基于深度相機的三維人體重建及在服裝展示方面的技術(shù)研究.pdf

1、人體的三維數(shù)據(jù)模型已在游戲動畫、服裝CAD/CAM、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。人體體型數(shù)據(jù)的獲取與表示是其中的關(guān)鍵技術(shù)。近年來它也成為計算機圖形學(xué)、計算機仿真學(xué)和服裝CAD領(lǐng)域的研究熱點之一。例如，隨著現(xiàn)代服裝工業(yè)和數(shù)字化服裝技術(shù)發(fā)展，數(shù)字化個性化服裝定制(eMTM)已成為趨勢。提高人體特征尺寸測量的準(zhǔn)確性，完成人體體型自動識別與分析，最終實現(xiàn)人體體型與服裝型號的自動匹配是eMTM的發(fā)展目標(biāo)。然而，在服裝個性化定制過程中，人體特征尺寸

2、的手工測量和數(shù)據(jù)整理不僅工作量大且容易出錯。因此，非接觸式三維測量技術(shù)成為現(xiàn)代人體特征測量的主要方式。它為三維人體建模、數(shù)據(jù)挖掘及虛擬試衣的進一步發(fā)展奠定了基礎(chǔ)?；诩す鈷呙璧姆墙佑|式人體測量設(shè)備對人眼可能造成傷害并且價格較高不宜普及，本課題利用微軟公司消費級點云采集設(shè)備——Kinect對待測人體進行掃描重建，并獲取人體模型的特征尺寸;然后對獲得的人體數(shù)據(jù)進行體型分類;并通過特征點匹配方法實現(xiàn)虛擬試穿。主要研究內(nèi)容如下:
　　1、

3、提出了一種基于多相機測量系統(tǒng)。本研究采用四臺Kinect設(shè)備通過平行雙目視覺原理確定相機內(nèi)外參數(shù)。包括相機垂直光軸位置、相機光心到基準(zhǔn)參考面距離，光心到光心的距離的標(biāo)定等。
　　2、提出一種新的曲面擬合算法。首先，為解決利用Kinect相機采集到的人體深度圖像中的噪聲特點，本文提出光順去噪法對由深度圖像恢復(fù)出的人體點云數(shù)據(jù)進行平滑降噪;并針對人體點云數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的不同類型孔洞提出了填充優(yōu)化算法;隨后，利用改進的迭代最近點(ICP)算

4、法將多個相機獲得的人體點云圖像進行配準(zhǔn)整合;最后，通過貪婪投影三角化算法實現(xiàn)表面點云的三維重建，形成人體曲面模型。
　　3、提出一種人體特征尺寸的測量法。首先，利用改進的拋物線型函數(shù)構(gòu)造出人體特征點隸屬度函數(shù)以確定特征點的位置;用預(yù)匹配法掃描分層特征點云，通過改變搜索步長方法實現(xiàn)特征點、線、面的快速提取并得出相應(yīng)的特征尺寸。
　　4、提出一種人體體型分類和識別方法。綜合利用主成分分析法和模糊核聚類分析法(FKCM)將人體體型