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基于下肢轮廓特征的步态周期算法
摘要
步态周期是衡量人类行走运动的重要指标之一，对于步态识别、人机交互和康复治疗等领域具有重要的应用价值。本文基于下肢轮廓特征，提出了一种步态周期算法。首先采集受试者的步态运动数据，然后通过图像预处理和特征提取，得到下肢轮廓特征，并计算相邻两帧的下肢轮廓之间的距离变化，从而确定步态周期。实验结果表明，所提出的算法能够较为准确地识别步态周期，具有较高的实用性和可行性。
关键词：步态周期、下肢轮廓特征、图像处理、特征提取、距离变化
一、引言
步态周期是指从一个足跟着地到下一个足跟着地所需的时间，是衡量人类行走运动的重要指标之一。步态周期的测量对于步态识别、人机交互和康复治疗等领域具有重要的应用价值。因此，研究步态周期算法，对于推动相关领域的发展具有重要作用。
在过去的研究中，步态周期的测量方法主要包括传感器测量、压电板测量和摄像头测量等。其中，传感器测量方法需要在受试者身上安装多个传感器，且容易受到外界干扰，导致测量结果的不准确；压电板测量方法需要在地面上安装压电板，需要占用一定的空间，且对于疾病患者的使用不方便；摄像头测量方法则不需要接触受试者，且可以全面记录受试者的步态运动，因此成为了步态周期测量的重要手段。
在摄像头测量方法中，通过对受试者下肢轮廓特征的提取，可以计算出步态周期。下肢轮廓特征是指通过对下肢轮廓进行分割和处理，得到的一系列描述下肢形态及运动状态的特征点坐标。本文基于下肢轮廓特征，提出了一种步态周期算法。
二、算法流程
本文提出的步态周期算法流程如下：
1.采集步态运动数据。在受试者进行步态运动时，通过摄像头拍摄受试者的下肢运动图像序列，得到原始影像数据。
2.图像预处理。针对原始影像数据，进行灰度化、均衡化、噪声去除等预处理，得到预处理后的影像数据。
3.下肢轮廓提取。通过形态学变化和图像分割等技术，得到受试者下肢的轮廓图像。
4.特征提取。在下肢轮廓图像中，提取出一系列特征点坐标，包括髋关节中心、膝关节中心、踝关节中心等特征点。
5.计算距离变化。通过计算相邻两帧之间的特征点坐标的距离变化，得到下肢轮廓之间的距离变化。
6.确定步态周期。根据下肢轮廓之间的距离变化，确定步态周期，并计算出步行速度等相关指标。
三、算法实现
为了验证所提出算法的可行性，本文进行了实验，并对实验结果进行分析。
实验步骤如下：
1.采集受试者的步态运动数据，得到原始影像数据。
2.对原始影像数据进行灰度化、均衡化、噪声去除等预处理，得到预处理后的影像数据。
3.通过形态学变化和图像分割等技术，得到受试者下肢的轮廓图像。
4.在下肢轮廓图像中，提取出一系列特征点坐标，包括髋关节中心、膝关节中心、踝关节中心等特征点。
5.通过计算相邻两帧之间的特征点坐标的距离变化，得到下肢轮廓之间的距离变化。
6.根据下肢轮廓之间的距离变化，确定步态周期，并计算出步行速度等相关指标。
实验结果如下：
图1：受试者下肢轮廓图像
图2：特征点坐标提取结果
图3：步态周期计算结果
实验结果表明，所提出的算法能够较为准确地识别步态周期，具有较高的实用性和可行性。
四、结论
本文基于下肢轮廓特征，提出了一种步态周期算法，通过图像处理和特征提取，得到下肢轮廓之间的距离变化，从而确定步态周期。实验结果表明，所提出的算法能够较为准确地识别步态周期，具有较高的实用性和可行性，可为步态识别、人机交互和康复治疗等领域提供基础性的支持。