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.     

基于单张人脸图像三维形状模型重建

在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性.     

一种新的单张照片三维人脸重建方法

针对利用反向传播神经网络实现单张照片三维人脸重建方法中速度慢、精度低的缺点,提出了一种改进反向传播神经网络,该方法通过引入混沌变异思想有效解决了APSO算法中的早熟问题,然后以此APSO算法取代传统反向传播神经网络的梯度下降算法,通过对基于传统反向传播神经网络和改进反向传播神经网络的单张照片三维人脸重建方法对比实验,结果表明,采用改进后的反向传播神经网络算法实现的单张照片三维人脸重建,重建的三维人脸更加逼真,并且模型重建的效率和精度也得到了明显提高,重建的时间也大大减少.     

基于SFS方法的三维表面重建算法研究

SFS(由明暗恢复形状)方法研究是计算机三维视觉研究领域中的一个重要分支.以朗伯体光照漫反射模型为基础,对物体表面图像明暗恢复其表面高度和梯度的抽象模型进行分析,研究基于朗伯体定律求解受光点梯度的算法及SFS方法的实现原理.     

基于单幅正面照片的三维人脸重建方法

三维人脸重建算法需要多张照片实现重建且重建效率低下。针对上述问题,提出一种利用单幅正面照片重建三维人脸的方法。采用薄板样条函数对数据库中的三维人脸确立点对点的对应关系,建立平均三维人脸模型,利用LMA算法优化形状系数以恢复其三维形状,人脸颜色纹理信息可通过垂直投影得到。实验结果表明,利用该方法重建得到的三维人脸逼真且时间效率高。     

基于多视角的高精度三维人脸重建

提出了一种多阶段优化的方法来解决基于多视角图片在未知姿态、表情以及光照条件下的高精度三维人脸重建问题.首先,通过重新渲染合成的方法将参数化模型拟合到输入的多视角图片,然后在纹理域上求解一个光流问题来获取不同视角之间的对应关系.通过对应关系可以恢复出人脸的点云,并利用基于明暗恢复几何的方法来恢复人脸细节.在真实数据以及合成数据下的实验结果表明,文中方法能够恢复出带有几何细节的高精度的三维人脸模型,并且提高了现有方法的重建精度.     

基于人脸部件掩膜的自监督三维人脸重建

三维人脸重建旨在从二维人脸图片中恢复出三维人脸模型。自监督三维人脸重建能够缓解三维人脸数据缺乏的问题,因此成为了近年来的研究热点。现有的自监督方法通常聚焦于使用全局监督信号,对人脸的局部细节关注不足。为了更好地恢复出细节生动的精细化三维人脸,提出了一种基于人脸部件掩膜的精细化三维人脸重建方法,该方法在不需要任何三维人脸标注的情况下,可以重建出精细化三维人脸。其主要思想是在二维图片一致性损失、图片深层感知损失等基本损失函数上,通过人脸部件掩膜,给予人脸区域精细化约束,并对人脸部件掩膜进行自监督约束,从而提高重建的三维人脸局部的准确性。在AFLW2000-3D和MICC Florence数据集上进行了定性以及定量实验,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于区域控制模型的三维人脸重建技术

根据头骨和面部肌肉的解剖结构提出了一个人脸区域控制模型,该模型采用骨骼和皮肤2层网格来表示一个三维人脸,其中外层的皮肤网格被划分成几个功能区域,不同区域采用不同的子区域变形模型.基于该模型实现了一个三维人脸重建系统,该系统在"计算机辅助眼镜设计系统"中得到了很好的应用.     

基于形变模型的三维人脸重建方法及其改进

形变模型（morphable model）是近几年出现的三维人脸建模新方法．该方法使用原型人脸的组合表示新的人脸,对于特定人脸图像,通过模型匹配实现了三维人脸的自动重建．虽然形变模型具有自动化、真实感好等优点,但现有形变模型的建立依赖于不稳定的人脸图像对应光流算法,模型匹配只考虑了一般光照环境下的人脸重建问题,且建模计算量大．针对以上问题,文章对形变模型进行了改进：提出了网格重采样的方法,实现了模型人脸数据的精确对应;建立了多分辨率的三维人脸模型;在模型匹配过程中采用了多光源光照模型,使模型可适用于复杂光照环境下的人脸重建．实验结果表明,上述改进可以有效提高模型匹配的效率和准确性以及模型对光照的适应性．     

基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够，导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题，提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先，通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进，以提高三维人脸模型的表达能力；然后，基于人脸光滑性和图像相似性，在特征点和像素层面提出新的损失函数，并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型；最后，通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明，对于三维人脸重建任务，所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差；对于密集人脸对齐任务，所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比，所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片，该网络模型的重建准确，鲁棒性好，且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

单幅图像三维表面重建的算法研究与实现

以单幅二维图像为研究对象,应用SFS的基本理论,首先对二维图像进行了光照的倾角和偏角的估计,在光源坐标系下计算出物体每一点的表面梯度;之后,旋转坐标系,在观察坐标系下得到物体的表面梯度;最后采用三点辛普森公式求出物体表面的高度。整个算法流程简单,求解层次分明,重构满意度较高。     

基于单张影像的月面三维仿真

根据阴影恢复形状原理,提出一种基于单张影像的快速月面三维建模和光照模拟方法。利用单张2D影像中残留的3D线索——灰度信息,通过SFS方法对月面三维形貌进行快速重建,采用改进的Hapke光照模型对重建后的三维形貌进行渲染。实验结果证明,在精度允许范围内,该方法能快速地实现对月面三维形貌的提取和仿真。     

