[发明专利]一种基于相位偏移扫描的三维人脸全自动建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机模拟三维人脸建模领域中的三维人脸扫描与非刚性配准领域。

背景技术

人脸造型是计算机图形学和计算机视觉的一个研究热点。对于一般标准人脸模型的建立已有多种较好的方法，但对特定人脸的建模则要困难得多，目前为止还没有出现自动、高效且逼真的方法。

目前现有的(半)自动人脸建模技术方法可以划分为如下三大类：一是采用三维立体激光扫描仪等复杂昂贵的硬件设备，并配合相应的算法来获取几何以及纹理数据；二是采用普通相机采集二维人脸图像数据，并辅以复杂的图像处理和计算机视觉方法进行数据重建和获取；三是基于人体测量学的数据获取。

基于人体测量学的数据获取方法是利用人体尺度分布的先验知识进行人脸网格建模，其精度很难保证。而基于激光扫描设备以及基于图像的三维人脸建模方法均有其各自的优势和缺点。基于激光扫描设备的人脸建模方法尽管能够获取丰富的几何细节和细腻的纹理，但由于激光扫描设备的昂贵性，使其很难在一般应用中得到使用，另一方面由于激光扫描仪等设备的效率较为低下，也使得其对于动态物体的扫描工作束手无策。基于图像的三维人脸建模方法采用一张或多张不同角度的人脸图像，利用拍摄相机与人脸在空间中的几何位置关系对人脸三维模型进行重构。这种方法具有成本低，使用简便的优势，然而其扫描的精度十分有限，难以保证对人脸的许多几何细节和表情细节的捕获，因此该方法又很难满足许多应用对于模型精度的要求。

三维扫描深度数据(点云数据)往往具有数据量大、冗余量大以及存在噪声数据等问题，为了便于应用，必须对其进行较为复杂的处理，有效地降低数据冗余量及噪声，并通过某种方式将其转换为常用的三角网格形式。现有的转换方法包括：将点云直接进行三角化、Delaunay三角剖分以及采用标准模板进行配准等。采用标准模板配准的方法与其他方法相比较具有能够自动去除噪声和冗余数据的优势，这类方法通过将一个标准化的模型通过一系列的刚性和非刚性变换，将这个标准化模型实现个性化，在保证模型表面平滑性的同时，将模型与深度数据之间的误差最小化。然而现有标准模板配准技术没有考虑模板与点云数据的精细程度是否匹配的问题，采用的模板模型拓扑也是固定不变的，这就造成了最终的配准精度难以保证或者存在冗余数据。

发明内容

本发明提出的基于相位偏移扫描的三维人脸全自动建模方法，实现了对个性化人脸的低成本、高速率、自动化的建模。在三维人脸深度数据扫描阶段，运用较低成本的设备，获得足够精度的人脸表情数据(介于图像重构与激光扫描两种方法之间)，并且能够达到实时地对动态人脸表情的高速扫描；在三维人脸非刚性自动配准阶段，本发明在研究分析传统方法存在的不足之处的基础上，提出了一种拓扑可变的三维人脸点云数据非刚性配准方法。

该方法将三维人脸点云数据非刚性配准问题转换为对应点误差与平滑变形约束的最优化问题，通过三维人脸特征点自动检测方法找到标准人脸模板与扫描人脸之间的对应点，并利用基于薄膜能量的平滑变形算法对模型的非刚性形变进行约束。进一步地，本发明方法将网格细分/化简技术与非刚性配准技术有机结合，在非刚性变形配准的迭代过程中自适应地对模型的拓扑结构进行优化，从而在提高配准精度的同时，有效降低配准后模型的冗余数据。从总体上讲，该方法具有较高的建模自动化程度，从标定(Calibration)到扫描(Scanning)再到深度点云恢复(Reconstruction)以及三维深度数据非刚性配准(Non-rigid Registration)全过程尽可能少的涉及人工干预。

本发明提出的方法完全能够保证对于一般应用的可用性，并且全自动的建模过程使得一般用户都可以得到自己个性化的三维人脸模型，这对于三维人脸动画在计算机图形学应用中的推广具有重要意义。

附图说明

图1为相机-投影机联合标定棋盘格示意图；

图2为相位偏移结构光样式亮度曲线图；

图3为基于相位偏移的三维数据扫描系统组成原理示意图；

图4为三维人脸扫描系统工作状态示意图；

图5(a)、图5(b)、图5(c)为未展开相位图、展开相位图以及深度图；

图6为用于深度数据恢复的三角化计算示意图；

图7为扫描系统获得的人脸深度图以及点云数据渲染效果图；

图8为固定拓扑的非刚性配准误差示意图；

图9为固定拓扑非刚性配准结果中嘴部拉伸错误示意图；

图10为本发明与现有方法实验效果对比图。

具体实施方式