随着计算机的普及和数字图像处理的快速发展,步态分析系统通常采用图像处理技术实现人体步态运动的跟踪与定位,从而获得运动步态参数。近年来,步态分析系统已在临床医学、康复治疗、体育科学、智能人工腿设计等领域得到了广泛应用。但是,随着这些应用的广泛深入,现有步态分析存在的系统开发成本高、测试精度不高、系统运行自动化程度低等缺陷越来越明显。针对现有步态分析系统存在的问题与不足,本文基于人体运动跟踪技术对步态分析系统的三个主要组成模块,即视频图像处理模块、人体步态运动跟踪与定位模块、运动步态参数提取模块进行了详细的设计。通过对无标志点的人体步态运动图像序列进行预处理,获得了运动人体目标的二值图像序列;采用基于人体模型的粒子滤波算法跟踪人体步态运动,并结合人体下肢外观模型的相似度计算精确定位人体下肢关节点;利用基于最小二乘的曲线拟合方法获得下肢关节点的连续运动轨迹,通过数学数运算提取运动步态参数。这些设计方法解决了原有步态分析系统在步态检测过程中存在的肢体遮挡、标志点变形等问题,使得基于人体运动跟踪技术的步态分析系统的应用性更广、稳定性更强、精确性更高。本文最后对全文的工作进行了总结,并阐述了对人体步态分析系统做进一步扩充与完善的相关工作。