[發(fā)明專利]人像高浮雕建模方法及建模系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010810156.1
• 申請日: 2020-08-13
• 公開（公告）號: CN111951386B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳彥釗;周浩;張玉偉
• 申請（專利權(quán)）人: 齊魯工業(yè)大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南信達專利事務(wù)所有限公司 37100
• 代理人: 潘悅梅

1.人像高浮雕建模方法，其特征在于以3D人像模型中選取的背景點為邊界條件，對3D人像模型進行深度優(yōu)化生成人像高浮雕，所述人像高浮雕與背景面緊密貼合，所述方法包括如下步驟：

基于3D人像模型的頂點法向量及選取的視線向量，判斷3D人像模型中頂點的可見性，并在3D人像模型的負向非遮擋區(qū)域中選取z坐標最大的頂點為背景點；

對3D人像模型頂點進行法向細節(jié)增強，計算增強后3D人像模型三角面片法向為目標法向，對3D人像模型頂點z坐標進行線性壓縮，對于壓縮后3D人像模型，將其三角面片法向與目標法向重疊、并計算重疊后3D人像模型每個頂點的梯度作為目標梯度；

基于目標梯度以及模型深度構(gòu)建包括梯度約束項和深度約束項的能量方程，以背景點z坐標等于零為邊界條件，求解上述能量方程對3D人像模型進行高度場優(yōu)化，并將優(yōu)化后背景點約束到背景面上；

還包括通過如下步驟增補背景點：

在3D人像模型的頂點中，選取其法向與z軸負向夾角小于閾值ε、高斯曲率為正、且z坐標大于背景點的頂點作為種子點；

通過K-means聚類算法，將種子點在三維空間內(nèi)聚類為若干區(qū)域；

對于每一個聚類后的區(qū)域，計算其鄰域中心點的z坐標平均值，并基于所述區(qū)域相關(guān)的中心點z坐標與z坐標平均值之間的差值，得到所述區(qū)域?qū)?yīng)的z坐標差值；

對z坐標差值進行歸一化，選取一個閾值，從上述若干區(qū)域中排除大于閾值的區(qū)域，對于剩余的區(qū)域，選取區(qū)域內(nèi)距離中心點最近種子點為新的背景點。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于基于3D人像模型的頂點法向量及選取的視線向量，判斷3D人像模型中頂點的可見性，包括如下步驟：

設(shè)定視線向量為v＝[0,0,-1]，3D人像模型頂點p對應(yīng)的頂點法向量為n，如果視線向量v與頂點法向量n之間的點積v·n＞0，即視線向量v與頂點法向量n之間夾角小于90度，頂點p判定為負向，否則頂點p判定為正向；

對于每個正向頂點，對其在z向上進行深度采樣，如果有相同x坐標、y坐標的其它頂點將所述正向頂點遮擋，則所述正向頂點判定為正向遮擋點，否則所述正向頂點判定為為正向非遮擋點；

對于每個負向頂點，對其在z負向上進行深度采樣，如果有相同x坐標、y坐標的其它頂點將所述負向頂點遮擋，則所述負向頂點判定為負向遮擋點，否則所述負向頂點判定為為負向非遮擋點。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于對3D人像模型頂點進行法向細節(jié)增強，計算增強后3D人像模型三角面片法向為目標法向，包括如下步驟：

通過拉普拉斯法向光順算法對3D人像模型進行法向光順，并基于法向光順前后頂點法向的差值計算頂點法向細節(jié)，所述頂點法向細節(jié)計算公式為：

其中，n_i表示法向光順前3D人像模型的頂點法向，n′_i表示法向光順后3D人像模型的頂點法向；

對上述頂點法向細節(jié)進行尺度放大，得到尺度放大后頂點法向細節(jié)；

將尺度放大后頂點法向細節(jié)與上述法向光順后頂點法向進行合并，得到細節(jié)增強后頂點法向，所述細節(jié)增強后頂點法向計算公式為：

其中，β表示細節(jié)增強系數(shù)；

對于增強后3D人像模型每個三角面片，計算相關(guān)三個頂點對應(yīng)的細節(jié)增強后頂點法向的均值作為相應(yīng)的三角面片法向。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于對于壓縮后3D人像模型，通過如下步驟將其三角面片法向與目標法向重疊：

對于壓縮后3D人像模型每個三角面片，沿其中心旋轉(zhuǎn)所述三角面片，使得所述三角面片對應(yīng)的三角面片法向與目標法向重疊。