一种人脸表面光场的获取方法技术

本发明专利技术公开了一种人脸表面光场的获取方法，其能够避免直接利用激光扫描仪扫描得到的模型、操作容易、成本低、数据量大大减小。这种人脸表面光场的获取方法，结合基于微分坐标的Laplacian网格变形与计算机视觉原理，基于多视点图像将一般人脸模型变形到特定人脸模型，所述一般人脸模型为从网上下载的人头模型处理得到，特定人脸模型为所拍摄的多视点图像中人的人脸模型，然后权衡多视点图像上的颜色值将其配置到特定人脸模型上相对应的点来获取光场数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多媒体技术与计算机图形学的
，具体地涉及一种人脸表面光 场的获取方法。
技术介绍
光场的概念最早出现在计算机图形学中，Gershun在其经典文章三维空间光的无 线电特性里正式使用光场这个术语，用以描述光在三维空间中的辐射传输特性。光场描 述空间中任意点在给定方向上的福射度，是一个五维函数I(X，y， Z, θ，φ)，其中（X，y，Z) 描述点的位置，（θ，Φ)描述当前光辐射度值对应的光线方向。光场的优势在于其绘制时 间独立于场景复杂度，可以表现任意光照效果，并且可以针对场景独立获取。由于相机观察 角度和成像平面空间的约束，基于图像的光场数据在一定深度范围内具有模糊现象，为此 研究人员提出利用表面几何的逼近形式对光场进行重采样，称为表面光场。 表面光场是这样一个函数：定义在从一个三维网格结构顶点发出的任意光线上的 辐射度，表面光场有助于减少深度场效应，允许相机设置在逼近表面以外的任何区域，同时 也适合重建复杂光照环境下明亮物体的虚拟图像。表面光场的重建是一个非常困难的问 题，人们对其进行了大量的研究，但没有得出一个简洁的模型。重建的步骤主要分为两步： 第一，原始数据的获取，在这个阶段中获得以三角网格的形式存放通过三维扫描 设备获得的几何信息，得到物体的采样图像，通过计算机视觉或者手工标定的方法将图像 对齐到网格上。 第二，数据重采样，对原始数据按照三角形的边进行分组，然后对三角形对对应 的纹理片进行重采样处理，形成表面光场数据的近似表示，这种近似表示的形式就是一系 列的二维矩阵。 以前的方法基本上都是通过激光扫描仪获得模型，激光扫描仪所提取物体表面数 据虽然非常精确，但造价十分昂贵，而且激光探头的面积往往较小，数据量大；这就造成了 重建成本高，对于表面积较大的物体需要多次扫描，产生的海量数据处理起来非常困难。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种人脸表面光场的获取 方法，其能够避免直接利用激光扫描仪扫描得到的模型、操作容易、成本低、数据量大大减 小。 本专利技术的技术解决方案是：这种人脸表面光场的获取方法，结合基于微分坐标的 Laplacian网格变形与计算机视觉原理，基于多视点图像将一般人脸模型变形到特定人脸 模型，所述一般人脸模型为从网上下载的人头模型（该人头模型是由Morgan McGuire和 Guedis Cardenas 发行的，网址为 http://graphics, cs. williams, edu/data/)处理得到， 特定人脸模型为所拍摄的多视点图像中人的人脸模型，然后权衡多视点图像上的颜色值将 其配置到特定人脸模型上相对应的点来获取光场数据。 本专利技术针对人脸模型数据的特殊性改进基于微分坐标的Laplacian网格变形技 术，利用稀疏多视点图像来实现一般人脸模型到多视点图像中特定人脸模型的变形，所以 能够避免直接利用激光扫描仪扫描得到的模型，从而操作容易、成本低、数据量大大减小。 【附图说明】 图1是根据本专利技术的人脸表面光场的获取方法的流程示意图。 【具体实施方式】 本专利技术的人脸表面光场的获取方法，结合基于微分坐标的Laplacian网格变形与 计算机视觉原理，基于多视点图像将一般人脸模型变形到特定人脸模型，所述一般人脸模 型为从网上下载的人头模型（该人头模型是由Morgan McGuire和Guedis Cardenas发行 的，网址为http://graphics. cs. williams, edu/data/)处理得到，特定人脸模型为所拍摄 的多视点图像中人的人脸模型，然后权衡多视点图像上的颜色值将其配置到特定人脸模型 上相对应的点来获取光场数据。 本专利技术针对人脸模型数据的特殊性改进基于微分坐标的Laplacian网格变形技 术，利用稀疏多视点图像来实现一般人脸模型到多视点图像中特定人脸模型的变形，所以 能够避免直接利用激光扫描仪扫描得到的模型，从而操作容易、成本低、数据量大大减小。 