作者：黄江发网球运动员手臂轨迹图像监测
摘要：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，确定精确图像轮廓边界，得到手臂动态图像轮廓演化集函数，完成对网球运动员手臂动态图像轮廓分割。仿真证明，所提方法分割精度较高，为提升网球运动员发球技术给出了有利的依据。
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