一种手势识别中的手腕图像去除方法技术

本发明专利技术的一种手势识别中的手腕去除方法，包括以下步骤：步骤1，保留初始图像中手腕和手掌部分的图像，并且将初始图像的其余部分设置为背景图像；步骤2，确定经步骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向，在手腕和手掌的图像范围内遍历垂直于该延伸方向的切线段，根据切线段的长度变化规律，确定手腕与手掌的交界切线段；步骤3，判断出交界切线段一侧的手腕部分图像，并将该手腕部分的图像设置为背景图像。本发明专利技术的有益效果是：能够较为高效、精准地去除实际图像中的手腕部分图像，只剩下手掌部分的图像，从而为手势识别打下关键基础。而且对操作者要求不高，操作者可以自由地露出手腕，方便进行示范应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及。
技术介绍
近年来，在多媒体系统引入互动机制以增加操作便利性的方式已成为热门的技 术，其中手势识别更成为取代传统鼠标、摇杆或遥控器的重要技术。作为最常用的人体动 作，手势动作以其丰富多变的含义和灵活方便的执行方式，被广泛用于人类生活的方方面 面。手势识别是指利用计算机来检测、分析和解释人所执行的手势动作，从而用于判断动作 意图并提供相应的服务。在手势识别中，往往依赖于一个手势库，手势库中的手势往往没有 手腕部分。但是，实际图像分割得到的手势一般都有胳膊部分。这样，就给手势识别造成很 大的困难。有的识别系统直接要求操作者必须穿上长袖衣服，用衣服把胳膊遮挡起来，这样 再根据肤色与背景的不同，把手势从背景中分割出来，且没有胳膊。该方法的主要问题是对 于操作者的这种要求过于严苛，很难示范应用。另一种常用的方法是用动态时间规整算法 (DTW)去除手腕部分。但该方法的误差比较大，影响识别精度。
技术实现思路
为解决以上技术上的不足，本专利技术提供了， 能够比较精确地从手势图像中将手腕部分滤除掉，而且对操作者要求不高，为手势识别打 下关键基础。 本专利技术是通过以下措施实现的： 本专利技术的一种手势识别中的手腕去除方法，包括以下步骤： 步骤1，保留初始图像中手腕和手掌部分的图像，并且将初始图像的其余部分设置 为背景图像； 步骤2,确定经步骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向，在手腕和手掌的图像范 围内遍历垂直于该延伸方向的切线段，根据切线段的长度变化规律，确定手腕与手掌的交 界切线段； 步骤3,判断出交界切线段一侧的手腕部分图像，并将该手腕部分的图像设置为背 景图像。 上述在步骤2中确定经步骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向包括以下步骤： 步骤a，求出经步骤1处理后图像中手腕和手掌部分图像的最小包围盒，并比较其 宽度和高度；如果宽度大于高度，则说明手腕和手掌为左右方向延伸并判断出手腕在左边 还是右边，如果宽度小于高度，则说明手腕和手掌为上下方向延伸并判断出手腕在上边还 是下边； 步骤b，根据步骤a中判断出的手腕方向裁剪图像，使图像边界线仅与手腕一边相 交，选取两者相交的相交线中点作为起点，选取与起点最远距离的手势点作为终点； 步骤c，根据起点和终点确定手腕延伸方向的中心轴。 上述在步骤2中确定手腕与手掌的交界切线段包括以下步骤： 步骤I，在手腕和手掌的图像范围内，沿步骤c中确定的手腕和手掌延伸方向的 中心轴做出若干条垂直于该中心轴的切线段，并获得每条切线段的长度，切线段的长度代 表了手腕或手掌的宽度； 步骤II，将切线段沿中心轴依次分成若干组，计算每组若干切线段长度的平均值 AvgWristWidth，并比较每组中的每个切线段长度值与该组平均长度值的差值； 步骤III，如果一组中所有切线段长度值与该组平均长度值差值最小，则在该 组中进行遍寻，如果存在连续四条切线段长度WriStWidth，满足WriStWidth/ AvgWriStWidth〈0.7,则这四条切线段中处在中间位置的一条切线段作为手腕与手掌的交 界切线段。 上述在步骤1中，首先根据宽度和高度要求，分别将初始背景图像和实时前景图 像分割成N*N的分块图像；然后将背景图像和前景图像对应分块图像的像素相减，如果相 减后像素R、G、B分量小于阈值，则将前景图像所对应的分块图像置为背景色，反之，则保持 前景图像所对应的分块图像不变；然后再对前景图像进行去噪、腐蚀、膨胀处理，利用HSV 肤色模型，将非肤色点置为背景。 上述在步骤a中，利用方格划分图像，求出方格与前景图像交点的个数，如果方格 的四条边与前景图像交点的个数小于2,将该方格内所有颜色置为背景色，进而求出经步骤 1处理后图像中手腕和手掌部分图像的最小包围盒。 