[发明专利]一种用于构建人体三维模型的方法及系统

说明书

本发明涉及计算机机器视觉技术领域，公开了一种用于构建人体三维模型的方法及系统，以快速有效且准确地实现对人体三维模型的构建；本发明的方法包括采用深度相机获取待构建人体的深度图像和与深度图像同步的RGB图像，并对深度图像进行预处理，深度图像为点云数据；从经过预处理后的深度图像中选取初始点云块，查找与初始点云块匹配的点云块，并对匹配成功的点云块与初始点云块进行配准以得到待构建人体的点云数据模型；采用方向距离函数优化待构建人体的点云数据模型，并采用泊松表面重建方法根据点云数据模型重建待构建人体的三维模型。

技术领域

本发明涉及计算机机器视觉技术领域，尤其涉及一种用于构建人体三维模型的方法及系统。

背景技术

目前，针对于人体的三维模型构建方法种类较多，例如使用内存高效多层GPU数据结构的方法对人体的三位模型进行重建，或者使用可移动体积的KinectFusion方法在室外大场景的情况下进行人体三维模型重建，但是，采用该两种方法会出现部分数据缺失和扫描模型闭合处出现不规则形变的现象。此外，还可以通过低分辨率下的图像轮廓和深度数据结合从SCAPE模型中估计人体形状从而达到人体三维模型重建的目的,但是这种方法的重建精度不高，容易出现脸部、服装等细节不明显的情况；或者还可以通过使用多个深度相机扫描站在转台上的静态人体,然后用一个初始模型对扫描数据进行迭代变形来重建人体，但是这种方法需要一个转台和多个深度相机，成本较大且通常受场地限制。

因此，如何快速有效且准确地实现对人体三维模型的构建成为一个急需解决的问题

发明内容

本发明目的在于提供一种用于构建人体三维模型的方法及系统，以快速有效且准确地实现对人体三维模型的构建。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于构建人体三维模型的方法，包括以下步骤：

S1：采用深度相机获取待构建人体的深度图像和与所述深度图像同步的RGB图像，并对所述深度图像进行预处理，所述深度图像为点云数据；

S2：从经过预处理后的深度图像中选取初始点云块，查找与所述初始点云块匹配的点云块，并对匹配成功的点云块与初始点云块进行配准以得到待构建人体的点云数据模型；

S3：采用方向距离函数优化所述待构建人体的点云数据模型，并采用泊松表面重建方法根据所述点云数据模型重建所述待构建人体的三维模型。

优选地，所述S1中，对所述深度图像进行预处理具体包括：

对多个深度图像的点云数据进行数据融合，缩短深度图像中相邻点的距离并对所述深度图像进行光滑处理。

优选地，所述S2具体包括以下步骤：

S21：从深度图像的第k帧中选取至少三个点云块作为初始点云块，并从第k+1帧中选取与所述初始点云块距离最近的对应个数的点云块，计算该相邻两帧中的点云块之间的法相角度和距离，如果所述法向角度和距离都小于设定值，则认为匹配点云块成功；反之，则进入S2；

S22：将初始点云块和未匹配成功的点云块分别投影到各自同步的RGB图像上，在第k+1帧RGB图像上选取与第K帧RGB图像中近似的RGB块；

S23：计算两者之间的相似度，如果相似度小于阈值则返回S22重新选取近似的RGB块；如果大于阈值，则将近似的RGB块投影至深度图像，返回步骤S21重新匹配点云块，直至匹配点云块成功；

S24：采用高斯混合模型进一步对已经匹配成功的点云块进行局部配准，并采用曲线插值的方法对经过局部配准的点云块进行全局配准，得到待构建人体的点云数据模型。

优选地，所述S3具体包括以下步骤：

S31：获取所述点云数据模型的表面的有向点集，并将所述有向点集转换为模型指示函数；