冯文倩， 李新荣， 杨 帅

(1. 天津工业大学 机械工程学院， 天津 300387； 2. 天津市现代机电装备技术重点实验室， 天津 300387)

基于机器视觉的非接触式人体围度测量，具有快速高效的优势，是服装定制行业未来发展的技术支撑。非接触式人体围度测量分为三维测量和二维测量。非接触式三维人体围度测量速度快，精度高，但是所需扫描仪器价格昂贵，在服装行业中很难被广泛应用；非接触式二维人体围度测量是通过拍照获取人体正侧面图像，在二维图像的基础上进行人体轮廓检测与特征部位尺寸提取，借助手机就能完成测量以及服装样式的选取，从而实现远程服装定制，是未来服装定制行业的发展趋势。当前服装定制市场主要是通过三维扫描仪检测人体轮廓；而基于二维图像的人体轮廓视觉检测多是基于理论层面的研究，缺乏实际应用，因此，有必要对基于二维图像的人体轮廓视觉检测的方法进行分析与探讨。

先前有学者对轮廓检测的算法进行了论述，主要介绍了每种算法的原理及特点，内容相对基础[1]，而近几年不断有学者提出轮廓检测的新方法[2-4]，如：以双边滤波器取代高斯滤波器的Canny算子边缘检测方法、融合神经网络的轮廓检测算法以及二进小波与形态学结合的算法，这些算法在很大程度上解决了轮廓边缘不清晰、定位不精确以及对噪声敏感的问题。当前轮廓视觉检测方法主要有基于边缘算子、基于数学形态学、基于水平集算法的主动轮廓模型方法，还有学者将Otsu算法(最大类间方差法)、K-means聚类的方法应用到轮廓检测当中[5]。……