基于双目立体视觉的人脸三维点云重建系统研究

《基于双目立体视觉的人脸三维点云重建系统研究》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、研究学校名称：东南大学人脸三维点云模型在人脸识别、三维动画、虚拟现实等许多领域有着广泛的应用。在各种人脸三维点云重建技术中，双目立体视觉由于其实现灵活、配置要求低的特点而受到广泛的重视。立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，本文对这个影响重建精度的关键因素进行了深入的研究，结合现有的立体匹配算法，提出了两种实用的人脸三维点云重建算法：1．一种基于引导点的从稀疏到稠密的两步匹配算法。算法首先以一种改进的种子点增长算法得到稀疏匹配结果；然后提出一种分段动态规划的方法，利用稀疏匹配的结果作为引导点来控制动态规划过程中

2、视差搜索的范围。一方面加强了分段内的约束，分段的端点都是已知的稀疏匹配点，作为控制点从两端同时约束分段内的最优路径搜索过程，并加强了与邻近扫描线之间的约束；其次降低了分段之间的影响，特别在特征区域边界处，分段之间的视差变化较大，分开优化，避免了错误的传递和累积，提高了匹配的准确度。，2．一种加入了垂直约束的基于控制点的迭代扩散动态规划算法。动态规划法应用于立体匹配时，匹配结果和相邻约束网格结构的选取有很大关系。一维水平扫描线结构会出现熟知的条纹效应，为解决这个问题，首先加入了垂直方向的约束，将水平约束和垂直约束

3、统一起来；同时还引入了控制点，从控制点开始向周围区域迭代扩散地进行优化，既可以充分地约束视差搜索的范围，又可以有效地降低计算复杂度，最重要的是有效地减轻了条纹效应，进一步提高了匹配的准确度，从而得到精度更高的重建结果。基于上述匹配算法，实现了完整的获取人脸三维点云模型的系统，并针对实拍人脸图像对算法和系统的有效性进行了检验。实验结果表明，重建得到的人脸三维点云模型稠密且光滑逼真，准确度较高。关键词：双目视觉，人脸三维点云重建，立体匹配算法，控制点，动态规划AbStradAbstractTitle：Researc

4、hof3DFaCeRecon咖ctionSyStemBaSedonStereoⅥsionMaSterc锄didate：SUIYi．hu肌Supen，isor：DAFei-pengOriganization：SoutheaStUIliVers时3Dpointcloudmodeloffaceh嬲a谢de删19eof印plicationSinmanyfieldssuchausfacereco嘶tioIl，3DaIlimation锄dVinualreal毋．Amongmanytecllllologies，binocul

5、arstereovisionisd1．a、杭ngawidespreadattemionwitllttleadv锄tagesofflexibleimplementationandlowcoⅢigurationrequirement．Stereomatc王lingalgoritllmistllecoreofStere0Vision，强ndepthstudyabomitiscamedoutaIldtw0iIllproved3Dpo缸cloudreconSl_Juctionmetllodsareproposed．1．A

6、伯，0-StI印matcmngs仃ategy丘．omSparset0deIlseispresentedbasedoncontrolpoints．Firstly，aIliInpr0Vedseedgro诵ngaIgoritll】[nisemployedt0obtainspaursematcllingresult；SecoIldly，apiecewiSedynalnicpr0伊ammingmemodisproposedwhichmal(esu∞ofsparsematclliI培船guidepointst0contro

7、ldisp撕够searcllingrallgeiIlopt．Ⅱnizationprocess．Ononehalld，coIlS仃aint、访t11in廿lesubsectioniseIlllarlcedbecausetheendpoilltsofeachsubsectionaresparsematcllingacllieVedby也efirStst印觚dnleycaIlseⅣe淞guidepointst0restricttheoptimi2，ationf}ombotllerldssiIIlultaneously

8、，coIlStralintbetweenadjacentscalllinesisaJsostren星曲ened．Ontheonlert姗d，cons仃aintbetweent、v0IadjacentsubsectionsisweakeIledespeciallyatthebouIlda巧ofdifl’erentcharacteristicregioIlsvvithdistinctdis