, 순간적인 발 형태 변화 등 기존의 동작 분석 자료와 차별화된 정보 수집 가능하고, 실험 오차를 최소화 하는 신속하고 직관적인 자료 제공 가능하다. 또한 기존의 족부 모델링에는 지면 반력과 신체 계측을 통한 일반적 자료만 활용되었으나, 본 발명의 실시예에 따르면 동작과 부하 변화에 따른 족저 형태 파라미터 변화를 객관적으로 측정하여 기존의 모델을 발전 시킬 수 있다.
또한 신속한 발 형태 측정 및 측정 데이터의 높은 재현성과 정밀도가 보장 가능하고, 신속한 풋웨어 제작 파라미터 생성과 제작 플로워 설계 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치의 블록도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치의 구현 예이다.
도 3a 내지 도3b는 일 실시예에서 발 깊이영상의 다양한 형태를 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에서 발바닥 접촉점 정보를 나타내는 영상을 나타낸다.
도 5a 및 도 5b는 법선벡터의 각도를 나타내는 영상 및 접촉면과 비 접촉면을 분할한 영상이다.
도 6은 일 실시예에 따른 아치 인덱스를 설명하기 위한 도이다.
도 7a 내지 도 7c는 아치 인덱스를 계산하는 과정을 설명하기 위한 발바닥 접촉면 영상이다.
도 8a 및 도 8b는 아치의 높이 및 폭을 계산하는 과정을 설명하기 위한 발바닥 접촉면 영상을 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 발 깊이영상에서 발 아치의 폭과 높이를 나타내는 도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법의 순서도이다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 기술된 실시예는 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 또는 전적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 본 명세서에서 "부(unit)", "모듈(module)", "장치" 또는 "시스템" 등은 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 소프트웨어 등 컴퓨터 관련 엔티티(entity)를 지칭한다. 예를 들어, 본 명세서에서 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등은 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체(object), 실행 파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program), 및/또는 컴퓨터(computer)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨터에서 실행중인 애플리케이션(application) 및 컴퓨터의 양쪽이 모두 본 명세서의 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등에 해당할 수 있다.
실시예들이 도면에 제시된 순서도를 참조로 하여 설명되었다. 간단히 설명하기 위하여 상기 방법은 일련의 블록들로 도시되고 설명되었으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 다른 블록들과 본 명세서에서 도시되고 기술된 것과 상이한 순서로 또는 동시에 일어날 수도 있으며, 동일한 또는 유사한 결과를 달성하는 다양한 다른 분기, 흐름 경로, 및 블록의 순서들이 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 방법의 구현을 위하여 도시된 모든 블록들이 요구되지 않을 수도 있다.
이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치의 블록도이다. 도1을 참조하면 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치(1000)는 발 깊이영상 획득부(100) 및 아치 파라미터 계산부(300)를 포함한다. 다른 일 실시예에서 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치(1000)는 발바닥 접촉면 검출부(200) 또는 모델링부(400)를 더 포함할 수 있다. 또한 일 실시예에서 발바닥 접촉면 검출부(200)는 발바닥 접촉점 검출부(210)를 포함할 수 있다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치의 구현 예이다.
발 깊이영상 획득부(100)는 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득할 수 있다. 발 깊이영상은 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라(110)를 이용하여 촬영될 수 있다. 예컨대 발판(2) 상에 위치한 측정 대상자의 발(1)의 발바닥면을 향하여 촬영할 수 있다. 발판(2)은 투명 재질이거나 불투명 재질일 수 있다.
또한 카메라(110)는 깊이 및 컬러(RGBD) 카메라, 또는 깊이 카메라일 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 하기에서는 깊이 및 컬러 카메라를 이용하여 획득한 발 깊이영상을 기초로 아치 파라미터를 계산하는 것을 예로들어 설명한다.
아치 파라미터 계산부(300)는 발 깊이영상으로부터 발의 아치 파라미터를 계산할 수 있다. 아치 파라미터는, 아치 인덱스, 아치 폭 및 아치 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 아치 인덱스는, 발바닥을 앞꿈치 부분, 아치 부분 및 뒷꿈치 부분의 세 부분으로 나누었을때, 중간부분 길이와 전체 발바닥 길이의 비를 나타낸다. 여기서 전체 발바닥 길이는 발가락 부분이 제외된 것일 수 있다.
