[发明专利]一种级次线配对的无相位展开三维人脸重建方法及系统

说明书

本发明涉及光学三维成像领域，特别涉及一种级次线配对的无相位展开三维人脸重建方法及系统。本发明通过调整特征点，并以特征点为基础，采用在人脸上画线的方式来辅助截断相位级次线进行配对；可迅速、准确的实现各人脸图像上的截断相位级次线匹配对；同时在截断相位级次线的配对时无需借助其它辅助信号(如散斑、三角波等)，降低了对投影光场的要求；本发明使用视差匹配矩阵指导截断相位图的匹配过程，直接得到稠密视差图，并根据稠密视差图，重建三维人脸；大大提高了三维重建的精度、准确度。

技术领域

本发明涉及光学三维成像领域，特别涉及一种级次线配对的无相位展开三维人脸重建方法及系统。

背景技术

三维人脸识别技术快速走向应用的前提是大规模三维人脸数据的建库，基于三角测量原理的光学三维测量技术具有全场非接触、精度高、速度快等显著优点，被认为是获取高速高精度三维人脸数据重要推崇的技术之一。通过投影结构光光场至待测人脸表面获取三维面形数据，通常采用单目或双目相机来拍摄受到待测人脸表面调制的变形图像序列，并提取相位信息来重建三维模型。而结构光编码的目的在于丰富或增加被测弱纹理人脸表面的特征，从而提高三维重建结果的准确性、可靠性以及建模的完整性。目前，结构光编码主要有散斑结构光和条纹结构光，其中，基于条纹结构光编码的双目立体匹配系统因其高精度显著优点被应用广泛。而条纹结构光系统中，相移轮廓术(PSP)，以其更高的精度，更大的分辨率，更低的复杂度以及对环境光的不敏感性而闻名。

PSP的应用前提是被测量对象是相对静止的。然而，与测量静态对象不同的是，面部或多或少地处于运动中，例如呼吸，眨眼，抽搐或具有其他动态表情。而在动态三维人脸识别过程中，除了精度要求外，我们还希望能获取实时的三维人脸模型。因此，对于高精度的正弦条纹结构光三维人脸重建系统，还面临以下两个挑战：

(1)应尽可能的减少图像采集数量，节省采集时间。传统方法中投影条纹数量较多，如多频法、格雷码法等，相位解算过程中往往需要投影多帧低频信号去解算高频信号才能得到高精度的绝对相位，不仅大大增加了采集时间，而且会因人脸运动造成的伪像而降低建模精度。

(2)尽可能优化重建算法，节省计算时间。当前最流行的相位展开算法主要有两种：空间相位展开算法和时间相位展开算法。空间相位展开算法首先确定截断相位图上的2π不连续位置，然后通过添加或减去2π的整数倍来来删除其不连续性，但其存在因展开路径误差积累造成的鲁棒性较差的问题。而时间相位展开虽然能很好的克服空间相位展开的难题，且这些年来已经开发了许多方法，如多频法和格雷码法等，但其条纹投影数量依然是目前待解决问题。

如公开号为CN109903377A的中国发明专利，其提出了一种无需相位展开的三维人脸建模方法及系统，该方法利用人脸特征点并生成人脸几何信息约束条件，并利用人脸的几何信息约束条件对双目立体匹配的过程进行约束；可以直接使用截断相位进行三维人脸重建；但是其单纯的通过人脸几何信息约束条件进行立体匹配，存在匹配精度不高，且三维重建效果差的缺陷。

发明内容

本发明的目的之一至少在于，针对如何克服上述现有的无相位展开的三维人脸重建精度不高的问题，提供一种基于级次线配对的无相位展开三维人脸重建方法及系统。

本申请的第一方面提供一种级次线配对的无相位展开三维人脸重建方法，该方法可以由控制设备执行，或者也可以由配置于控制设备中的芯片执行，本申请对此不作限定。该方法包括如下步骤：

S1.以不相同的M个拍摄角度分别采集N帧被测人脸在结构光场中的人脸图像；对采集到的结构光场图像进行极线校正；其中，N是大于等于3的整数，M是大于等于2的整数；

S2.分别解析极线校正后结构光场图像中的截断相位，得到截断相位图；并通过截断相位得到截断相位级次线；解析极线校正后结构光场图像中的纹理图像，并提取特征点；选取特征点并进行对齐，得到基准点组；