ICP算法的改进及两台Kinect对人体的重建

以在虚拟场景中建立用户个性化全身三维几何模型为目的,研究了一种基于价格低廉的Kinect深度摄像机进行人体三维重建的方法。该方法将深度摄像机的标定与传统的迭代最近点算法相结合,控制两台Kinect从上下两个视角采集人体的深度点云,通过标定得到的转移矩阵将两个不同坐标系的分段点云粗略配准,利用传统的ICP算法寻找点云间重叠部分的最近点,自动迭代成完整的三维人体点云,最后通过点云的三角网格化实现全身人体三维模型的重建。实验结果证明了利用Kinect快速构建人体三维模型的可行性。     

采用数字图像相关法的人体测量

为了能够快速重建三维人体点云数据,提出并实现了一种基于数字图像相关法的快速人体测量技术。首先搭建由彩色相机、黑白相机和散斑投射器构成的人体测量系统,采用光束平差法完成系统的总体标定。控制散斑投射器与黑白相机同时触发,在散斑结构光投射的瞬间,黑白相机采集带有散斑图案的人体,彩色相机拍摄真实人体图像。应用数字图像相关法完成图像匹配,用双目立体视觉解算出人体点云,多视场点云自动配准最终得到完整的三维人体点云数据。实验结果表明,扫描得到的人体数据完整,细节特征保持且速度不足一秒,可以满足人体测量的要求。     

基于逆向工程技术的青年标准女体前臂三维模型重建

为了获取青年标准女体前臂的三维模型,利用逆向工程技术实现前臂点云的模型重建,设计并构建出符合要求的前臂模型.首先,利用三维人体扫描仪采集了100名青年女体的点云数据,选取前臂的各项细部尺寸接近中间体的志愿者为标准体.随后,采用Imageware软件截取标准体的前臂点云数据并进行预处理,通过拟合公差曲线修补数据漏洞,利用放样曲面构建曲面模型,模型偏差小于0.21 mm.最后,利用Solid Works软件进行曲面的二次设计,构建的实体模型可直接用于3D打印.     

基于点云数据的主成分分析重构表面算法

提出一种基于三维点云数据的主成分分析重建三维表面模型的方法,该方法利用基于主成分分析的动态聚类方法对三维扫描数据进行聚类,进而对点云数据重构一点片,研究在局部利用二维三角网构网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型的算法。应用实例表明,该算法能有效地完成重建物体三维表面模型。     

由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

针对传统三维人脸重建算法精度不高的问题,提出一种由粗到精的三维人脸稀疏重建方法。根据稀疏形变模型方法对待重建人脸的部分区域显著点进行重建,得到第1步重建结果,并在此基础上进行后续重建。将第1步的重建结果作为新的参考模型,求取待重建人脸与参考模型的特征点的坐标投影距离,从而求取参考模型的形变因子,完成最终三维人脸的重建。由于两步稀疏重建的作用不同,对重建过程中参数的选取也采用不同方式。实验结果表明,该方法能有效提高人脸重建精度,同时保持较快的重建速度。     

基于Kinect的三维人体扫描、重建及测量技术的研究

利用微软公司推出的深度相机Kinect对人体进行扫描,获取人体深度数据,进一步构建人体表面点云数据;再运用Pro/E软件对点云数据进行人体模型重建,最后对人体表面特征数据进行测量.结果表明:与传统的3D扫描仪相比,Kinect能在视频速率下获得深度图像数据并且不用过分考虑光线和纹理环境.     

地面三维散乱点云扫描线信息生成方法研究

针对地面散乱点云由于数据稠密性和不规则性难于获得扫描线信息这一问题,提出一种地面三维散乱点云扫描线信息生成方法。首先利用三维体素对散乱点云进行重采样,然后对重采样的点云进行扫描光线重建,最后将扫描光线按照角度划分从而获取地面散乱点云的扫描线信息。通过实测点云数据进行实验,验证了该方法的可行性。     

三维人体建模技术

为了满足纺织服装业的CAD应用要求,通过非接触测量得到三维人体数据的点云信息,基于Delaunay三角剖分的理论及算法对点云数据进行剖分与优化,利用VC++与Open GL构建了三维人体模型,从而为实现三维试衣技术奠定了基础。     

三维人体建模技术

为了满足纺织服装业的CAD应用要求,通过非接触测量得到三维人体数据的点云信息,基于Delaunay三角剖分的理论及算法对点云数据进行剖分与优化,利用VC++与Open GL构建了三维人体模型,从而为实现三维试衣技术奠定了基础。     

基于逆向工程技术的虚拟个性化人台的制作

针对虚拟人台在实现三维服装CAD中的重要性,基于逆向工程提出个性化人台的制作方法.采用德国HumanSolution非接触式人体扫描仪采集数据,使用商用逆向软件给出人体点云数据和曲面重建的流程,完成了制作过程并实现变体.