基于网格变形的从图像重建三维人脸

从图像重建高质量三维人脸一直是计算机视觉和图形学的一个重要研究问题.不同于传统的基于立体匹配的窄基线多视几何和数据驱动的人脸形变方法,提出一种结合网格变形技术和立体视觉原理的、从图像重建高质量三维人脸模型方法.给定从不同视角拍摄的几幅人脸图像,基于健壮图像特征获得可靠的相机外部参数和稀疏三维点;在此基础上,提出一种结合几何细节保持和图像一致性约束的三维人脸变形算法重建三维人脸,通过对人脸模板的网格变形,使得变形人脸在多幅图像中的可见投影具有一致性的图像颜色强度.基于模板的人脸变形可以有效地解决三维模型成像中的遮挡问题,采用健壮估计法消除噪声、离群点和光照对目标函数收敛性的影响,对目标函数的多次非线性优化求解进一步改进了人脸重建的质量.采用合成人脸图像和真实人脸图像重建三维人脸的实验结果表明,文中算法可以从几幅宽基线图像重建高质量的三维人脸模型.     

基于双视角的真实感三维人脸重建系统

人脸建模是计算机图形学及三维重建领域的一个研究热点,论文根据结构 光测量及编码原理,利用两组CCD 及结构光投影仪实现了人脸双视角测量,保证了数据测 量的范围和完整性;针对测量得到的几何及纹理数据,开发了可视化数据软件处理平台,能 够完成两部分数据的精简、分割、拼接及网格化等处理过程,并通过纹理映射实现具有真实 感的人脸模型三维重建;最终,将上述硬件测量方案及软件处理平台结合,形成了一套完整 的三维人脸重建系统,并通过试验验证了系统的可行性。     

基于单张图像的三维人脸重建

利用一种基于法线的模型变形方法,从单张图像重建高质量的三维人脸.利用球谐函数和一个初始参考模型计算得到模型上每个顶点的法线,利用法线使参考模型变形.实验结果表明:提出的算法可以从单幅图像重建具有细节的高质量三维人脸.     

基于MPEG-4的真实感人脸技术

人脸建模与动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一,可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域。根据MPEG-4关于人脸特征点的定义,利用一般人脸模型以及特定人的正面和侧面两幅照片,采用Dirichlet自由变形实现了从一般人脸模型到特定人脸模型的变形;再利用特定人的正面和侧面照片,采用纹理融合方法生成了真实感人脸。论文提出的真实感人脸技术具有方法简单、计算速度快、真实感强等优点。     

一种新的真实感人脸重建算法及其在虚拟现实中的应用

在计算机图形研究领域，基于二维图像的三维人脸真实感重建是一个热门课题。其研究成果可广泛地应用于低带宽的视频电话会议、游戏、虚拟主持人、在线聊天、虚拟现实、刑侦等领域。如果生成的模型足够精致，还可以应用于医院美容、整容等领域。     

基于粒子滤波的人脸图像超分辨率重建方法

将人脸图像超分辨率重建描述为人脸混合模型的纹理和位置参数的贝叶斯概率估计问题,将超分辨率重建的图像配准和像素融合这两个过程置于统一的概率估计框架下,并利用基于粒子滤波的参数估计算法,同时估计纹理和位置参数,从而实现人脸图像的超分辨率重建.包含灰度和位置两种先验信息的人脸混合模型,同时用于超分辨率重建的两个过程中,提高了图像配准精度和重建算法的性能,避免了通常方法在获得准确鲁棒的运动场估计时需要清晰的高分辨图像,而获得清晰的高分辨图像时又需要准确鲁棒运动场估计的困境.正面人脸合成序列图像实验结果表明,该方法获得的重建结果较为理想.     

