基于体态的三维模型获取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于体态的三维模型获取方法及装置，该方法包括：S1.获取包含对象各个局部的深度图像；S2.将所述对象各个局部的深度图像进行动态融合，获得各个局部的三维网格；S3.利用标准模型匹配各个局部的三维网格，求取形态参数和关节变换矩阵；S4.根据形态参数和关节变换矩阵，获取三维模型。通过利用标准模型，求取所获取对象深度图像中的形态参数和关节变换矩阵；根据形态参数和关节变换矩阵获得的三维模型，其精确度高、鲁棒性好，且对设备要求低，适合普通用户使用。

【技术实现步骤摘要】
基于体态的三维模型获取方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉及图形学领域，尤其涉及一种基于体态的三维模型获取方法及装置。
技术介绍
三维重建是计算机视觉和图形学领域的重点问题，特别是针对人体的三维重建技术在影视娱乐等多个方面有着重要的应用价值。现有的人体三维重建技术主要有三种：一是搭建多视点的彩色相机阵列或深度相机阵列，通过多视角静态采集和融合来重建人体模型，这种方法的缺点在于设备搭建及标定过程较为复杂；二是利用单深度相机，要求用户从不同的角度做出同样的姿势，深度相机分别进行扫描，最终将点云融合，这种方法对用户要求较高，使用不便；三是同样利用单深度相机，用户不要求固定同一姿势，采集到多幅深度图像后采用动态融合方法进行融合，这种方法较为实用，但鲁棒性及准确性均不高，实际使用中会遇到网格无法准确闭合的问题。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出一种基于体态的三维模型获取方法及装置，该方法和装置对设备要求低，精确鲁棒，使用简单，适合普通用户使用，拥有广阔的应用前景。本专利技术提出的基于体态的三维模型获取方法包括：S1.获取包含人体各个局部的深度图像；S2.将所述人体各个局部的深度图像进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于体态的三维模型获取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取包含对象各个局部的深度图像；S2.将所述对象各个局部的深度图像进行动态融合，获得各个局部的三维网格；S3.利用标准模型匹配各个局部的三维网格，求取形态参数和关节变换矩阵；S4.根据形态参数和关节变换矩阵，获取三维模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于体态的三维模型获取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取包含对象各个局部的深度图像；S2.将所述对象各个局部的深度图像进行动态融合，获得各个局部的三维网格；S3.利用标准模型匹配各个局部的三维网格，求取形态参数和关节变换矩阵；S4.根据形态参数和关节变换矩阵，获取三维模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21.建立参考TSDF体，将第一幅深度图像融合到TSDF体中，得到初始三维网格；S22.对于后续获取的每一幅深度图像，获取已有三维网格到深度图像之间的匹配点对；S23.根据匹配点对求取网格的非刚性运动场；S24.根据非刚性运动场，将深度图像融合到TSDF体中，得到新的三维网格；S25.重复步骤S22-S24，直至所有深度图像全部融合到TSDF体中，得到最终的三维网格。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31.将SMPL人体模型进行形态变化和姿态变化，匹配各个局部的三维网格；建立能量函数，求取各个三维网格下的初始形态参数和初始关节变换矩阵；S32.将所述各个三维网格下的初始形态参数进行平均，获得最终的形态参数；S33.根据所述初始关节变换矩阵以及SMPL人体模型与三维网格的匹配结果，将各个局部的三维网格反变换至标准姿态三维网格；依据标准姿态三维网格，对初始关节变换矩阵进行优化，获得最终的关节变换矩阵。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S31中的所述能量函数为：E＝argminEdistance+Eregular+Esmooth+Erigid，其中，Edistance为匹配点对的距离约束，Eregular为形态参数的正则项，Esmooth为姿态参数的平滑约束，Erigid为姿态参数的刚性约束；各个能量项的定义如下：Edistance＝∑(v,v′)∈C(v-v′)2；其中，C为三维网格到SMPL人体模型的匹配点对，v为SMPL人体模型上经过形态变化和姿态变化的点，v′为三维网格上的对应点，βs为人体形态参数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘烨斌，郑泽荣，黄源浩，
申请(专利权)人：深圳奥比中光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44