基于非接触式三维人体测量技术的人体数据处理与三维建模的研究

摘要

三维人体模型重建是非接触式人体测量的重要组成部分。本研究的数据来源于基于双目立体视觉技术的测量系统,由于受测量原理与技术的限制,数据的特点为：人体的前、后曲面分离；竖直方向的点云比较稀疏,水平方向的点云非常密集；数据中存在一些干扰点；人体图像中有缺口。本文为了实现人体模型的三维重构,针对数据的特点,主要进行了如下研究： 1、原始点云数据的预处理。(1)通过空间几何变换使人体前、后曲面匹配为一个完整的三维人体曲面；(2)用加权平均值法、最小距离法和两点线性插值法对人体点云进行重新定位整合计算；(3)采用三次参数样条插值的方法,对缺口部位进行修补；(4)用选点修改法修改曲线中的坏点,用Laplacian算法对整个曲线进行光顺处理。经处理的数据可用于下一步三维人体模型的建立。 2、三维人体数字化模型的重建。本课题在Visual C++6.0的开发环境下借助OpenGL函数库的强大功能,采用两种方法建立三种人体数字化模型：(1)用三次参数样条插值的方法对竖直方向上的型值点进行插值计算,生成人体的点云模型；(2)用上述方法对水平方向上的型值点进行插值计算,生成人体的曲线模型：(3)用单对单和单对多轮廓三角网格化方法重构人体的曲面模型。对生成的模型,分别讨论了它们在服装工业中的应用。 3、人体水平轮廓线的提取。用基于密集数据点的轮廓线重建技术提取人体点云模型的水平轮廓线：用最小距离法提取人体曲线模型的水平轮廓线；按网格连接关系提取人体曲面模型的水平轮廓线。

目录

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学位论文的主要创新点

第一章绪论

1.1非接触式三维人体测量系统的现状

1.2三维人体建模技术

1.2.1线框模型

1.2.2实体建模

1.2.3基于物理的建模技术

1.2.4曲面建模

1.3课题的研究背景及内容概述

1.3.1课题研究背景

1.3.2课题的内容概述

第二章原始点云数据的分析与预处理

2.1初始点云数据的特点

2.2人体前、后曲面的匹配

2.2.1数据的三维空间几何变换

2.2.2标记点的重合计算

2.2.3超定方程组的最小二乘解

2.3点云的重定位整合

2.3.1分别对人体前、后曲面点云进行整合

2.3.2人体点云的整合

2.4缺口的修补

2.4.1三次参数样条插值函数

2.4.2缺口的定位与修补

2.5光顺处理

2.5.1选点修改法

2.5.2 Laplacian光顺法

2.5.3最优化法

2.6小结

第三章数字化人体模型的重构

3.1系统环境的建立

3.1.1 VC概述

3.1.2 OpenGL概述

3.1.3本课题的系统环境

3.2点云模型

3.2.1模型重构方法

3.2.2点云模型在服装业中的应用

3.3曲线模型

3.3.1模型重构方法

3.3.2曲线模型在服装工业中的应用

3.4曲面模型

3.4.1常见的曲面建模方法的比较

3.4.2三角网格模型描述

3.4.3点云数据的三角网格化

3.4.4三角网格的曲面显示

3.4.5曲面模型在服装业中的应用

3.5小结

第四章人体水平轮廓线的提取

4.1点云模型水平轮廓线的提取

4.1.1轮廓线的寻找

4.1.2轮廓线的光顺

4.2曲线模型水平轮廓线的提取

4.3曲面模型水平轮廓线的提取

4.4小结

第五章结论和展望

5.1结论

5.2不足与展望

参考文献

在校期间发表论文

附录

致谢