真实感虚拟人脸的实现和应用

实现了一个交互式人脸建膜和动画的工具，用户可以很容易从一个人的正面和侧面的照片构造出头部的三维模型，并在这个模型上实现特定人脸的表情和动画，同时可以进行口型和声音的同步。基于以上技术，实现了一个虚拟人脸的动画组件，可以应用于WINDOWS应用系统中，给用户提供更加新颖和友好的局面。     

基于识别的凸集投影人脸图像超分辨率重建

人脸图像的超分辨率重建在公安、视频监控等领域有重要应用价值．基于识别的思想,对人脸灰度图像进行统计分析,得到有关人脸灰度整体特征的先验知识,将其描述为属性集合,从而利用凸集投影算法进行超分辨率图像重建．实验结果表明,重建质量较为理想,与通常的超分辨率凸集投影重建方法相比,抑制噪声的能力有显著提高,重建质量改善明显,收敛速度加快,且易于计算和实现．     

真实感人脸模型的细分曲面重建

提出一种利用2张正交照片和细分曲面进行真实感三维人脸建模的方法,并实现了不同模型间的三维变形.为了构造个性化的人脸几何模型,将网格简化、自由曲面变形和细分结合起来,得到多个层次细节下的人脸模型;再经过纹理融合和映射,完成个性化的真实感三维人脸建模;同时利用线性插值实现了同拓扑真实感模型间的光滑变形.实验结果表明：该方法不仅可以进行有效的真实感三维人脸建模,而且变形简单流畅,具有广阔的应用前景.     

基于真实图像退化的人脸超分辨率重建算法

针对大多数人脸超分算法的预设退化模型与真实图像的退化方式差距大,导致人脸重建的效果不理想的问题,提出了一种针对真实图像退化的人脸超分辨率重建算法。首先设计了一种混合退化模型,通过对运动模糊、高斯噪声等多种退化形式进行合成用于模拟真实图像退化空间,生成接近现实场景的低分辨率图像。然后采用基于小波域的超分辨重建网络预测得到高分辨率图像的小波系数,并经过小波逆变换得到超分辨率图像。在高清人脸数据集(FFHQ)和真实人脸数据集(RealSR)上的实验结果表明,研究提出的算法不仅能有效提升重建效果,而且适用于真实场景下的人脸超分辨率重建。     

基于双目视觉的移动机器人空间测距研究

空间测距是移动机器人实时避障和路径规划的基础.研究了移动机器人双目摄像头由一般布置形式变换到标准布置形式进而实现空间测距的方法.首先对摄像头进行标定(对双目摄像头进行立体标定);然后基于标定结果对摄像头一般布置下所获得立体图像进行极线校正,并得到校正后新的摄像机相互位置参数;最后基于已校正图像和新的位置参数实现移动机器人移动过程中深度与特定目标空间尺寸测量.实验结果证实了本文方法能获得比较精确的测量结果.     

双PTZ摄像机系统的标定

在视频监控领域,PTZ(Pan/Tilt/Zoom)摄像机因为其具有可变视角和可变焦能力,已经越来越多的被采用,而且用两个PTZ摄像机组成一个视觉系统具有可以同时获取全景图像、近景高分辨率图像以及场景深度信息等优势,虽然目前关于双PTZ视觉系统的研究还比较少,但其应用潜力很大。对双PTZ摄像机系统进行标定的目的之一是辅助两个镜头之间的配准,进而方便立体匹配等。两个摄像机之间公共坐标系的选择是标定问题种的一个关键。针对这一问题提出了一种球面校正公共坐标系,并研究了其标定问题。众所周知,传统的多目镜头标定主要针对静止镜头,而且一般是通过事先估计摄像机的架设位置或者利用标定物来计算摄像机之间的关系,但此类标定方法无法直接解决上述问题。为了更好地进行标定,在此提出了一种利用多组基础矩阵的方法进行自动估计的标定方法,该方法不需要标定物,而只与镜头架设方式有关,且不受摄像机PTZ参数改变影响。实验结果表明,该方法具有方便和实用性。     

The Number of Independent Kruppa Constraints from <Emphasis Type="Italic">N</Emphasis> Images

It is well known that without any priori knowledge on the scene, camera motion and camera intrinsic parameters, the only constraint between a pair of images is the so-called epipolar constraint, or equivalently its fundamental matrix. For each fundamental matrix, at most two independent constraints on the cameras＇ intrinsic parameters are available via the Kruppa equations. Given N images, N（N- 1）/2 fundamental matrices appear, and N（N- 1） Kruppa constraints are available. However, to our knowledge, a formal proof of how many independent Kruppa constraints exist out of these N（N - 1） ones is unavailable in the literature. In this paper, we prove that given N images captured by a pinhole camera with varying parameters and under general motion, the number of independent Kruppa constraints is （5N - 9） （N 〉 2）, and it is less than that of independent constraints from the absolute quadric by only one. This one-constraint-less property of the Kruppa equations is their inherent deficiency and is independent of camera motion. This deficiency is due to their failure of automatic enforcement of the rank-three-ness on the absolute quadric.     

