基于单幅图片恢复人体三维形貌的研究

摘要

人体测量学是人类学的重要分支之一。研究人体的结构和尺寸在各行业中都占有重要的地位，对人类发展具有重要的意义。
　　 本文研究的是利用明暗恢复形状（shape from shading，简称SFS）方法恢复人体三维形貌。研究的核心思想是利用二维图像中留下的三维线索——灰度信息，在光源坐标系下计算与每个像素点对应的表面法向矢量信息，通过坐标旋转到图像坐标系中，得到图像中的人体的三维尺寸。这种方法不受光源限制、便于现场操作、最大限度的节省硬件资源，减少软件运算工作量，测量速度快、成本低，且易于实现系统间的信息集成。虽然目前基于单幅图像进行人体形貌恢复的精度还不能够达到很高的要求，但此算法模拟人眼的视觉原理，只需单幅图像进行分析处理，便可以快速得到人体表面0°-180°的三维信息，是一种实用的三维人体恢复技术，该算法有望成为未来三维领域中应用的主流。另一方面本文将人体知识加入到人体图像中光源的预测中，利用人体四肢可以近似为圆柱体这个特点进行粗略的光源预测，并将预测的光源用于恢复人体表面三维形貌。
　　 本文针对多幅人体模特图片，对算法进行了可行性验证，用JAVA3D对恢复结果进行了模拟，并对复原结果进行定性的分析。目前，本研究所恢复出来的三维人体的精度虽然还不是十分高，但是已经可以实现较粗略的测量。随着数码技术，光源技术，计算机技术的提高，SFS技术的发展，利用明暗恢复形状方法恢复三维人体形貌的精度也会得到进一步的提高，有望成为人体测量领域中的主流研究方法。
　　 本文介绍的人体测量方法，可以用于多种领域。获得的人体三维尺寸可以应用到生物学、医学及人类科学，由此生成的人体模型也可以用于多媒体应用、服装产业以及工业设计人机工程等领域。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 三维测量概述

1.3 Shape from X技术综述

1.4 本文主要研究内容及创新点

1.4.1 论文的主要工作

1.4.2 论文的创新点

1.4.3 论文的章节安排

第二章 SFS方法理论分析及研究现状

2.1 引言

2.2 明暗恢复形状附加约束条件

2.3 明暗恢复形状典型算法

2.3.1 最小值方法

2.3.2 演化法

2.3.3 局部分析方法

2.3.4 线性化方法

2.4 本章小结

第三章 图像预处理

3.1 引言

3.2 彩色图像的灰度化处理

3.3 数字图像的滤波技术

3.3.1 图像处理技术中常见的噪声

3.3.2 各种空域低通滤波器

3.3.3 各种滤波降噪效果比较

3.4 本章小结

第四章 算法设计

4.1 光源预测

4.1.1 圆柱体的光源预测

4.1.2 人体光源预测

4.2 三维人体形貌恢复算法

4.2.1 曲面的表示方式

4.2.2 从单幅图像恢复三维形貌算法

4.3 本章小结

第五章 结果及分析

5.1 引言

5.2 三维人体形貌恢复实例

5.3 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