优选地，这种方法包括以下步骤： (1)将一般人脸模型保存为PLY多边形文件格式； (2)将步骤（1)的一般人脸模型变形到多视点图像中的特定人脸模型； (3)计算步骤（2)所得特定人脸模型的表面光场数据。 优选地，所述步骤（2)包括以下分步骤： (2. 1)多视点图像中特征点选择与匹配，依据MPEG-4标准定义的人脸参数 FDP (facial animation parameter)来手工进行标记，最后总共标记点为76个特征点对； (2. 2) -般人脸模型与多视点图像的人脸空间位置初始对齐； (2. 3)基于Laplacian网格变形方法对一般人脸模型进行变形； (2. 4)优化所述步骤（2. 3)变形后的模型。 优选地，所述分步骤（2. 2)包括以下分步骤： (2. 2. 1)在步骤（2. 1)中标记的特征点对中选取人脸区域中不发生或发生很小非 刚性运动的点，算出其在世界坐标系中的三维坐标m(xm, ym, zm),选取的点集记为M = Imi I i =1,L}, L为所选点个数,其相对应在一般人脸模型上的点为n (xn, yn, zn),点集合记为 N = Ini I i = 1，. . .，L}，L 为对应点个数； (2. 2. 2)设集合M和N各自中心为m。和n。，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸表面光场的获取方法，其特征在于，结合基于微分坐标的Laplacian网格变形与计算机视觉原理，基于多视点图像将一般人脸模型变形到特定人脸模型，所述一般人脸模型为从网上下载的人头模型处理得到，特定人脸模型为多视点图像中人的人脸模型，然后权衡多视点图像上的颜色值将其配置到特定人脸模型上相对应的点来获取光场数据。

【技术特征摘要】
1. 一种人脸表面光场的获取方法，其特征在于，结合基于微分坐标的Laplacian网格 变形与计算机视觉原理，基于多视点图像将一般人脸模型变形到特定人脸模型，所述一般 人脸模型为从网上下载的人头模型处理得到，特定人脸模型为多视点图像中人的人脸模 型，然后权衡多视点图像上的颜色值将其配置到特定人脸模型上相对应的点来获取光场数 据。2. 根据权利要求1所述的人脸表面光场的获取方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 将一般人脸模型保存为PLY多边形文件格式； (2) 将步骤（1)的一般人脸模型变形到多视点图像中的特定人脸模型； (3) 计算步骤（2)所得特定人脸模型的表面光场数据。3. 根据权利要求2所述的人脸表面光场的获取方法，其特征在于，所述步骤（2)包括以 下分步骤： (2. 1)多视点图像中特征点选择与匹配，依据MPEG-4标准定义的人脸参数FDP来手工 进行标记； (2. 2) -般人脸模型与多视点图像的人脸空间位置初始对齐； (2. 3)基于Laplacian网格变形方法对一般人脸模型进行变形； (2. 4)优化所述步骤（2. 3)变形后的模型。4. 根据权利要求3所述的人脸表面光场的获取方法，其特征在于，所述分步骤（2. 2)包 括以下分步骤： (2. 2. 1)在步骤（2. 1)中标记的特征点对中选取人脸区域中不发生或发生很小非刚性 运动的点，算出其在世界坐标系中的三维坐标m(xm, ym, zm),选取的点集记为M = Imi I i = I,. . . , L}, L为所选点个数,其相对应在一般人脸模型上的点为n (xn, yn, zn),点集合记为N =Ini I i = 1，. . .，L}，L为对应点个数； (2. 2. 2)设集合M和N各自中心为m。和n。，(2. 2. 3)集合中的点关于中心点的位移向量分别表示为 Ai = IHi-IV B i = rii-n。，这样模型初始对齐所需变换归结为集合中心点m。和n。之间的 平移变换和中心位移向量集合A = Ui I i = 1，. . .，L}和B = (Bi I i = 1，. . .，L}的缩放旋 转变换I，根据公式（3)求出：(2.2.4)设Iafc, !Tab分别表示将m。平移到一般人脸模型坐标系原点、将世界坐标系原 点平移到n。的变换； (2. 2. 5)根据公式（4)进行对齐变换 T = TsrTxt (4)。5. 根据权利要求4所述的人脸表面光场的获取方法，其特征在于，所述分...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹宝才，刘蓬燕，王玉萍，王立春，孔德慧，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11