발 깊이영상 획득부(100)는 획득한 발 깊이영상을 전처리할 수 있다. 예컨대 발 깊이영상 획득부(100)는 발 깊이영상의 노이즈를 필터링할 수 있다. 필터링 후, 발 깊이영상 획득부(100)는 각 화소를 3차원 포인트 클라우드로 변환할 수 있다. 그 후 컬러영상의 각 화소를 깊이영상의 각 화소에 대응시켜 3차원 포인트 클라우드 색상정보를 생성할 수 있다. 따라서 발 깊이영상 획득부(100)는 발 깊이영상을 도 3a에서와 같이 3차원 포인트 클라우드 데이터를 깊이컬러 영상 형태로 출력할 수 있다.
도 3a 내지 도3b는 일 실시예에서 발 깊이영상의 다양한 형태를 나타낸다. 도 3a는 필터링 전 발 깊이영상을 나타내고, 도 3b는 노이즈가 제거된 발 깊이영상을 나타낸다. 도 3c는 깊이-컬러 형태의 발 깊이영상을 나타낸다.
발바닥 접촉면 검출부(200)는 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출할 수 있다. 이 경우, 아치 파라미터 계산부(300)는 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 이용하여 아치 파라미터들을 계산할 수 있다.
또한 도 1b를 참조하면, 발바닥 접촉면 검출부(200)는 발바닥 접촉점 검출부(210)를 포함할 수 있다. 발바닥 접촉점 검출부(210)는 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출할 수 있다. 이 경우 발바닥 접촉면 검출부는, 발바닥 접촉점 정보 및 발 깊이영상을 기초로 발바닥 접촉면 정보를 생성할 수 있다.
발바닥 접촉점 검출부(210)는 카메라(110)로부터 상기 발판(2)까지의 거리(A) 및 발판(2)으로부터 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리(B)를 기초로 상기 접촉점 정보를 검출할 수 있다. 예컨대 각 화소에 대한 거리 B와 A의 차이가 소정범위 내인 화소들이 접촉점으로 결정될 수 있다. 이러한 접촉점을 이용하여 접촉면이 검출될 수도 있다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에서 발바닥 접촉점 정보를 나타내는 영상을 나타낸다. 도 4a는 발판(2)에서 각 화소까지의거리를 나타내는 3차원 포인트 클라우드 영상이고, 도 4b는 발판에 접촉된 발의 접촉점을 녹색으로 나타낸 영상이다.
일 실시예에서, 발바닥 접촉면 검출부(200)는 상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할할 수 있다.
발바닥 접촉면 검출부(200)는 상기 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상에서 접촉면과 비접촉면을 분할할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 법선벡터의 각도를 나타내는 영상 및 접촉면과 비 접촉면을 분할한 영상이다. 도 5b에서 접촉면(51)과 비접촉면(52)는 다른 색상으로 구분되어 표시된다.
일 예에서, 발바닥 접촉면 검출부(200)는 MRF(MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용하여 접촉면과 비 접촉면을 분할할 수 있으나 이에 제한되지는 않는다.
도 6은 일 실시예에 따른 아치 인덱스를 설명하기 위한 도이다. 아치 인덱스(arch index)는 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축(l)을 정의하고, 발바닥 접촉면을 발가락 부분(p), 앞꿈치 부분(q), 아치 부분(r) 및 뒷꿈치 부분(s)으로 구분하였을 때, 아래의 수학식 1로 결정될 수 있다.
[수학식 1]
r/(q+r+s)=아치 인덱스
즉, 아치 파라미터 계산부(300)는 상기 발 깊이영상으로부터, 발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산할 수 있다.
일 예에서, 아치 파라미터 계산부(300)는 발 깊이영상에서 발의 몸통부분과 발가락 영역 사이의 엣지를 구하고, 엣지를 기반으로 발가락 영역을 발의 몸통부분과 분리할 수 있다. 여기서 발 깊이영상은 컬러영상일 수 있으며, 컬러영상에서 색상차에 기반하여 엣지를 추출하고, 추출된 엣지를 기초로 발가락 부분이 정의되고 제거될 수 있다.
