【摘 要】
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对网球运动员手臂运动轨迹图像的监测,能够有效提升运动员的持拍击球技术。对运动员手臂轨迹图像的监测,首先需要对动态图像轮廓进行分割,得到手臂动态图像轮廓演化集函数,完成图
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对网球运动员手臂运动轨迹图像的监测,能够有效提升运动员的持拍击球技术。对运动员手臂轨迹图像的监测,首先需要对动态图像轮廓进行分割,得到手臂动态图像轮廓演化集函数,完成图像监测过程。传统方法轮廓特征作为手臂轮廓局部信息,将手臂轮廓先验形状作为全局信息,但忽略了得到手臂动态图像轮廓演化集函数,导致监测精度偏低。提出基于显著图的网球运动员手臂动态图像轮廓分割方法。利用曲线水平演化集方法将图像的区域信息作为轮廓演化的驱动力,组建网球运动员手臂动态轮廓模型,得到图像轮廓的边界检测函数,给出图像局部信息驱动水平集函数
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