[发明专利]一种基于二维图像的人体体型三维重建方法

权利要求书

1.一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，图片采集，选择手机、数码相机或者是单反相机对人体模型进行拍摄，拍摄出标定图片以及一组序列照片；

S2，稀疏点云的生成，首先获取采集到的标定图片与人体的序列照片，然后获取相机标定参数，再进行特征匹配，最后进行三维重构；

S3，模型生成，得到稀疏点云后经滤波处理、稠密重建后得到稠密点云，最终通过表面重建得到人体体型的复现。

2.根据权利要求1所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于，在拍摄标定图片时，将标定板在不同位置、不同角度下进行拍摄，最少需要3张标定图片。

3.根据权利要求2所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于，需要10-20张标定图片。

4.根据权利要求1所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：所述序列照片应包含多视角的人体图像，数目为10-20张。

5.根据权利要求2所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：在对相机进行标定时，可以通过OpenCV中的标定函数，完成相机的标定，求出相机的内外参数。

6.根据权利要求4所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：在进行摄像机的标定时，采用摄像机自标定的方法。

7.根据权利要求1所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：在进行特征匹配时，采用SIFT算法进行特征提取与匹配。

8.根据权利要求1所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：所述三维重构采用增量式SFM的三维重构算法，将初始化后选取的最优图像作为种子图像对，在此基础上向整个系统中不断添加新的匹配图像并对其进行位姿估计，同时对新图像中匹配到的特征点进行三角定位，利用光束平差法对估计结果进行优化，直到所有图像添加完毕后，整个场景的重建完成。

9.根据权利要求1所述的一种基于二维图像的人体体型三维重建方法，其特征在于：所述滤波处理采用PCL点云库，所述稠密重建采用多视图聚簇算法与基于面片模型的密集匹配算法分别执行，表面重建采用泊松表面重建算法。