李 科，毋 涛，刘青青

(西安工程大学 计算机科学学院，陕西 西安 710048)

0 引 言

根据二维图像获得人体轮廓及后续得出人体尺寸数据是服装生产业中一个值得研究的技术点，近几年很多大的服装企业都开拓了服装定制业务，通过调查95%的定制业务都通过线下量体师手工测量获得数据来完成订单。那么如何低成本、高效率地线上完成人体尺寸测量是推进服装定制业务发展的一个重要的研究课题。

人体轮廓的提取是使人体尺寸数据完整的基础，人体轮廓的本质是边缘检测，边缘检测算子检测边缘的基本依据是图像边缘的突变性质。目前经典的边缘检测算子有Roberts、Sobel[1-2]、Prewitt[3]、Log、拉普拉斯[4]、Canny算子等。

Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子是基于灰度图像边缘的一阶导数有极值。Robert算子又称Roberts边缘检测算子，之前被用到图像增强中的锐化，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，通常在图像边缘会产生较宽的响应。Robert算子和其他算子相比，在不经过后处理时，边缘定位的精准度不是很高并会出现边缘丢失的现象，导致获取的边缘轮廓图不是完整的；Sobel算子是通过将图像中的像素点在四个方向上的邻点的灰度值加权差，在边缘处取得最大值进行边缘检测，Sobel算子不仅对噪声有着平滑抑制作用，而且产生了较好的检测结果。但是检测结果边缘较粗，存在伪边缘的情况。Prewitt算子利用像素点邻点的灰度差，在边缘处取到极值检测边缘。Prewitt算子采用3×3模板，Robert算子采用2×2模板对区域内的像素值进行计算，因此Prewitt算子在水平方向和垂直方向的边缘检测结果比Robert算子更加优良。……