도 7a 내지 도 7c는 아치 인덱스를 계산하는 과정을 설명하기 위한 발바닥 접촉면 영상이다. 도 7a는 발바닥 접촉면 전체를 나타내고, 도 7b는 발가락 부분이 제외된 영상을 나타낸다. 발가락 부분은 임의의 영상처리 알고리즘을 통해 구분될 수 있다.
도 7c는 실험예에서 획득된, 앞꿈치 부분, 아치 부분 및 뒤꿈치 부분의 값을 이용하여 계산한 아치 인덱스를 나타낸다. 도7c의 예에서 아치 인덱스는 약 0.287이다.
아치 인덱스는 평발, 보통발, 요족과 같이 발의 유형을 분류할 때 널리 사용된다. 통상적으로 아치 인덱스는 발가락 영역을 제외한 발의 접촉면을 삼등분하여 전체 영역의 넒이 대비 가운데 영역의 넒이의 비율로 정의한다. 가운데 영역의 비율이 일정 임계값 이하 일 경우 아치가 높은 것으로 요족으로 정의하고, 가운데 영역의 비율이 일정 임계값 이상일 경우 낮은 아치로서, 평발로 정의할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 아치의 높이 및 폭을 계산하는 과정을 설명하기 위한 발바닥 접촉면 영상을 나타낸다. 도 8a를 참조하면, 아치 파라미터 계산부(300)는 상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합(81)을 검출할 수 있다. 외곽선들의 집합(81)을 검출하기 위해 발 깊이영상에 컨백스헐 알고리즘을 이용할 수 있다.
아치 파라미터 계산부(300)는 검출된 외곽선들의 깊이값 및 길이를 기초로, 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의할 수 있다.
발 내측 외곽선은 발 접촉면 이미지에서 힐 영역과 중족지간관절 영역의 발 내측방향의 외곽선을 잊는 직선으로 정의될 수 있다. 이를 위해 영상처리 기법 중 하나인 convex hull알고리즘이 적용될 수 있다. Convex hull 알고리즘은 주어진 2차원 이미지에서 이미지 내 도형을 감싸는 최소한의 직선의 집합을 찾는 알고리즘으로, 본 발명의 일 실시예에서는 발 접촉면 이미지에 convex hull을 적용하고 찾아진 직선 중 가장 길고 직선으로부터 접촉면까지의 길이(깊이)가 가장 긴(깊은) 직선을 MBL로 정의할 수 있다.
예컨대, 발 내측 외곽선은, 아치의 밑면을 둘러싸는 발바닥 접촉점 중 발바닥 접촉면의 외곽에 위치한 두 개의 점촉점을 연결하여 정의될 수 있다. 도 8b를 참조하면, 발 내측 외곽선(MBL)이 나타난다.
아치 파라미터 계산부(300)는상기 발 내측 외곽선의 중점(83C)을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선의 중점(83C)에서 발판(2)에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의할 수 있다.
또한 아치 파라미터 계산부(300)는 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향(84)에 수직한 방향(85)으로 발바닥 접촉점(86)까지의 거리를 아치의 폭으로 정의할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 발 깊이영상에서 발 아치의 폭과 높이를 나타내는 도이다. 도 9를 참조하면, 발 내측 외곽선을 기초로, 아치의 높이 및 폭이 계산될 수 있다.
또한 일 실시예에서, 모델링부(400)는 계산된 아치 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 발 모델 또는 측정 대상자의 발에 맞는 신발 모델을 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법의 순서도이다. 도 10을 참조하면 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법은 카메라를 이용하여 촬영한, 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 단계(S100) 및 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법은 상기 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계(S200)를 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 아치 파라미터는 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 기초로 계산될 수 있다.
일 실시예에서, 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법은 상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계(S200) 전에, 상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 상기 발판에서 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리를 기초로 상기 접촉점 정보가 검출될 수 있다.
발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계(S200)는, 상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할할 수 있다.
또한 일 예에서 카메라는 컬러 및 깊이(RGBD) 카메라일 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계(S200)는, 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리, 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상에서 접촉면과 비접촉면을 분할할 수 있다.
발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계(S200)는, MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용할 수 있다.
아치 파라미터를 계산하는 단계(S300)는, 상기 발 깊이영상으로부터, 발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산할 수 있다.