折反射全向图像柱面展开校正算法研究

传统图像校正方法无法直接应用于折反射全向图像.为了有效解决折反射全向图像的校正问题,提出了一种通过校正对应柱面展开图来校正折反射全向图像的方法.该文首先分析了全向图的获取与展开,而后根据柱面全景图像成像原理,讨论了其对极几何约束与求解;接着依据校正图像是否充分有效利用参考图像,提出了图像校正重采样效应的评估准则;最后分析了在这一准则下,柱面图像的基于极线采样校正方法在像素保持率和像素有效率上的优势,并重点研究了如何依据对极几何来最大限度对参考图像进行采样,以减少像素损失和图像畸变.实验结果表明,该方法可以有效提高校正图像的像素保持率和像素有效率.     

一种基于双幅图像的物体3维重建

随着虚拟现实技术的发展,对物体进行快速有效建模逐渐成为了研究热点。基于图像建模技术是一种有效的建模方法,其最大的优点是可以利用图像中的信息直接建立物体的几何模型,并且可以迅速构建出具有“照片级”真实感的3维模型。常规的方法是先求解摄像机内外参数,再求解空间中各点在世界坐标系下的位置。提出了一种基于两幅图像利用灭点性质进行建模的新方法。该方法首先利用灭点属性推导出了相机中心在世界坐标系下的坐标位置的解析表达式,再利用两幅图像之间的空间几何约束关系,从空间约束关系中反算出物体各点的空间位置从而重建出物体几何模型,最后进行纹理映射。在物体重建的过程中只利用到了相机内参数,而跳过了对相机外参数的标定,实验结果表明,该方法简单可靠,可用于实现对拥有规则表面的物体3维重建。     

运动图像序列的人体三维运动骨架重建

在计算机视觉领域 ,人体运动分析的研究具有相当广泛的应用前景 .由于人体运动的复杂性 ,已有的研究方法都对研究对象——人体 ,加上了许多限制条件 .文中提出了一种新的方法来获得各类人体运动的信息 .文中主要论述了该方法中对人体三维运动骨架的重建部分 ,其基本思想是在摄像机定标的基础上 ,应用三维人体模型知识和运动连续性依次建立每个图像的人体运动骨架 .最后给出了实验结果     

基于对极点的抛物反射折射直线像的拟合方法

在中心反射折射摄像机下,直线的像是一条二次曲线.由于存在遮挡,仅仅有一小段弧在像平面上是可见的,因此通过可见部分正确地拟合直线的像是非常困难的,且文献中现有的方法还没有很好地解决这一问题.除了抛物反射折射直线像需要满足的充要条件外,如果可见弧上图像点的对极点已知,可以大大提高直线像的拟合精度.基于这种想法,提出了一种新的拟合抛物反射折射直线像的方法.首先,推导出了一种新的关于对极点与摄像机主点之间的关系;其次,利用这种关系来拟合抛物反射折射直线的像;最后通过拟合的直线像来估计摄像机的内参数.模拟实验和真实实验均验证了该方法的有效性.     

基于新型双目机构的立体视觉系统标定

为了获得更大的摄像机视野和更高的系统鲁棒性，研制了一种新型的双目机构；并以此机构为核心搭建了立体视觉系统，之后对整个系统进行了标定．为有效地消除图像的畸变，提出了一种显—隐式畸变校正方法；此方法可以同时校正图像的径向和切向畸变，用最小二乘法即可求解．提出了一种简单而精确的分步旋转法来校准左右图像的极线．实验结果表明，经过显—隐式畸变校正方法和分步旋转法处理的立体图对，可以满足立体匹配的要求．     

基于双目内窥镜的散斑三维重建系统研究

传统的内窥镜只能提供清晰的图像,无法进行三维测量和三维重建.该文提出一种基于立体视觉原理的双目内窥镜系统,用于实现三维测量和三维重建,并开发了一套基于双目内窥镜的散斑三维重建系统.为了提高系统的标定精度和三维重建质量,该文提出一种高精度双目内窥镜标定参数优化方法及基于光轴双次旋转的立体校正算法.其中,测量系统由一个结构...