一种基于单幅图像的服装三维模型构建方法技术

本发明专利技术提供一种基于单幅图像的服装三维模型构建方法，它主要包括以下步骤：估计输入图像的人体三维模型，并根据输入图像的服装轮廓线，构建出服装三维平面；利用服装三维平面，结合人体三维模型，通过变形算法，生成平滑服装三维模型；利用本征图像分解算法，以及阴影恢复形状算法，从输入图像中获取服装的细节信息，并通过带权重的拉普拉斯编辑算法，将获取的服装细节信息，迁移到平滑服装三维模型，得到最终服装三维模型。本发明专利技术仅需单幅图像，即可生成具有褶皱、皱纹等表面几何细节的服装三维模型，克服了现有方法在多视角建模环境设置、逼真表面几何细节获取方面的不足。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，它主要包括以下步骤：估计输入图像的人体三维模型，并根据输入图像的服装轮廓线，构建出服装三维平面；利用服装三维平面，结合人体三维模型，通过变形算法，生成平滑服装三维模型；利用本征图像分解算法，以及阴影恢复形状算法，从输入图像中获取服装的细节信息，并通过带权重的拉普拉斯编辑算法，将获取的服装细节信息，迁移到平滑服装三维模型，得到最终服装三维模型。本专利技术仅需单幅图像，即可生成具有褶皱、皱纹等表面几何细节的服装三维模型，克服了现有方法在多视角建模环境设置、逼真表面几何细节获取方面的不足。【专利说明】
本专利技术涉及计算机图形学、计算机视觉和虚拟现实
，具体地说是涉及。
技术介绍
基于图像的场景对象三维模型构建，是虚拟现实和虚拟场景生成的重要组成部分，尤其是服装等具有非刚体形变的场景对象，其三维模型的构建是当前的国际前沿研究热点。真实感强的服装三维模型具有广泛的应用价值。传统的服装三维模型构建方法，参考了真实服装设计与裁剪流程，通过二维版型设计、物理仿真模拟等步骤，通过人工参与的参数迭代优化，得到最终的服装三维模型。传统的服装三维模型构建方法过于依赖人工操作，而且物理仿真的计算耗时大，同时要求建模人员具有较高的服装领域知识，难以向非专业人员普及。基于草图的服装三维模型构建方法，允许用户直接在人体模型上设计服装的轮廓和细节信息，三维服装被建模成一个围绕人体模型的偏移表面。尤其是英属哥伦比亚大学的研究人员，近期提出了一种内容敏感的服装草图解析方法，该方法通过计算服装与人体之间的松紧程度，提高了服装宽松区域的建模质量。但是，现有的大部分基于草图的服装三维模型构建方法，在人体姿势和用户交互方面具有诸多的限制。具体而言，一方面，现有方法要求人体模型处于站立姿势，并且骨骼运动须局限于二维图像平面内；另一方面，现有方法需要用户手动设计服装轮廓与细节(如皱纹、褶皱等)，对用户的专业知识具有较高的要求。无标志物的三维服装捕获技术，利用多个同步的摄像机，通过时空一致性保持、网格重新划分、三维变形等步骤，构建服装三维模型。最新的人体运动捕获技术，同样利用了多个同步的摄像机，能够建模出近似的运动着装人体。上述两种方法，均依赖于专业级的多视角建模环境，仅能应用于实验室环境。德国马克斯普朗克研究所的研究人员，提出了利用主动光，通过光度立体重建算法，获取三维服装表面细节的方法，然而该方法的建模环境较为复杂，不仅需要设置多个多光谱的摄像机，还需要设置标定后的特定光源。英属哥伦比亚大学的研究人员，利用多视角的服装运动视频，通过时空变形方法，结合视频图像中的服装边缘，恢复出三维服装的表面细节。该方法同样需要多视角的建模环境，并且在服装边缘的过程中，需要依赖部分人工交互。综上所述，现有服装三维模型构建方法，较大程度依赖于多视角建模环境设置，难以应用于人体复杂三维姿势，难以自动地获取服装表面的几何细节 。
技术实现思路