아치 파라미터를 계산하는 단계(S300)는, 상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합을 검출하고, 검출된 외곽선의 깊이값 및 길이를 기초로 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선을 기초로 아치의 폭 및 높이를 계산할 수 있다.
아치 파라미터를 계산하는 단계(S300)는, 상기 발 내측 외곽선의 중점을 정의하고, 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발판에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의하거나; 또는 상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향에 수직한 방향으로 발바닥 접촉점까지의 거리를 아치의 폭으로 정의할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장매체는 상술한 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법을 실시하기 위한 명령을 저장하고 있을 수 있다.
또한 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 상술한 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정방법을 실시하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 카메라를 이용해 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 발 깊이영상 획득부;
    상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 아치 파라미터 계산부; 및
    상기 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 발바닥 접촉면 검출부를 포함하되,
    상기 카메라는 컬러 및 깊이(RGBD) 카메라이고,
    상기 아치 파라미터 계산부는, 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 기초로 상기 아치 파라미터를 계산하고,
    상기 발바닥 접촉면 검출부는,
    상기 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리, 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상을 접촉면과 비 접촉면을 분할하는, 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 검출부는,
    상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출하는 발바닥 접촉점 검출부를 더 포함하되,
    상기 발바닥 접촉점 검출부는, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 상기 발판에서 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리를 기초로 상기 접촉점 정보를 검출하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  4. 제1항 또는 제3항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 검출부는,
    상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 검출부는,
    MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 아치 파라미터는,
    아치 인덱스, 아치 폭 및 아치 높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 아치 파라미터 계산부는,
    상기 발 깊이영상으로부터,
    발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 아치 파라미터 계산부는,
    상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합을 검출하고,
    검출된 외곽선의 깊이값 및 길이를 기초로 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의하고,
    상기 발 내측 외곽선을 기초로 아치의 폭 또는 높이를 계산하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 아치 파라미터 계산부는,
    상기 발 내측 외곽선의 중점을 정의하고,
    상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발판에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의하거나; 또는
    상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향에 수직한 방향으로 발바닥 접촉점까지의 거리를 아치의 폭으로 정의하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 장치.
  11. 카메라를 이용하여 촬영한, 발판 상에 위치한 측정 대상자의 발 깊이영상을 획득하는 단계;
    상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발의 아치 파라미터를 계산하는 단계; 및
    상기 발 깊이영상으로부터 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계를 포함하되,
    상기 카메라는 컬러 및 깊이(RGBD) 카메라이고
    상기 아치 파라미터는 상기 발 깊이영상 및 상기 발바닥 접촉면 정보를 기초로 계산되고,
    상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는,
    상기 발 깊이영상 내 각 화소에 대하여, 상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리, 및 각 화소의 법선벡터와 발판의 법선 벡터와의 상대각도를 계산하고, 계산결과를 기초로 상기 발 깊이영상에서 접촉면과 비접촉면을 분할하는 것을 특징으로 하는, 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계 전에,
    상기 발 깊이영상으로부터, 상기 발판에 접촉한 상기 측정 대상자의 발바닥 접촉점 정보를 검출하는 단계를 더 포함하되,
    상기 카메라로부터 상기 발판까지의 거리 및 상기 발판에서 상기 발 깊이영상의 각 화소까지의 거리를 기초로 상기 접촉점 정보가 검출되는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  14. 제11항 또는 제13항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는,
    상기 발 깊이영상을 발 접촉면, 비 접촉면 및 배경 중 적어도 둘 이상의 부분으로 분할하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  15. 삭제
  16. 제11항에 있어서,
    상기 발바닥 접촉면 정보를 검출하는 단계는,
    MRF(Markov random field) 기판 영상분할 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 아치 파라미터는,
    아치 인덱스, 아치 폭 및 아치 높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는,
    상기 발 깊이영상으로부터,
    발가락 부분을 정의하고 두번째 발가락 중심점과 발뒤꿈치부분의 경계 중심점을 기준으로 발 축을 정의하고, 발 접촉면에서 발가락 부분을 제외한 나머지 부분을 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분으로 분할하고, 상기 앞꿈치 부분, 아치부분 및 뒤꿈치부분의 면적을 기초로 아치 인덱스를 계산하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는,
    상기 발 깊이영상으로부터 외곽선 집합을 검출하고,
    검출된 외곽선의 깊이값 및 길이를 기초로 발 내측 외곽선(MBL; Medial Border Line)을 정의하고,
    상기 발 내측 외곽선을 기초로 아치의 폭 및 높이를 계산하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 아치 파라미터를 계산하는 단계는,
    상기 발 내측 외곽선의 중점을 정의하고,
    상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발판에 수직한 방향으로 발바닥까지의 거리를 아치의 높이로 정의하거나; 또는
    상기 발 내측 외곽선의 중점에서 발 내측 외곽선의 길이방향에 수직한 방향으로 발바닥 접촉점까지의 거리를 아치의 폭으로 정의하는 것을 특징으로 하는 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정 방법.
