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《基于静态2D图片的3D模型生成及编辑系统的实现——3D模型生成-毕业论文.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文题目：基于静态2D图片的3D模型生成及编辑系统的实现——3D模型生成姓名：学院：软件学院系：软件工程专业：软件工程年级：学号：指导教师：职称：年月32基于静态2D图片的3D模型生成及编辑系统的实现——3D模型生成摘要随着计算机技术的不断发展，三维建模技术也得到了充分的发展，它已经成为计算机图形学领域的一个重要分支。在虚拟现实、影视制作、视频直播、辅助教学、医学研究、游戏娱乐等诸多方面都具有很强的应用价值。本论文研究的是关于三维人脸建模，自从Parke在1972年率先使用人脸参数模型生
2、成人脸图像以来，虽然该领域已经有了显著的进展和应用，但还是不尽人意，例如需要专门的设备、数据量大、不便于存储、不便于在网络上传输等。由于人脸表面的复杂性，如何在不辅之于昂贵的设备的条件下，想要建立一个逼真的三维人脸模型仍然是一项十分艰难的工作。本论文进行了基于正侧面二维照片的三维人脸建模技术研究。首先是获取正侧面人脸的静态二维图片，然后是对选定的建模对象的照片进行交互式的提取标注特征点，接下来进行一些非特征点的标注保存并通过这些标注点搭建人脸三维网格，得到选定建模对象的三维网格模型，再接下来就是
3、纹理图片的无缝合成，在有了纹理图片和三维网格模型之后我们就可以进行纹理的映射和纹理粘贴，并最终得到具有更高逼真程度的个性三维人脸。本论文对应的实现是在MicrosoftVisualC++6.0的MFC框架下实现的，并利用OpenGL图形库来实现三维效果和纹理贴图。关键词：三维人脸建模特征点纹理映射OpenGL图形库32基于静态2D图片的3D模型生成及编辑系统的实现——3D模型生成AbstractWiththedevelopmentofcomputertechnology,3Dmodelingha
4、sbeensurgingasanimportantbranchofcomputergraphics.Itsutilitycoversmoreandmorefields:virtualreality,filmproduction,videoconference,computeraidededucation,medicineresearch,computergamesandsoon.Thisthesisfocusesonthetechnologyof3Dfacemodeling,whichwasin
5、itiatedbyParkein1972emphasizedonfaceparametermodel.Although3Dfacemodelinghasvariousapplications,peoplearenotsatisfiedbecausespecializedequipment,hugedatastoragespaceandeffectivenetworktransmissionarerequired.Otherwise,modelingtherealfaceofagivenperso
6、nwouldbeadifficulttaskforthecomplexityofthefacefeature.Inthisthesis,first,wecollectphotos.second,weextractthefacefeaturepointsandsomeno-featurepointsfromthesephotosandsavethem.Third,weuseallthepointstobuilda3Dfacegridmodel.Then,afacetexturemapismadeb
7、ystitchingtheperson’sphotos.Finally,bymappingthetexturetothegridmodel,acharacterized3Dfacemodeliscompleted.Thissystemof3DfacemodelingisimplementedusingtheMicrosoftVisualC++6.0oftheMFCframework,andOpenGLtoaccomplish3Deffectandtexturemapping.Keywords:3
8、DfacemodelingfacefeaturepointsTexturemappingOpenGL32基于静态2D图片的3D模型生成及编辑系统的实现——3D模型生成目录第一章绪论11.1课题的背景与意义11.2国内外的发展情况31.3本论文的主要工作41.4论文的组织结构6第二章图片的获取和关键点的提取72.1图片获取72.2人脸特征点的定义82.2.1人脸的特点82.2.2MPEG-4标准下的FDP参数92.3人脸特征点的交互提取102.3.1立体视觉112.3.2特征点提取过程122.4小
