19、运动捕捉与心脏超声分割技术研究

运动捕捉与心脏超声分割技术研究

在当今的科技领域，运动捕捉系统和心脏超声分割技术都有着重要的应用。运动捕捉系统在3D运动采集方面发挥着关键作用，而心脏超声分割技术则对于心脏疾病的诊断和预后至关重要。本文将深入探讨这两个领域的相关技术和算法。

运动捕捉系统中的TBD算法

运动捕捉系统在计算机图形动画、生物力学、人体工程学等众多领域都有广泛应用。其中，基于标记的光学跟踪系统因其高可靠性而备受青睐。然而，由于采集限制，标记通常较大且数量较少，增加小标记数量对于提高运动数据质量很重要，但小标记难以检测，传统跟踪系统在解决这一问题时面临挑战。

1. 圆形运动捕捉系统的几何结构

运动捕捉相机通常呈圆形放置，场景中心有一个表演区域，相机的内外参数决定了该区域的大小和3D空间分辨率。相机的基本内部参数包括水平视场角（HFOV）、垂直视场角（VFOV）以及水平和垂直像素分辨率。

使用宽视场角相机时，有效半径（Reff）较大，但空间分辨率会降低。为了获得最佳空间分辨率，相机应放置在较大距离并使用窄视场角。系统中有两个有效半径，取最小值作为实际的有效半径，计算公式如下：
- ReffTOP = Rc sin(HFOV / 2)
- ReffSIDE = Rc - h / (2 tan(VFOV / 2))
- Reff = min{ReffTOP, ReffSIDE}

其中，Rc为相机圆半径，h为表演区域的高度。需要注意的是，表演区域的高度h不等于演员的身高，因为演员抬手或跳跃时，一些标记会高于演员身高。增加相机数量时，表演区域会趋近于一个圆柱体。

2. 运动捕捉系统的TBD算法