基于HSV颜色空间的人体轮廓提取方法研究

目前已有人体轮廓提取系统大多先将彩色图像转换为灰度图像,然后经过人工修图,从灰度图像中提取人体轮廓.在此过程中,大量图像信息丢失,且这些系统普遍存在对背景、着装、像素和光线要求严格等问题.为了解决这些问题,本工作采用符合人类视觉习惯的HSV颜色空间,利用MATLAB软件编写程序,通过分析和转换图像的H、S、V值从彩色图像上直接提取人体轮廓,从而实现人体轮廓提取的准确化和自动化.试验结果表明,利用HSV颜色空间可降低对背景、着装、像素和光线等因素的要求,实现复杂情况下人体轮廓的准确提取.     

基于AR动态图像的人体动作识别方法

传统算法在三维影像转化为二维数据的程序运算过程中错误率较高,故提出了基于AR动态图像的人体动作识别技术.对AR动态图像中的人体动作图像进行预处理,通过摄影设备采集人体数据信息,以此构建人体特征三维模型,并标记此模型中的各节点,通过AR技术使三维人体模型做出不同动作,同时进行三维动态跟踪识别,将这些动作所涉及的数据记录下...     

三维人体运动跟踪中形状特征表述重建

针对在重建三维人体运动跟踪形状特征时,人体运动姿态重建结果与真实值具有较大偏差且不能长时间有效跟踪的问题,提出基于联合优化法的三维人体运动跟踪形状特征表述重建方法.采用POCS算法将三维人体运动跟踪中的形状捕捉问题转换为正则规划问题,实现对三维人体运动跟踪中的形状捕捉.采用Bayes理论统计估计方法,将捕捉到的形状数学建模问题转化为目标函数最大化问题.采用Fisher线性判别分析法对三维人体运动跟踪中的形状特征点进行自动定位,利用联合优化法重建已经定位的形状特征表述.结果表明,所提方法可以有效捕捉三维人体运动跟踪中的形状特征,且重建精度较高,准确性较好.     

基于相移结构光重建的三维数字化服装建模

针对服装动态虚拟展示中三维数字化服装建模问题,提出了一种面向实体服装的相移结构光重建方法.应用格雷码结构光编解码和4步相移相位重建结合相位跳变修正算法,得到高精度服装三维结构光解码相位数据.以张正友摄像机定标算法进行摄像机/投影仪系统标定和计算机视觉中的对极几何原理进行三维点云数据重建,并采用迭代最近点(ICP)算法,对基于多角度旋转采集到的服装图像数据进行三维点云拼接重建,生成了实体数字化服装模型.几组服装的重建结果表明,相移结构光重建方法能够实现实体着装的数字化建模功能.     

草图和数据驱动的三维服装设计方法研究

提出一种利用草图和服装数据信息进行三维服装设计的方法,可以实现从现有服装快速生成新的三维服装模型.首先采用改进的轮廓提取算法从图像中快速准确地提取服装外形轮廓信息,并进行矢量化处理转化为服装初始草图信息;然后利用草图信息和服装数据信息驱动预定义的服装几何模板曲面发生变形优化,使两者形状基本一致;最后在服装模型基础上,继续编辑生成一系列新的三维服装,也可以将服装图像作为纹理映射到服装模型上去,得到具有一定真实感的模型.实验结果表明该方法简单实用,可以提高三维服装设计效率.     

基于肤色和人脸形状约束的正面人脸轮廓提取算法

提出了一种基于肤色和人脸形状约束的正面人脸封闭轮廓提取方法.首先在YCgCr空间中对图像数据进行阈值分析,建立肤色模型,并通过肤色模型对肤色区域进行初定位,再经过对肤色区域的连通区域标记,进而根据区域像素数量筛选去除非人脸区域.然后提取人脸初步轮廓,并结合人脸形态比例去除颈部轮廓.最后通过相关形态参数构建出人脸下巴轮廓,最终得到一个连续、封闭的人脸轮廓.     

基于真实三维人体点云的特征参数提取

针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息。数值实验说明了该方法的有效性。     

基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位

为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度，将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中，并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题，构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的输出层以提高输出特征图的分辨率，另一方面基于Smooth L1和局部响应对目标函数进行了优化。在自建的6 700幅正面人体图像数据集上对Deconv-SHN模型、SHN模型以及传统算法进行实验的结果表明，Deconv-SHN模型在复杂背景和任意着装情况下的特征点定位精度较传统算法有显著提升，也明显优于SHN模型，基本满足人体参数测量应用的要求。     

基于图像的三维人体特征参数提取方法

为了解决三维人体建模中人体参数和尺寸提取的问题,提出基于图像的人体特征参数提取方法,进而对人体图像的各特征区域进行定位,并给出计算流程.对采集的图像进行预处理,再对人体正面和侧面图像特征点进行识别,从而识别出人体特征区域,提取出人体特征尺寸.阐述用模型法和参照法计算特征尺寸的方法与原理,推导出由图像像素计算特征尺寸的公式,分析模型法和参照法的优缺点,并结合两者的优点,提出模型参照法特征尺寸计算方法.利用实际采集的图像,根据模型参照法进行人体参数提取,结果表明,该方法能够方便、准确地从用户照片得到人体特征参数.     

