[發(fā)明專利]一種用于計算機圖形圖像處理的、基于深度信息的實時三維人臉建模方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410346047.3
• 申請日: 2014-07-20
• 公開（公告）號: CN104077808A
• 公開（公告）日: 2014-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 詹曙;常樂樂
• 申請（專利權(quán)）人: 詹曙;常樂樂
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機圖形圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體指一種用于計算機圖形圖像處理的、基于深度信息的實時三維人臉建模方法?

背景技術(shù)

三維重建技術(shù)是計算機視覺、人工智能、虛擬現(xiàn)實等前沿領(lǐng)域的熱點和難點，也是人類在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究中面臨的重大挑戰(zhàn)之一，被廣泛應(yīng)用于文物數(shù)字化、生物醫(yī)學(xué)成像、動漫制作、工業(yè)測量、沉浸式虛擬交互等領(lǐng)域。而現(xiàn)有的三維重建技術(shù)，按照獲取深度信息的方式，可分為被動式技術(shù)和主動式技術(shù)。被動式技術(shù)利用自然光反射，一般通過攝像頭拍攝圖片，然后通過一系列的算法計算得到物體的三維坐標信息，如structure?from?motion和multi-view?stereo。structure?from?motion技術(shù)利用不同時間的圖像建立對應(yīng)關(guān)系，因此只適用于剛性物體；multi-view?stereo技術(shù)適用于剛體，但是計算量非常大，現(xiàn)階段很難做到實時。主動式技術(shù)包含一個光源，直接測量物體的深度信息，因而很容易做到實時效果，如采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)的kinect和采用time?of?flight技術(shù)的camcube。而相對于camcube，采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)的kinect價格更便宜，更容易推廣。?

本發(fā)明著重解決三維人臉建模，選用深度數(shù)據(jù)作為三維人臉建模的數(shù)據(jù)來源。kinect得到的深度圖像精度低，并包含大量噪聲。因此在三維重建之前需要對得到的深度圖像進行濾波，降低噪聲.本發(fā)明使用基于Prewitt算子的分塊自適應(yīng)閾值邊緣檢測算法可得到比較精細的圖像邊緣；進而根據(jù)獲取邊緣信息對深度圖像進行分類，邊緣區(qū)采用單向多級中值濾波算法進行降噪處理，而非邊緣區(qū)采用雙向多級中值濾波算法進行降噪處理。最終利用Kinect得到邊緣清晰，噪聲較小的高質(zhì)量深度圖，從而不會影響建模的效果，本發(fā)明使用kd-tree?icp進行頂點貼圖配準，解決了原始icp配準時間慢，精度低的問題，使得頂點貼圖可以得到高精度、快速的配準。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種用于計算機圖形圖像處理的、基于深度信息的實時三維人臉建模方法。?

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：?

(1)數(shù)據(jù)的獲取：用戶坐在kinect正前方0.5米左右處，kinect在時間τ從kinect獲取一張原始的深度圖D_τ，D_τ由一組像素(u,v)組成，每個像素深度值為D_τ(u,v)；?

(2)分割：1)將深度圖分為于前景區(qū)和背景區(qū)，前景區(qū)包含用戶的整個身體，背景區(qū)只?包含剩下的環(huán)境。使用連通分量分析確定前景區(qū)域，當兩個相鄰深度像素的差異低于一個臨界值時被認為是相鄰的。假設(shè)前景區(qū)域是距離相機最短距離的最大部分；2)為了確定頭部區(qū)域，本發(fā)明是尋找一條水平線將前景區(qū)域分為頭部區(qū)域和軀干區(qū)域，這樣便可得到頭部區(qū)域：?