使用Kinect快速重建三维人体

三维人体模型广泛应用在多媒体工业,如动漫产业、游戏创作、电影制作等.针对传统三维扫描仪价格昂贵、操作复杂等缺点,提出一种基于低廉的深度摄像机(如微软Kinect)重建三维人体模型.该方法使用迭代最近点查找确定输入点云与可变模型之间的对应点对,将可变形人体模型拟合扫描点云数据,迭代生成高精度的三维人体模型.实验结果表明,文中方法能够使用Kinect深度摄像机快速重建出高精度的三维人体模型.     

基于点云数据的复杂建筑体真三维建模与应用

传统建筑物三维建模方法费时费力、精度低、采用接触式测量,且仅能获得建筑物少量特征点及线状数据。与传统测量方法相比,地面三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanner,TLS)方法可快速、高效、非接触式地获取建筑物表面高精度三维信息,因此其较传统建筑物三维建模方法优势显著。以古田会议旧址为研究对象,首先介绍了研究目标的主要特征以及点云数据采集方案;其次以高复杂度建筑物建模为需求出发,详细阐述了点云数据预处理及建筑物三维模型重建相关核心技术及方法;并重点讨论了与其相关的点云数据配准拼接、去噪简化、二维轮廓线提取、三维实体重建;最后实现古田会议旧址高复杂度三维几何模型重现,并采用先进的3D打印技术按1∶40比例尺制作3D打印点云数据的微缩模型。通过与实地测量数据对比分析得知,采用地面三维激光测量方法采集点云数据的建筑物建模精度优于传统测量方法。此研究成果可应用于古田会议旧址等文化遗产的文物修复、变形监测、虚拟重现等方面。     

基于Kinect的三维人体分块点云数据的拼接与模型重建

三维人体测量技术中,人体表面情况较为复杂以及存在视觉盲点,使得测量范围有限的Kinect技术无法通过一次测量完成对整个人体表面点云的获取工作。为了得到与原模型一致的分块点云数据和解决Kinect直接获取的点云坐标与实际不相符的问题,研究了基于Kinect对人体的不同区域的测量,首先推导出合理的坐标变换公式对点云进行处理。然后,使用三点对齐法和Delaunay三角剖分法实现分块点云的拼接和三维人体模型的重建。最后,运用Matlab平台进行仿真。实验结果表明,该算法简化了传统三维人体建模的复杂性,能够精确地提取人体深度图像,且模型的恢复程度较好。     

基于二维点云图的三维人体建模方法

近年来基于二维图像的三维建模方法取得了快速发展,但就人体建模而言,由于摄像头采集到的二维人体图像包含衣物、发丝等大量的纹理信息,而像虚拟试衣等相关应用需要将人体表面的衣物褶皱等纹理信息去除,同时考虑到裸体数据采集侵犯了用户的隐私,因此提出一种基于二维点云图像到三维人体模型的新型建模方法。与摄像机等辅助设备进行二维图片数据集的采集不同,该算法的输入是由三维人体点云模型以顶点模式绘制的二维点云渲染图。主要工作是建立一个由二维点云图和相应的人体黑白二值图构成的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型。该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图。将该二值图输入一个训练好的卷积神经网络,用于评估二维图像到三维人体模型构建的效果。考虑到由不完整三维点云数据重建完整的三维人体网格模型是一个具有挑战性的问题,因此通过模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。大量的实验结果表明,该方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选取了人体特征中具有代表性的腰围特征作为误差评估;为了增加三维人体模型库中人体形态的多样性,还引入一种便捷的三维人体模型数据增强技术。实验结果表明,该算法只需要输入一张二维点云图像,就能快速创建出相应的数字化人体模型。     