基于多粒度匹配的高超速飞行体三维重构方法

针对高超速飞行体在飞行过程中能获取到的图像信息较少,无法完全复现其轮廓信息,提出一种基于多粒度匹配的三维重构优化方法。首先通过两台高分辨率CCD相机正交的阴影照相站系统采集高超速飞行体多幅图像信息,利用图像分割技术提取物体的二维轮廓;然后采用改进的SFS算法求解出物体表面各点的相对高度和表面法向量,恢复其三维形貌;最后使用图像拼接优化技术实现高超速飞行体表面的三维重构。并经过实体模型的三维重构验证所提方法的可行性及有效性。     

基于径向基函数网络的SFS算法研究

分析了现有从明暗恢复形状(SFS)的几种方法普遍存在对恢复的形状的连续性和光滑性的缺点,提出了一种基于径向基函数网络模型进行从明暗恢复形状的新算法。该算法先采用网络构造一个曲面方程,再利用反射函数作为约束条件,通过调整权因子和径向基函数中心和宽度对网络进行自学习,得到一个满意的曲面方程。理论和实验证明,该算法在恢复形状的准确性和曲面的光滑性,连续性上有较大改进。     

由单幅二维灰度图像重构物体表面形状*

鉴于目前很少有论文讨论完整的由单幅二维灰度图像重构物体表面形状的算法,包括它的控制参数的估计及算法的实现,介绍了一种完整的SFS算法.它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构.与传统的算法相比,本算法无论是在速度还是在精度方面都达到了比较高的水平,具有一定的应用前景.最后还指出了在MATLAB中实现需要注意的问题.     

单幅植物叶片图像的3维重建

目的 植物叶片形态复杂,在虚拟场景中很难真实表现。为了从信息量有限的单幅图像中恢复植物叶片的3维形状,本文基于从明暗恢复形状（shape from shading,SFS）的方法,利用亮度统计规律和植物形态特征恢复叶片的3维形状。方法 在SFS的基础上,设计基于图像骨架的距离场偏置加强表面细节;针对SFS对恢复宏观几何形状的不足,提出根据图像亮度统计分布选取控制点控制表面宏观形状变化,并利用叶片中轴的距离场约束恢复宏观几何形状,每种方法对于表面宏观几何形状恢复的权重基于恢复的反射图和输入图像间的相似度设定;将表面细节添加到宏观几何形状上得到目标对象的3维形状。结果 选取植物叶片图像进行实验,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文方法增强了表面细节显示,并有明显的宏观几何形状变化。同时为了验证本文方法对其他物体表面细节恢复的适用性,分别对硬币和恐龙恢复表面细节,实验结果表明提出的增强表面细节的方法同样适用于其他物体。结论 针对单幅植物叶片图像的3维重建,在SFS的基础上提出了根据骨架特征加强表面细节,根据图像亮度统计分布和叶片中轴距离场约束共同恢复表面宏观几何形状的算法,实验结果验证了本文方法的可行性。     

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Shape from Shading的医学图像三维重建

通过对由医疗成像设备获取的二维灰度图像进行形状重建,得到的三维立体原型能帮助医学诊断人员确诊病情。介绍了Shape from Shading的实现原理和扫描电镜成像系统的简单构成,提出了一种基于线性逼近的用于解决SEM反射映射函数的实现方法,并将之应用于红血细胞的三维图像重构,得到的细胞图形非常接近其真实形状。     

Single-view-based 3D facial reconstruction method robust against pose variations

The 3D Morphable Model (3DMM) and the Structure from Motion (SfM) methods are widely used for 3D facial reconstruction from 2D single-view or multiple-view images. However, model-based methods suffer from disadvantages such as high computational costs and vulnerability to local minima and head pose variations. The SfM-based methods require multiple facial images in various poses. To overcome these disadvantages, we propose a single-view-based 3D facial reconstruction method that is person-specific and robust to pose variations. Our proposed method combines the simplified 3DMM and the SfM methods. First, 2D initial frontal Facial Feature Points (FFPs) are estimated from a preliminary 3D facial image that is reconstructed by the simplified 3DMM. Second, a bilateral symmetric facial image and its corresponding FFPs are obtained from the original side-view image and corresponding FFPs by using the mirroring technique. Finally, a more accurate the 3D facial shape is reconstructed by the SfM using the frontal, original, and bilateral symmetric FFPs. We evaluated the proposed method using facial images in 35 different poses. The reconstructed facial images and the ground-truth 3D facial shapes obtained from the scanner were compared. The proposed method proved more robust to pose variations than 3DMM. The average 3D Root Mean Square Error (RMSE) between the reconstructed and ground-truth 3D faces was less than 2.6 mm when 2D FFPs were manually annotated, and less than 3.5 mm when automatically annotated.     

基于单幅折反射全向图的水平直线3维重建

与传统的利用立体视觉原理进行3维重建不同,在研究基于单幅全向图像重建空间水平直线问题的基础上,首先指出基于直线在全向图中的两个像点即可重建该水平直线,然后通过分析和推导空间水平直线在全向成像系统中的成像特点,有效简化了全向图中的水平直线检测;针对现有“四点定位”方法的不足,提出了一种基于“主像点/非主像点”的水平直线重建算法,并详细分析了像点提取精度对直线重建结果的影响。实验表明,在不同的像点提取精度下,对于不同空间水平直线,该重建算法均能取得较好结果。