根据人体服装对象三维模型构建的实际需求和关键问题，本专利技术的目的是提出，仅需单幅图像，即可生成具有褶皱、皱纹等丰富表面几何细节的服装三维模型，以克服现有方法在多视角建模环境设置、逼真表面几何细节获取、人体复杂三维姿势等方面的不足。为完成本专利技术的目的，本专利技术采用的技术方案是:，它包括以下步骤:步骤1:估计输入图像的人体三维模型，并根据输入图像的服装轮廓线，构建出服装三维平面。首先，根据用户在输入图像上指定的人体二维关节点，利用半自动的三维姿势估计方法，估计出输入图像人体的三维姿势；根据用户在输入图像上指定的人体轮廓线，结合所估计出的图像人体三维姿势，利用可变形模板方法，估计出输入图像中人体的三维模型；用户在输入图像上指定服装轮廓线；利用所估计出的人体三维模型，将用户指定的服装轮廓线划分为侧影轮廓线和边界轮廓线。然后，计算人体三维模型在图像上的投影区域，计算与服装区域相关的骨骼；针对服装区域的每个相关骨骼，结合骨骼的关节点三维坐标与相对旋转矩阵，计算该骨骼的有向面；计算相邻有向面之间的交线，并利用该交线，计算输入图像服装区域的内部分割线；利用内部分割线将输入图像的服装区域划分为不同的组成部分，每一个组成部分均对应一个有向面。其次，对于输入图像服装区域的每一个组成部分，将该组成部分的轮廓线及内部分割线，投影到对应的有向面上，形成该组成部分的服装三维区域；三角化每个组成部分的服装三维区域，并利用服装三维区域之间的公共内部分割线顶点，形成服装初始三维平面。最后，复制服装初始三维平面；并将服装初始三维平面上的侧影轮廓线顶点作为公共顶点，组合复制前和复制后的服装初始三维平面，形成最终的服装三维平面。步骤2:利用服装三维平面，结合人体三维模型，通过变形算法，生成平滑服装三维模型。首先，利用拉普拉斯变形算法，在轮廓线顶点以及人体三维模型的约束下，变形服装三维平面，初始服装三维模型。然后，利用计算侧影轮廓线顶点与人体三维模型表面之间的最短距离，计算初始服装三维模型上的每个顶点的松紧度。最后，在顶点松紧度标识为松的区域，利用旋转曲面作为形变约束，在初始服装三维模型，得到平滑服装三维模型。步骤3:利用本征图像分解算法，以及阴影恢复形状算法，从输入图像中获取服装的细节信息；并通过带权重的拉普拉斯编辑算法，将获取的服装细节信息，迁移到平滑服装三维模型，得到最终服装三维模型。首先，利用本征图分解算法，将输入图像分解为明暗图和反射率图；利用明暗图及阴影恢复形状算法，计算出每个像素点所对应的相对深度值；建立输入图像服装区域与服装三维平面之间的对应关系，并根据服装区域像素点所对应的深度值，计算服装三维平面上每个顶点的相对深度变化；根据计算出的相对深度变化，更新服装三维平面，得到服装三维细节平面。然后，分别计算顶点，在服装三维平面和服装三维细节平面的拉普拉斯坐标；利用该顶点的两个拉普拉斯坐标，计算出该顶点在三维服装上的表面几何细节信息。其次，利用顶点在平滑服装三维模型上的拉普拉斯坐标，以及计算出的表面几何细节信息，计算顶点与侧影轮廓线顶点之间的最短距离，构建带权重的拉普拉斯形变能量函数。最后，通过线性最优化求解算法，最小化上述形变能量函数，将服装表面几何细节信息迁移到平滑服装三维模型上，得到最终服装三维模型。其中，步骤I中所述的“计算该骨骼的有向面”，其具体实现过程如下:计算与服装区域相关的骨骼，记为{li;…，Ii,…，IJ，针对每一个相关骨骼Ii,定义有向面巧,如下:【权利要求】1.