基于Kinect人体脚型三维构建

针对传统测量方法成本高、操作复杂、图像特征匹配率准确度不高等问题,提出了一种将Kinect传感器与计算机视觉技术相结合的构建人体三维脚型的方法。利用Kinect传感器搭建测量系统,获取不同角度的深度信息图像,通过改进的Harris-SIFT算法对特征点进行提取与匹配,并通过迭代最近点(ICP)算法完成对点云数据的拼接。结果表明:所提方法能够便捷、准确地实现人体三维脚型的构建。     

三维全身扫描仪的建模仿真

随着计算机全面进入3D时代，三维全身扫描系统对社会的价值越来越显著，获取人体表面的三维几何信息，是建立3D人体模型的先决条件。该文提出了一种基于结构光方法的三维全身扫描仪的系统仿真方案，使用3D Studio MAX软件仿真得到虚拟扫描头运动形成的带激光条纹的图像序列，最后用仿真数据进行三维重建。关键步骤包括用自适应阈值法提取激光带中心，深度图像的获取，以及多扫描头数据的融合等。实验取得了满意的效果，获得了人体的完整轮廓线，验证了系统仿真方案的合理性与高效性。     

异形组合零件建模中地面激光扫描仪的应用研究

针对异形组合零件三维建模在恶劣环境下因不规则目标测量困难而导致的几何结构分析周期长、模型精度低、工作复量大等问题,采用地面激光扫描仪,以快速而非接触式的方式采集点云数据,结合逆向工程方法和轮廓线曲面正投影法,通过曲面提取与数据误差计算工序降低地面激光点云中的噪声对建模精度带来的负面影响,并以两组异形组合零件建模实例进行测试得到,三维建模与不规则目标件虚拟干涉检验值均低于02 mm,并且3D打印样品符合装配精度要求,验证了地面激光点云数据不仅能单纯地进行曲面反求,而且能广泛用于极端操作条件下的精确设计建模工作。     

基于单台Kinect的高精度个性化人体建模方法

提出一种基于单台Kinect的高精度三 维人体建模方法。首先使用一台Kinect对人体头部进行扫描,以获取高精度的头部点云数据 ;其次,在保持头部精确度的基础上对所获取的点云数据进行采样预处理;最后利用层次化 的紧支撑径向基函数(CS-RBFs)将采样后的点云与已有的人体躯干进行拟合获得3D人体模型 。仿真结果表明,该方法能够提高人体模型的精确度并提高建模速度。     

基于Kinect的轴类零件三维重建研究

使用Kinect采集的深度数据,进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先借助Kinect获取深度和彩色数据,通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据;其次提取出感兴趣目标的点云数据,根据点云数据的噪声特点,并对其进行滤波降噪处理;然后进行点云分割获得点云集,最后对各点云集进行结构参数化分析。实验结果表明,本文算法能够精确、高效地实现轴类零件的重建。     

基于SketchUp的建筑物实景三维模型重建

随着三维激光扫描仪的价格不断下降,激光扫描技术的不断完善和数据处理方法的不断提升,三维激光扫描技术应用越来越广泛。本文通过STONEX X500Plus三维激光扫描仪采集传习馆点云数据,利用SketchUp软件,详细介绍建筑物三维建模的主要技术流程,实现建筑物点云数据实景三维建模。     

异常步态3维人体建模和可变视角识别

目的 运用视觉和机器学习方法对步态进行研究已成为当前热点,但多集中在身份识别领域。本文从不同的视角对其进行研究,探讨一种基于点云数据和人体语义特征模型的异常步态3维人体建模和可变视角识别方法。方法 运用非刚性变形和蒙皮方法,构建基于形体和姿态语义特征的参数化3维人体模型;以红外结构光传感器获取的人体异常步态点云数据为观测目标,构建其对应形体和姿态特征的3维人体模型。通过ConvGRU（convolution gated necurrent unit）卷积循环神经网络来提取其投影深度图像的时空特征,并将样本划分为正样本、负样本和自身样本三元组,对异常步态分类器进行训练,以提高分类器对细小差异的鉴别能力。同时对异常步态数据获取难度大和训练视角少的问题,提出了一种基于形体、姿态和视角变换的训练样本扩充方法,以提高模型在面对视角变化时的泛化能力。结果 使用CSU（Central South University）3维异常步态数据库和DHA（depth-included human action video）深度人体行为数据库进行实验,并对比了不同异常步态或行为识别方法的效果。结果表明,本文方法在CSU异常步态库实验中,0°、45°和90°视角下对异常步态的综合检测识别率达到了96.6%,特别是在90°到0°交叉和变换视角实验中,比使用DMHI（difference motion history image）和DMM-CNN（depth motion map-convolutional neural network）等步态动作特征要高出25%以上。在DHA深度人体运动数据库实验中,本文方法识别率接近98%,比DMM等相关算法高出2%~3%。结论 提出的3维异常步态识别方法综合了3维人体先验知识、循环卷积网络的时空特性和虚拟视角样本合成方法的优点,不仅能提高异常步态在面对视角变换时的识别准确性,同时也为3维异常步态检测和识别提供一种新思路。     

服装CAD中三维人体模型的参数化研究

针对三角网格曲面表示的3D人体模型缺少语义信息，提出一种3D人体模型的参数化方法：首先通过三角面片求交的采样策略得到采样点，然后使用B样条曲线构造人体轮廓线，最后由用户交互得到3D人体模型的参数化信息，建立3D人体模型的参数化模板．这样，在参数化人体模型模板的基础上，可以根据用户所输入的特定人体参数信息，动态地调整轮廓线和重建人体模型体表曲面，快速生成逼真的3D人体模型，从而满足服装CAD中根据用户身材尺寸大小定制服装的应用需求．     

基于尺寸建立个性化人体模型的方法

近年来,人体模型定制已成为计算机图形学领域的重要研究课题之一。文中提出一种基于少量人体尺寸生成个性化人体模型的方法——分块优化法。首先,根据MPI人体扫描模型数据库获得人体外形形变参数与尺寸参数,采用线性相关分析方法实现由若干尺寸恢复完整人体尺寸集。其次,通过参数优化的线性回归方法分析各部位三维人体外形参数与二维尺寸数据之间的关系,并根据输入尺寸对人体模型进行进一步精调。实验表明,上述方法能够生成准确反映人体外形的人体模型。     

地面三维激光扫描点云数据处理及建模

本论文以昆明理工大学呈贡校区“昆明理工大学”石碑作为目标场景,利用地面三维激光扫描仪Maptek I-Site 8200SR获取目标场景的点云数据,使用Maptek I-Site Studio 6.0对点云数据进行预处理,包括点云数据的配准、去噪及精简;通过提取特征点云同时结合AutoCAD2014、3ds Max实现对目标场景的建模。研究三维激光扫描点云数据预处理的方法步骤及模型构建过程,通过分析数据处理及建模结果,结合当前的研究状况探讨了模型的相关应用,并展望进一步的研究方向以及工作内容。     

多传感器彩色纹理色彩差异修正方法

针对三维彩色扫描仪多个传感器获得的彩色纹理图像存在色彩差异,导致重建的三维彩色模型表面出现色彩分块现象的问题,提出一种基于色彩迁移的纹理图像色彩修正方法。首先,利用综合质量图像评价函数(CAF)进行图像质量评价,从多个传感器获得的彩色纹理图像中选出一幅质量最佳的作为标准图像;然后,参照该图像调整其他纹理图像各个色彩通道的色彩均值、方差等统计量。将所提方法用于三维人体彩色扫描仪的纹理图像色彩修正,结果表明,色彩修正后纹理图像间的色彩差异减小,得到的三维人体彩色模型色彩分块现象得到明显改善,色彩更加均衡自然。与经典色彩变换方法、改进色彩变换方法、基于最小角度选择的融合方法相比,实验的主观效果和客观图像综合质量评价值都表明了该方法的优越性。