[发明专利]一种三维重建中人体表面重构方法

说明书

一种三维重建中人体表面重构方法，所述方法首先采用固定的Kinect设备对站在转台上的人体进行三维数据的采集，并对采集得到的多个角度的点云数据进行配准、融合，得到完整人体三维轮廓；然后对人体轮廓点云数据进行下采样，并采用贪婪三角化算法，对点云进行三角面生成，得到粗糙的人体网格化模型，再利用三角面三个顶点的颜色信息，对生成的三角面进行颜色映射，生成人体表面纹理，得到完整的带有真实纹理信息的人体三维模型。本发明利用固定的Kinect设备采集人体信息，减少了重建误差；本发明采用三角形点云颜色映射的方法为人体模型添加实际的颜色信息，增强表面细节特征，可获得更好的人体三维重建效果，提高人体建模的真实感。

技术领域

本发明涉及一种人体表面重构方法，所述方法可提高人体建模的真实感，属于数据处理技术领域。

背景技术

随着三维重建技术的不断发展，在计算机视觉，虚拟现实等领域中，获取物轮廓信息和三维建模，三维重建技术都有着重要的应用，而人体轮廓信息的获取具有更重要意义。

目前获取三维模型的系统体积较大，价格昂贵，传统人体建模过程通常还需要粘贴标志点，过程繁琐、复杂。

基于Kinect设备的人体三维重建的方法，能够方便地获取人体表面数据，但现有的方法得到的结果不够完整，重建过程中采集的设备需要移动，为后面的重建过程引入了误差，重建结果与真实人体尺寸存在较大误差，得到的人体模型真实感不强，表面细节不够清晰，降低了人体建模的真实感。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种三维重建中人体表面重构方法，以获得更好的人体三维重建效果，提高人体建模的真实感。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的：

一种三维重建中人体表面重构方法，所述方法首先采用固定的Kinect设备对站在转台上的人体进行三维数据的采集，并对采集得到的多个角度的点云数据进行配准、融合，得到完整人体三维轮廓；然后对人体轮廓点云数据进行下采样，减少点的数量，并采用贪婪三角化算法，对点云进行三角面生成，得到粗糙的人体网格化模型，再利用三角面三个顶点的颜色信息，对生成的三角面进行颜色映射，生成人体表面纹理，最终得到完整的带有真实纹理信息的人体三维模型。

上述三维重建中人体表面重构方法，所述人体三维数据采集和人体三维轮廓的建立按以下步骤进行：

a.人体三维数据的采集

首先对两台Kinect设备进行标定，然后利用Kinect设备对站在转台上的人体进行三维数据的采集，转台每旋转一定的角度，Kinect设备采集一次数据，转台旋转一周，Kinect完成人体三维数据的采集，得到多个角度的点云集；

b.对得到的点云集进行预处理

利用双边滤波算法和K-邻域滤波算法去除噪点和离群点，得到相对干净的点云；

c.以第一次拍摄的点云数据为基准，利用ICP算法对后面每一次采集的数据进行配准、融合，得到上下两部分的融合点云；

d.利用ICP算法对上下两部分点云集进行匹配，得到完整人体三维轮廓。

上述三维重建中人体表面重构方法，所述ICP算法包括以下步骤：

①取控制点集；

取不同角度拍摄点云,分别构成点集P1和点集P2；

②查找对应点对；

点集P1和点集P2匹配的同名点在两组序列图集中分别提取的坐标结果应该是一致的,由此可建立P1和P2中对应点对集(P_i,i＝i,2,…,N_p}和(Q_i,i＝1,2,…,N_q},利用对应点对距离构建目标函数式f(R，T，k)，