基于小波变换的人体图像边缘检测

根据人体图像的特点 ,利用三次样条二进小波 ,采用Mallat快速算法进行小波分解 ,提取了人体图像的正面和侧面边缘 .结果显示 ,提取图像的边缘连续性较好 ,弯曲部分边缘也能准确提取 ,为人体着装图像的边缘检测提供一种新的方法     

基于照片的图像合成技术

在目前的虚拟现实技术中，基于图像的对象技术发展很快，其中三维技术是通过一定的方法利用已知的图像信息重建对象的三维模型，然后对三维模型进行渲染。但现有技术的局限，重建三维模型有相当的困难。由于二维渐变技术不需要三维信息，因此比三维模型重建更易实现，二维图像渐变技术发展也非常之快，还存在某些缺陷，生成的目标图像容易出现畸变。而一种新的二维渐变算法，视域渐变算法先将两张源图进行变形，然后进行插值，克服了一般渐变算法的缺陷。     

GPU加速的鲁棒性人脸2.5D重建方法

针对人脸三维重建问题,提出利用多面体模型快速从人脸三幅光度立体图像中重建其2.5D结构的鲁棒性方法,并较少受高光和阴影以及毛发的影响。以漫反射光照模型建立多面体每个面与人脸图像每个像素点间的方程组,利用加权最小二乘方法求解初始人脸2.5D结构,并利用计算机图形学算法以包含镜面反射和阴影的绘制模式虚拟合成该初始结构的光度立体图像。以此虚拟光度立体图像进行第二次重建,并比较两次重建结果的差异以推断重建方法的误差,从而修正计算结果。为加速计算过程,给出了充分利用现代可编程图形处理器(GPU)高速并行计算能力的硬件实现计算的方法。在YaleB人脸数据库上的实验表明,该方法能快速重建出人脸的2.5D形状和纹理,并克服阴影和高光以及毛发的影响。     

真实体表模型上BSPM仿真数据的可视化

虚拟心脏模型LFX采用具有真实几何形状的三维心脏、躯体模型进行仿真研究，但仿真输出结果基本上以二维的形式给出．针对这一问题，提出了一种顶点投影映射算法，将LFx虚拟心脏模型的关键仿真数据之一的体表电位(BSPM)从真实几何形状的躯干模型映射到真实人体体表模型，并在4DView三维医学图像实时可视化平台系统上对映射前后的BSPM仿真数据进行了三维可视化，从而将LFX虚拟心脏模型的BSPM仿真数据的输出从二维拓展到了三维、从真实几何形状的体表模型拓展到了真实体表模型．映射前后BSPM仿真数据的可视化结果表明，LFX虚拟心脏模型具有更为直观有效的仿真特性．     

基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。     

Motion estimation of elastic articulated objects from image contours

A new method of elastic articulated objects (human bodies) modeling was presented based on a new conic curve. The model includes 3D object deformable curves which can represent the deformation of human occluding contours. The deformation of human occluding contour can be represented by adjusting only four deformation parameters for each limb. Then, the 3D deformation parameters are determined by corresponding 2D contours from a sequence of stereo images. The algorithm presented in this paper includes deformable conic curve parameters determination and the plane, 3D conic curve lying on, parameter determination.     

基于四元数插值的虚拟人运动建模及实现

针对关键帧动画中,欧拉角描述旋转运动时自由度的丢失,提出了四元数插值方法来模拟人体运动. 首先根据人体结构建立虚拟人骨架模型,其次模拟人体运动建立虚拟人运动模型,然后基于XML表示法建立关键帧数据模型来存储关键帧信息,最后采用四元数方法对给定的关键帧进行插值生成中间帧,并基于OpenGL实现可视化编程. 实验结果表明,该方法能对虚拟人的运动过程进行平滑地插值,该算法框架具有通用性,通过修改关键帧信息可以很好地模拟人体的不同运动.     

人体正面运动的尺度骨架模型初始化算法研究

针对单目图像序列中跟踪人体运动时,人体骨架模型难以自动提取的问题.提出一种在人体正面运动的条件下自动提取人体骨架模型的方法.该方法从原始灰度图像及其分割图像所包含的信息中,提取出能够表达人体位姿和分割区域的关键数据.以这些关键数据作为输入,人体关节点的位置坐标作为输出,构造反向传播神经网络,依据先验知识标定的数据训练该反向传播神经网络.实验结果显示,该算法能够较精确地定位关节点位置,自动提取出人体尺度骨架模型.     

基于切片图像的颌面骨骼三维建模方法

基于美国可视人计划(VHP)人体切片图像数据集,选择颌面骨骼(包括颧骨与颞骨)作为三维模型重构的对象,利用商业软件Photoshop和Amira研究出一套实用的重构方法。该方法包括:图片配准、轮廓提取、相邻器官公共接触面的构建、细微组织结构的修整以及三维模型表面光顺等。不局限于颌面骨骼,该重构方法对其他组织器官的三维重构也同样适用。