KR1020160087960A 2016-07-12 2016-07-12 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법 KR101803292B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160087960A KR101803292B1 (ko) 2016-07-12 2016-07-12 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160087960A KR101803292B1 (ko) 2016-07-12 2016-07-12 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101803292B1 true KR101803292B1 (ko) 2017-12-01

Family

ID=60921825

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160087960A KR101803292B1 (ko) 2016-07-12 2016-07-12 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101803292B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112617809A (zh) * 2020-12-24 2021-04-09 新拓三维技术(深圳)有限公司 一种足印面积计算方法及其系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005006905A1 (ja) * 2003-06-19 2005-01-27 Mizuno Corporation 靴選択支援システムおよび靴選択支援方法
WO2015134996A1 (en) * 2014-03-07 2015-09-11 Pelican Imaging Corporation System and methods for depth regularization and semiautomatic interactive matting using rgb-d images

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005006905A1 (ja) * 2003-06-19 2005-01-27 Mizuno Corporation 靴選択支援システムおよび靴選択支援方法
WO2015134996A1 (en) * 2014-03-07 2015-09-11 Pelican Imaging Corporation System and methods for depth regularization and semiautomatic interactive matting using rgb-d images

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112617809A (zh) * 2020-12-24 2021-04-09 新拓三维技术(深圳)有限公司 一种足印面积计算方法及其系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10013803B2 (en) System and method of 3D modeling and virtual fitting of 3D objects
KR101929902B1 (ko) 정적 및 동적 정보에 기초한 개인 맞춤형 인솔 제조장치 및 그 제조방법
CN103971409B (zh) 一种利用rgb-d摄像机测量足部三维脚型信息及三维重建模型的方法
Ceseracciu et al. Comparison of markerless and marker-based motion capture technologies through simultaneous data collection during gait: proof of concept
US9791267B2 (en) Determining three-dimensional information from projections or placement of two-dimensional patterns
Hu et al. 3D Pose tracking of walker users' lower limb with a structured-light camera on a moving platform
Luximon et al. Foot landmarking for footwear customization
CN103646408A (zh) 一种基于图像的人脚关键部位的数据提取与测量方法
George et al. Two stage contour evolution for automatic segmentation of choroid and cornea in OCT images
US9235895B2 (en) Method for estimating direction of person standing still
CN110751716A (zh) 基于单视角rgbd传感器的虚拟试鞋方法
Sulej et al. The membrane shape mapping of the artificial ventricle in the actual dimensions
KR101803292B1 (ko) 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법
KR20130067657A (ko) 혀 입체 정보 추출 장치 및 방법
CN110766738B (zh) 基于多视角深度传感器的虚拟试鞋方法
JP7153495B2 (ja) 足状態分析方法
Hatamzadeh et al. A kinematic-geometric model based on ankles’ depth trajectory in frontal plane for gait analysis using a single RGB-D camera
JP7079862B2 (ja) マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
WO2013113769A1 (en) Method and device for evaluating a contact area between a foot and a surface
KR102054818B1 (ko) 족적 영상 패턴 분석 기반 가상현실 제공 방법
JP6350268B2 (ja) 接地検出装置、接地検出方法およびプログラム
KR100912074B1 (ko) 입체 영상을 이용한 향상된 피부 계측 장치
Varga et al. Reliability of measuring morphology of the paediatric foot using the Artec Eva hand held scanner
CN100388905C (zh) 面向稀疏网格的基于曲面细分的三维脚型数据测量方法
JPH10228540A (ja) 歩行パターン処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant