基于纹理映射与Phong光照模型的体绘制加速算法

为了提高体绘制速度，提出了一种基于纹理映射、具有Phong光照效果的体绘制加速算法．该算法是根据Phong光照模型，利用一单位球面体来仿真相同光照绘制条件下的每一个体素的反射光强，首先形成一个以法线矢量为索引值的反射光强查寻表，再应用窗值变换的加速算法来计算体素的不透明度；然后采用纹理映射的方法将体素光强值与由不透明度组成的3D数据集从物体空间投射到观察空间，再沿视方向融合为3D图象．实验表明，这种3D旋转的明暗修正保证了体绘制中3D旋转几何变换的多视角观察的交互速度．由于该算法综合了体绘制软件算法数据处理与纹理映射硬件加速的优点，并用2D纹理映射与融合的方法实现了体数据的3D重建，因而不仅降低了对计算机硬件与软件环境的要求，而且在目前通用个人计算机上即可获得近似实时的交互绘制速度和良好的3D图象品质．据研究，该算法同样适用于3D纹理映射的体绘制方法．     

基于PCS的校园漫游系统的设计与实现

利用交互方式确定特征点,然后利用针孔相机模型的成像原理以及PCS方法,恢复场景的三维模型,最后利用3D视觉分层技术提取纹理,利用OpenGL的纹理映射技术,把校园场景的相片重建为具有相片般真实感的三维模型,并能够进行实时漫游。     

面向应用的个性化3D人脸模型快速生成技术

真实感3D人脸模型生成技术是计算机图形领域研究的热点问题之一,但已有的相关方法存在真实感差、算法复杂度高、局限性多、实用性弱等问题．在分析3D人脸模型姿态矫正和模型变换方法基础上,研究基于一张人脸正面图像和普通3D人脸模型、采用关键特征点匹配和真实感纹理映射方法构建个性化3D人脸模型的方法,最后利用基于C＋＋和OpenGL实现的原型系统进行实验分析．实验结果表明该方法计算简单、建模效率高,且适用于影视特效制作、3D网络游戏、医学美容等领域．     

虚拟漫游系统中纹理的纠正与映射

利用3D视觉分层重建技术,把模型的表面纹理图像从相片中提取出来,并加以纠正。然后根据OpenGL的要求把纠正的纹理变换到需要的尺寸,利用OpenGL提供的映射函数把它们映射到重建的三维模型的表面上去。使之具有相片般的真实感,并能够进行实时漫游。     

基于纹理映射和fBm的真实感地形研究

在文章中讨论了三维真实感地形表现在OpenGL支持下的分形模型的建立、纹理映射技术等。并提出了基于纹理映射技术的fBm算法，应用该算法生成的地形，既具有较高的真实感，又具有较快的绘制速度，适用于各种虚拟场景的创建。     

基于分形与纹理映射的3D地形仿真

文章研究了基于分形与纹理映射技术的3D地形仿真技术.该技术通过分形插值算法与DEM数据矩阵的线性变换构建出各类特征的地形模型,并利用分形纹理及位图纹理,通过纹理映射技术及光照模型仿真出平原、高山、草地、海洋等各类地形地貌,实现了具有逼真效果的3D地形的视景仿真,并可运用交互技术实现在视景终端以任意角度和高度进行观察.研究结果表明,文中提出的基于分形与纹理映射的地形仿真技术,方法简洁,地形生成速度快,地形、地貌仿真效果逼真生动,适用范围广,具有很好的应用价值.     

基于分形理论的三维地形场景的真实感绘制

如何在PC机上进行三维地形场景的真实感绘制一直是一个挑战性课题。三维地形场景的真实感绘制追求的两个目标是绘制的逼真度和绘制的实时性,需要在不明显降低图像质量的条件下保持较高的交互帧速率。该文运用分形理论生成三维地形场景,为了满足实时性的要求,采用连续LOD算法和其它技术来加速地形绘制;为了满足逼真度的需求,采用纹理映射和光照映射。这种方法可以在普通微机上基于分形理论实现三维场景的真实感绘制,达到实时性和逼真度的要求。     

面向普通用户的3D虚拟人脸动画

为合成真实感人脸动画,提出一种实时的基于单摄像头的3D虚拟人脸动画方法.首先根据用户的单张正面人脸图像重建用户的3D人脸模型,并基于该人脸模型合成姿态、光照和表情变化的人脸图像,利用这些图像训练特定用户的局部纹理模型;然后使用摄像头拍摄人脸视频,利用特定用户的局部纹理模型跟踪人脸特征点;最后由跟踪结果和3D关键形状估计Blendshape系数,通过Blendshape模型合成的人脸动画.实验结果表明,该方法能实时合成真实感3D人脸动画,且只需要一个普通的摄像头,非常适合普通用户使用.     

三维模型重构中分形补偿的研究

用计算机生成图形来模拟现实世界是计算机的一个重要应用领域。如何使得计算机生成的三维图形更具真实感始终是计算机图形学中一个研究的难点和热点。本文研究了纹理映射和分形算法的基本原理,提出一种在纹理映射构造三维模型时利用分形技术进行补偿的方法。实验表明该方法改善了基于纹理重构的三维模型的真实感。     

匹配图像与3维模型特征点的真实感3维头重建

提出并实现一种基于两张正交图像和一个标准3维头模型,并利用2D图像特征点和3D模型特征点的匹配进行3维头模型重建的算法。首先,进行面部区域和头发区域的分割,利用色彩传递对输入图像进行颜色处理。对正面图像利用改进后的ASM（主动形状模型）模型进行特征点定位。改进局部最大曲率跟踪(LMCT)方法,更为鲁棒的定位了侧面特征点。在匹配图像特征点与标准3维头上预先定义的特征点的基础上,利用径向基函数进行标准头形变,获得特定人的3维头部形状模型。采用重建好的3维头作为桥梁,自动匹配输入图像,进行无缝纹理融合。最后,将所得纹理映射到形状模型上,获得对应输入图像的特定真实感3维头模型。     

多参数加权的无缝纹理映射算法

目的 针对基于图像3维重建中纹理映射存在缝隙的问题,提出一种多参数加权的无缝纹理映射算法。方法 算法根据图像的标定信息对三角格网进行聚类分割,将重建模型聚类成不同参考图像的网格贴片,并对贴片排序生成纹理图像,加权融合重建顶点的法线角度、图像视点、模型深度等信息生成纹理贴片像素,最后采用多分辨率分解融合技术消除纹理贴片缝隙,实现无缝的纹理映射。结果 对不同的测试数据进行了验证,本文算法在保持一定清晰度的前提下消除了纹理的缝隙,即使对于构网误差较大的区域也能得到较为满意的结果,同时本文算法支持大数据的3维纹理映射。结论 提出了一种无缝的纹理映射算法,算法通过构造一个平滑的加权方程融合多源信息消除纹理的接缝,实验结果表明了本文算法的有效性及实用性,得到了高保真的无缝纹理映射效果,可应用到城市级别的大场景3维重建领域。     

基于标准肤色的人脸图像纹理合成与三维重建应用

本文提出一种基于单幅人脸图像并结合标准肤色的人脸图像纹理合成和三维重建算法.首先,利用ASM算法提取人脸特征点,并通过基于局部线性嵌入算法的编辑传播实现颜色转换,使图像人脸色调与三维人脸模型标准肤色一致.接着,将人脸图像五官区域与标准肤色图进行泊松融合,并考虑眉毛遮挡情况,利用人脸对称性或眉毛模板还原眉毛.尤其对于半遮挡眉毛,采用Li模型和角点检测相结合的方法重建眉毛轮廓,得到最终人脸纹理图.最后通过纹理映射将人脸纹理图映射到三维人脸模型上,得到较好的个性化三维人脸重建效果.实验表明,本文算法能够适用于不同复杂背景和光照条件下拍摄的人脸图像,具有较快的处理速度,能够应用于人脸实时重建产品中.     

基于PTM模型文物纹理映射算法

针对三维重建物体纹理不真实与不精确问题，提出了基于PTM（Polynomial Texture Maps）模型的文物纹理映射算法，该算法利用了多项式颜色依赖性的特质，采取表征颜色与亮度依赖关系的双二次多项式系数进行存储纹素数据，从而实现在变化的光照条件下重建物体的表面纹理。此外针对原PTM模型中存在的原始采集图像漫反射异常、亮度信息分布不均匀、重建拟合系数不精确，导致的重建图像纹理模糊、存在重影、物体细节纹理缺失等问题，提出了改进多项式的基函数和优化拟合系数的PTM算法以及PTM图像采集设备的优化方法，最后经实验验证，提出的算法使得重建物体纹理的真实性与精确度均得到了有效提高。     

New algorithm for 3D facial model reconstruction and its application in virtual reality

3D human face model reconstruction is essential to the generation of facial animations that is widely used in the field of virtual reality (VR). The main issues of 3D facial model reconstruction based on images by vision technologies are in twofold: one is to select and match the corresponding features of face from two images with minimal interaction and the other is to generate the realistic-looking human face model. In this paper, a new algorithm for realistic-looking face reconstruction is presented based on stereo vision. Firstly, a pattern is printed and attached to a planar surface for camera calibration, and corners generation and corners matching between two images are performed by integrating modified image pyramid Lucas-Kanade (PLK) algorithm and local adjustment algorithm, and then 3D coordinates of corners are obtained by 3D reconstruction. Individual face model is generated by the deformation of general 3D model and interpolation of the features. Finally, realistic-looking human face model     

基于实拍图像的人脸真实感重建

给出了基于实拍人脸图像的三维逼真人脸模型的重建算法,该算法首先在两幅人脸图像上交互标识特征点对和输入摄像机的广角参数来实现摄像机定标,进而匹配出两幅人脸图像上的其它对应点,实现模型的三维重建,作者用半自动垭达到匹配目的。用手工编辑建立的二维对应网格,得到初始人脸外开和鲁棒的最大拟然立体虎法自动匹配出稠密的对应点,重建出表示人脸的散乱三维数据点团;最后利用这些稠密的三维数据点去迭代矫正和自适应细分手     

基于双目视觉的三维人脸重建方法

提出了一种基于双目视觉的三维重建方法,无须昂贵设备和通用模型。从校正后的图像中提取有效人脸重建区域以降低整体耗时。改进了Realtime局部立体匹配算法和基于种子视差约束的区域生长算法,融合Realtime阈值排序和置信度排序进行区域生长,提高了种子像素提取的可靠性和降低区域生长误匹配的可能性。最后,研究了纹理映射技术,提高了重建模型的逼真度。实验结果表明,该方法能够产生逼真光滑的三维人脸模型。     

Probabilistic voxel mapping using an adaptive confidence measure of stereo matching

In this paper, we describe a probabilistic voxel mapping algorithm using an adaptive confidence measure of stereo matching. Most of the 3D mapping algorithms based on stereo matching usually generate a map formed by point cloud. There are many reconstruction errors. The reconstruction errors are due to stereo reconstruction error factors such as calibration errors, stereo matching errors, and triangulation errors. A point cloud map with reconstruction errors cannot accurately represent structures of environments and needs large memory capacity. To solve these problems, we focused on the confidence of stereo matching and probabilistic representation. For evaluation of stereo matching, we propose an adaptive confidence measure that is suitable for outdoor environments. The confidence of stereo matching can be reflected in the probability of restoring structures. For probabilistic representation, we propose a probabilistic voxel mapping algorithm. The proposed probabilistic voxel map is a more reliable representation of environments than the commonly used voxel map that just contains the occupancy information. We test the proposed confidence measure and probabilistic voxel mapping algorithm in outdoor environments.     

基于序列图像的三维重构

提出了一种基于序列图像的三维重构方法。在相机标定的基础上,利用两幅图像间的匹配关系得到一个初始的三维模型,然后利用剩余图像与初始模型间的匹配关系,采用反投影映射的方法计算出剩余图像的外方位元素。最后经过稠密匹配、三角剖分和纹理渲染得到物体的三维模型。实验结果表明,相机标定精度较高的情况下,采用该算法能够得到较低失真的三维模型。