上述在步骤a中，比较左右两个方向或上下两个方向上最大连续手势点像素数， 如果左边像素数大于右边像素数，则认为手腕在右边；否则，手腕在左边；如果上边像素数 大于下边像素数，则认为手腕在下边；否则，手腕在上边。 本专利技术的有益效果是：能够较为高效、精准地去除实际图像中的手腕部分图像，只 剩下手掌部分的图像，从而为手势识别打下关键基础。而且对操作者要求不高，操作者可以 自由地露出手腕，方便进行示范应用。【附图说明】 图1为专利技术的实施例中用到的示意图。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术做进一步详细的描述： 本专利技术的手势识别中的手腕图像去除方法，首先保留初始图像中手腕和手掌部分 的图像，并且将初始图像的其余部分设置为背景图像。然后确定图像中手腕的延伸方向，在 手腕和手掌的图像范围内遍历垂直于该延伸方向的切线段，根据切线段的长度变化规律， 确定手腕与手掌的交界切线段。最后判断出交界切线段一侧的手腕部分图像，并将该手腕 部分的图像设置为背景图像。 在对初始图像进行处理时，首先根据宽度和高度要求，分割初始背景图像和实时 前景图像，获得背景和前景图像的数据指针、宽度和高度。分别将初始背景图像和实时前景 图像分割成N*N的分块图像；然后将背景图像和前景图像对应分块图像的像素相减，如果 相减后像素R、G、B分量小于阈值，阈值设置为60,则将前景图像所对应的分块图像置为背 景色，反之，则保持前景图像所对应的分块图像不变；然后再对前景图像进行去噪、腐蚀、膨 胀处理，利用HSV肤色模型，将非肤色点置为背景。其中，RGB颜色空间到HSV颜色空间转 换公式：【主权项】1. 一种手势识别中的手腕去除方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，保留初始图像中手腕和手掌部分的图像，并且将初始图像的其余部分设置为背 景图像； 步骤2,确定经步骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向，在手腕和手掌的图像范围内 遍历垂直于该延伸方向的切线段，根据切线段的长度变化规律，确定手腕与手掌的交界切 线段； 步骤3,判断出交界切线段一侧的手腕部分图像，并将该手腕部分的图像设置为背景图 像。2. 根据权利要求1所述手势识别中的手腕去除方法，其特征在于，在步骤2中确定经步 骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向包括以下步骤： 步骤a，求出经步骤1处理后图像中手腕和手掌部分图像的最小包围盒，并比较其宽度 和高度；如果宽度大于高度，则说明手腕和手掌为左右方向延伸并判断出手腕在左边还是 右边，如果宽度小于高度，则说明手腕和手掌为上下方向延伸并判断出手腕在上边还是下 边； 步骤b，根据步骤a中判断出的手腕方向裁剪图像，使图像边界线仅与手腕一边相交， 选取两者相交的相交线中点作为起点，选取与起点最远距离的手势点作为终点； 步骤c，根据起点和终点确定手腕延伸方向的中心轴。3. 根据权利要求1所述手势识别中的手腕去除方法，其特征在于，在步骤2中确定手腕 与手掌的交界切线段包括以下步骤： 步骤I，在手腕和手掌的图像范围内，沿步骤c中确定的手腕和手掌延伸方向的中心 轴做出若干条垂直于该中心轴的切线段，并获得每条切线段的长度，切线段的长度代表了 手腕或手掌的宽度； 步骤II，将切线段沿中心轴依次分成若干组，计算每组若干切线段长度的平均值AvgWristWidth，并比较每组中的每个切线段长度值与该组平均长度值的差值； 步骤III，如果一组中所有切线段长度值与该组平均长度值差值最小，则在该组本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势识别中的手腕去除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，保留初始图像中手腕和手掌部分的图像，并且将初始图像的其余部分设置为背景图像；步骤2，确定经步骤1处理获得的图像中手腕的延伸方向，在手腕和手掌的图像范围内遍历垂直于该延伸方向的切线段，根据切线段的长度变化规律，确定手腕与手掌的交界切线段；步骤3，判断出交界切线段一侧的手腕部分图像，并将该手腕部分的图像设置为背景图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：冯志全，冯仕昌，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：山东;37