[發明專利]一種個性化三維動漫的制作方法有效
| 申請號: | 201010250604.3 | 申請日: | 2010-08-11 |
| 公開(公告)號: | CN101916456A | 公開(公告)日: | 2010-12-15 |
| 發明(設計)人: | 李浩民;徐秀兵;萬愛明 | 申請(專利權)人: | 李浩民;徐秀兵 |
| 主分類號: | G06T17/00 | 分類號: | G06T17/00;G06T15/70 |
| 代理公司: | 無錫市大為專利商標事務所 32104 | 代理人: | 曹祖良 |
| 地址: | 214062 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 個性化 三維 動漫 制作方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種個性化三維動漫的制作方法,屬于計算機動漫技術領域。
背景技術
隨著3D電影《阿凡達》在全球的熱播和票房的火爆,三維動漫在國內外也得到越來越多的重視。皮克斯的最新3D力作《飛屋環游記》、《鬼媽媽》、《了不起的狐貍爸爸》,不論從動漫內容上還是技術上,都呈現出比2D動漫或劇情片更具吸引力的趕超趨勢。
以個人用戶為動漫主角的個性化三維動漫,可廣泛應用于兒童MV,藝術相冊,藝術動畫,情侶婚慶等市場,滿足人們對于個性化和差異化的追求,市場前景不可估量。
然而,由于個性化三維動漫面向的是個人用戶,因此需要針對每個用戶,建立該用戶的人物模型,再將此人物模型融入到三維動漫場景模型中進行渲染,得到三維動漫視頻。這樣制作出來的個性化三維動漫成本極高,動輒數千元/秒的制作成本使得它難以成為個人用戶的消費選擇,目前尚無較好的替代方案或解決辦法。對大部分人來說,擁有一部“自己主演的動畫片”對于普通人來說依然是一個遙不可及的夢想。
另一方面,現有的三維動漫制作主要通過造型技術來建立人物角色的模型,就是以曲線、曲面等模型為基元,通過人工操作和組合,繪制出人物的模型。它涉及到大量枯燥復雜的人工操作,成本高,制作時間長,難以模擬人物的細節以及一些復雜的光照效果,并且模型的真實感較差,與真實人物相去甚遠,普通人一眼就能分辨出二者的差異。
綜上所述,傳統的三維動漫制作方法在面向個人用戶時制作成本高昂,制作時間長,真實感差,難以進入個人消費領域。因此,急需一種新型的、低成本、自動化的個性化三維動漫制作方法。
發明內容
本發明的目的是為了克服傳統的三維動漫制作針對個人用戶進行個性化定制中的缺陷:成本高昂,制作時間長,真實感差,需要大量枯燥復雜的人工操作等等。為此,本發明提出一種個性化三維動漫的制作方法。采用本發明,可以極大地降低個性化三維動漫的制作成本和制作時間,且制作出來的三維動漫人物真實感強,以較低的成本實現個性化三維動漫制作的簡單化,批量化,快速化和自動化。
按照本發明提供的技術方案,所述個性化三維動漫的制作方法包括如下步驟:
1)多視點真人頭部圖像的采集:
利用相機對個人用戶從多個不同角度進行頭部的拍攝,獲取該用戶頭部的多視點圖像;
2)基于多視點圖像的三維真人頭像建模:
對所采集的多視點圖像,采用SIFT(Scale-invariant?feature?transform)技術來獲取多視點圖像中的對應特征點,以此特征點作為約束來恢復相機參數,并根據此相機參數進行射影重構來修正特征點中的誤匹配對,得到稀疏點云模型;同時,以所述稀疏點云模型作為約束,進行基于立體視覺的三維重建,并經過融合,得到密集的點云模型,即三維真人頭像模型;
3)變姿態虛擬真人頭像的繪制:
對得到的密集點云模型進行特征點的提取和特征點列的重采樣,然后進行基于輪廓的空間點三角化,再使用OpenGL(Open?Graphics?Library)技術,實現重建目標的三維顯示,即虛擬真人頭像;
4)個性化三維動漫的合成:
對三維動漫中的角色頭像信息進行標記,記錄角色頭像在視頻中的姿態、位置、大小信息,結合變姿態虛擬頭像渲染技術,將具有動漫角色的相同位置、姿態和大小的虛擬真人頭像直接嵌入到動漫視頻當中,替換三維動漫中的原角色頭像,實現虛擬真人頭像與三維動漫的無縫嵌入。
所述基于多視點圖像的三維真人頭像建模的步驟為:
a)基于SIFT技術對多視點圖像的特征點抽取和匹配;
b)利用RANSAC(RANdom?SAmple?Consensus)算法去除匹配結果中的野點;
c)根據匹配結果進行相機的自標定,獲取相機內參和外參;
d)利用相機的參數,對特征點進行射影重構,來修正特征點中的誤匹配對,得到的稀疏點云模型;
e)以所述稀疏點云模型為基礎,進行基于立體視覺的三維重建,對重建結果進行融合,得到密集的點云模型。
所述變姿態虛擬真人頭像的繪制的步驟為:
a)對采集的多視點圖像進行基于輪廓的特征提取;
b)對提取出的多視點圖像的輪廓按創建polygonal-chain的方法,形成點列,并對此點列進行重采樣,以減少后續階段中處理的數據量;
c)結合密集點云模型對重采樣后的點列進行基于輪廓的空間點三角化,形成三角面片;
d)對所述三角面片進行紋理抽取和貼圖;
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