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[發(fā)明專利]圖像合成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011497181.5 申請日: 2020-12-17
公開(公告)號: CN112561784A 公開(公告)日: 2021-03-26
發(fā)明(設(shè)計)人: 張宏龍;郭旭峰;吳闖 申請(專利權(quán))人: 咪咕文化科技有限公司;中國移動通信集團(tuán)有限公司
主分類號: G06T3/00 分類號: G06T3/00;G06T3/40;G06T5/50;G06T15/20;G06T17/20;G06K9/34;G06K9/00
代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 代理人: 王宇楊
地址: 100032*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 合成 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖像合成方法,其特征在于,包括:

獲取人臉模型和標(biāo)準(zhǔn)頭部模型,將人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型進(jìn)行對齊變換;

基于人臉模型,對標(biāo)準(zhǔn)頭部模型進(jìn)行形變,得到第一形變模型;

基于第一形變模型,對人臉模型進(jìn)行形變,得到第二形變模型;

將第一形變模型和第二形變模型進(jìn)行邊界縫合處理,得到合成后的三維模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像合成方法,其特征在于,所述將人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型進(jìn)行對齊變換,包括:

基于標(biāo)準(zhǔn)頭部模型,對人臉模型進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換;

確定人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型之間的縮放因子,根據(jù)縮放因子對人臉模型進(jìn)行縮放變換;

確定人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型之間的平移向量,根據(jù)平移向量對人臉模型進(jìn)行平移變換。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像合成方法,其特征在于,所述確定人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型之間的縮放因子,根據(jù)縮放因子對人臉模型進(jìn)行縮放變換,包括:

獲取標(biāo)準(zhǔn)頭部模型中位于臉部區(qū)域中的兩個第一位置點,獲得兩個位置點之間的第一特征距離;

獲取人臉模型中的兩個第二位置點,獲得兩個第二位置點之間的第二特征距離;

根據(jù)第一特征距離和第二特征距離確定縮放因子,根據(jù)縮放因子對人臉模型進(jìn)行縮放變換;

其中,第一位置點與第二位置點以臉部五官為基準(zhǔn)確定。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像合成方法,其特征在于,所述確定人臉模型與標(biāo)準(zhǔn)頭部模型之間的平移向量,根據(jù)平移向量對人臉模型進(jìn)行平移變換,包括:

獲取標(biāo)準(zhǔn)頭部模型中位于臉部區(qū)域中的第三位置點,以及獲取人臉模型中的第四位置點;

獲得第三位置點與第四位置點之間的平移向量,根據(jù)平移向量對人臉模型進(jìn)行平移變換。

其中,第三位置點與第四位置點以臉部五官為基準(zhǔn)確定。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像合成方法,其特征在于,所述基于人臉模型,對標(biāo)準(zhǔn)頭部模型進(jìn)行形變,得到第一形變模型,包括:

基于人臉模型的臉占比,獲得具有臉部切割區(qū)域的頭部模型;

將臉部切割區(qū)域的邊緣點集合形成第一移動點集;

將人臉模型的邊緣點集合形成邊緣點集,根據(jù)第一移動點集和邊緣點集得到第一目標(biāo)點集;

將具有臉部切割區(qū)域的頭部模型上靠近脖頸的區(qū)域上的位置點集合形成第一固定點集;

根據(jù)第一移動點集、第一目標(biāo)點集和第一固定點集的坐標(biāo)信息采用網(wǎng)格變形算法對具有臉部切割區(qū)域的頭部模型進(jìn)行網(wǎng)格變形,得到第一形變模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像合成方法,其特征在于,所述基于第一形變模型,對人臉模型進(jìn)行形變,得到第二形變模型,包括:

將人臉模型的邊緣點集合形成第二移動點集,以及將第一形變模型中的臉部切割區(qū)域的邊緣線集合形成邊緣線集;

根據(jù)第二移動點集和邊緣線集得到第二目標(biāo)點集;

將人臉模型中以臉部五官為基準(zhǔn)區(qū)域,集合基準(zhǔn)區(qū)域上的位置點形成第二固定點集;

根據(jù)第二移動點集、第二目標(biāo)點集和第二固定點集的坐標(biāo)信息采用網(wǎng)格變形算法對人臉模型進(jìn)行網(wǎng)格變形,得到第二形變模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像合成方法,其特征在于,所述將第一形變模型和第二形變模型進(jìn)行邊界縫合處理,得到合成后的三維模型,包括:

根據(jù)第一形變模型中的臉部切割區(qū)域的邊緣線得到邊緣網(wǎng)格集;

根據(jù)第二移動點集確定對應(yīng)于每個邊緣網(wǎng)格的子點集;

根據(jù)邊緣網(wǎng)格中的非邊緣點與子點集得到新的邊緣網(wǎng)格集;

根據(jù)新的邊緣網(wǎng)格集進(jìn)行邊界縫合處理,得到合成后的三維模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求1或6所述的圖像合成方法,其特征在于,在獲得三維模型之后,還包括:

對三維模型的縫合的邊界進(jìn)行紋理融合和渲染處理,得到適合于不同角度轉(zhuǎn)換的三維模型。

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