，其特征在于:它包括以下步骤: 步骤1:估计输入图像的人体三维模型，并根据输入图像的服装轮廓线，构建出服装三维平面； 首先，根据用户在输入图像上指定的人体二维关节点，利用半自动的三维姿势估计方法，估计出输入图像人体的三维姿势；根据用户在输入图像上指定的人体轮廓线，结合所估计出的图像人体三维姿势，利用可变形模板方法，估计出输入图像中人体的三维模型；用户在输入图像上指定服装轮廓线；利用所估计出的人体三维模型，将用户指定的服装轮廓线划分为侧影轮廓线和边界轮廓线； 然后，计算人体三维模型在图像上的投影区域，计算与服装区域相关的骨骼；针对服装区域的每个相关骨骼，结合骨骼的关节点三维坐标与相对旋转矩阵，计算该骨骼的有向面；计算相邻有向面之间的交线本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单幅图像的服装三维模型构建方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤1：估计输入图像的人体三维模型，并根据输入图像的服装轮廓线，构建出服装三维平面；首先，根据用户在输入图像上指定的人体二维关节点，利用半自动的三维姿势估计方法，估计出输入图像人体的三维姿势；根据用户在输入图像上指定的人体轮廓线，结合所估计出的图像人体三维姿势，利用可变形模板方法，估计出输入图像中人体的三维模型；用户在输入图像上指定服装轮廓线；利用所估计出的人体三维模型，将用户指定的服装轮廓线划分为侧影轮廓线和边界轮廓线；然后，计算人体三维模型在图像上的投影区域，计算与服装区域相关的骨骼；针对服装区域的每个相关骨骼，结合骨骼的关节点三维坐标与相对旋转矩阵，计算该骨骼的有向面；计算相邻有向面之间的交线，并利用该交线，计算输入图像服装区域的内部分割线；利用内部分割线将输入图像的服装区域划分为不同的组成部分，每一个组成部分均对应一个有向面；其次，对于输入图像服装区域的每一个组成部分，将该组成部分的轮廓线及内部分割线，投影到对应的有向面上，形成该组成部分的服装三维区域；三角化每个组成部分的服装三维区域，并利用服装三维区域之间的公共内部分割线顶点，形成服装初始三维平面；最后，复制服装初始三维平面；并将服装初始三维平面上的侧影轮廓线顶点作为公共顶点，组合复制前和复制后的服装初始三维平面，形成最终的服装三维平面；步骤2：利用服装三维平面，结合人体三维模型，通过变形算法，生成平滑服装三维模型；首先，利用拉普拉斯变形算法，在轮廓线顶点以及人体三维模型的约束下，变形服装三维平面，初始服装三维模型；然后，利用计算侧影轮廓线顶点与人体三维模型表面之间的最短距离，计算初始服装三维模型上的每个顶点的松紧度；最后，在顶点松紧度标识为松的区域，利用旋转曲面作为形变约束，在初始服装三维模型，得到平滑服装三维模型；步骤3：利用本征图像分解算法，以及阴影恢复形状算法，从输入图像中获取服装的细节信息；并通过带权重的拉普拉斯编辑算法，将获取的服装细节信息，迁移到平滑服装三维模型，得到最终服装三维模型；首先，利用本征图分解算法，将输入图像分解为明暗图和反射率图；利用明暗图及阴影 恢复形状算法，计算出每个像素点所对应的相对深度值；建立输入图像服装区域与服装三维平面之间的对应关系，并根据服装区域像素点所对应的深度值，计算服装三维平面上每个顶点的相对深度变化；根据计算出的相对深度变化，更新服装三维平面，得到服装三维细节平面；然后，分别计算顶点，在服装三维平面和服装三维细节平面的拉普拉斯坐标；利用该顶点的两个拉普拉斯坐标，计算出该顶点在三维服装上的表面几何细节信息；其次，利用顶点在平滑服装三维模型上的拉普拉斯坐标，以及计算出的表面几何细节信息，计算顶点与侧影轮廓线顶点之间的最短距离，构建带权重的拉普拉斯形变能量函数；最后，通过线性最优化求解算法，最小化上述形变能量函数，将服装表面几何细节信息迁移到平滑服装三维模型上，得到最终服装三维模型。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小武，符强，赵沁平，周彬，郭侃，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：