人体头部三维建模和测量系统的设计与实现

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人体头部三维建模和测量系统

的设计与实现

摘要

图像三维表面重建是指从物体不同的视角拍摄物体二维照片，并根据这些照

片重建出物体具有真实纹理的三维模型。这项技术在虚拟旅游、电子商务等方面均

有重要的应用价值。本文是通过图像三维表面重建技术重建人体头部的三维模型

并设计三维模型的测量系统，作为黑黛中国公司为患者定制假发的辅助工具。

本文采用基于物体表面视锥相交的三维重建方法，对物体进行 360°图像采集，

通过采集的图像重建物体的三维模型。物体三维重建主要包括图像目标分割、相机

标定、三维重建、真实纹理映射等，本文的工作主要分为以下五部分：

第一部分是图像分割，本文采用过分割的感知合并算法进行图像分割。边缘

连接时定义了一种新的距离，使得不连续的边缘能够正确地连接到其它边缘；目

标选择采用人工选择的方式，快速简单；在区域合并时，使用了局部合并策略和

全局合并策略来保证合并的正确性。

第二部分是相机标定，采用运动信息结构化(Structure From Motion, SFM)技

术实现相机的自动标定。

第三部分是三维表面重建，采用的是不同视锥相交恢复物体视觉外形的重建

算法。输入物体不同视角成像的剪影图及各个成像对应的相机投影矩阵，输出物

体的三维视觉外形面模型。

第四部分是真实纹理映射，文中采用了一种新型快速的基于投影的三维模型

纹理自动映射方法。这种方法可以将三维模型上的片元投影到不同视角的纹理图

像中，并根据顶点法向与相机中心的夹角关系确认顶点的颜色。

第五部分是测量系统的设计，论文中设计了一个测量软件，软件能显示拍摄

的二维图片，操作人员手动选取图像中脱发部位可以测量出需要的数据，测量结

果误差很小。这个软件需要继续开发使之能与三维模型的显示相结合，达到测量

三维模型的目的。

关键词：视锥目标分割相机标定运动信息结构化纹理映射

ABSTRACT

The process of obtaining a 3-D model with real texture based on a series of 2-D

photos taken from different angles around the target is called 3-D surface

reconstruction, which as a valuable technology can be applied to virtual tour, electronic

commerce, etc. The aim of this study is to develop a measuring system of people’s

heads for Hairde Co.ltd. China using 3-D surface reconstruction technology to help the

company with customizing its bald clients’ hairpiece individually.

In this paper, a reconstructed 3-D model based on real 2-D photos collecting,

intersection of all view cones and 3-D surface reconstruction method is obtained. The

process is demonstrated as the following six sections.

PHOTO COLLECTION: In this section, a method of image collection has been

designed, based on which a series of more than 20 photos is collected.

CAPTURING IMAGES: Designing a method of capturing images, according to

which we take more than 20 images.

IMAGES SEGEMENTATION: In this section, the algorithm based on over-

segmentation perceptual grouping is applied, which makes it possible to segment target

areas efficiently and accurately. A newly defined distance is used in the process of edge

detecting ，which makes discontinues border able to be connected to edge. Target

selection is completed by manual, which is fast and simple. To ensure the correctness of

merging, the local merger strategy and global merger strategy were used while regions

merger.

CAMERA CALIBRATION: In this part, the technology of Structure From Motion

(SFM) is applied to realize camera calibration.

3-D SURFACE RECONSTRUCTION: In this section, we discussed and realized a

visual hull reconstruction algorithm which bases on intersection of all view cones in the

surface of the object. Input silhouettes of imaging of the object in different perspective

and the camera projection matrix of these images, then output the object’s 3 d visual

appearance surface model.

TEXTURE MAPPING: An automatic texture mapping method based on projection

is applied in this part which is new and fast. To compute a texture map for each planar

segment, we back project the selected views on to different texture images, and decide

the vertex color according to the relationship of the angle between vertex normal and

the center of camera.

MEASUREMENT SYSTEM ：In this part, a 2-d measurement system was

designed, using which operators can display images and measure the needed data with

tinny error.

This system needs to be developed continue to measure the 3-d model.

Key Words： View Cone，Camera Calibration，Target

Segmentation，SFM，Texture Map

III

目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论......................................................................................................................1
§1.1 引言........................................................................................................................1
§1.2 序列图像三维建模的发展状况............................................................................1
§1.2.1 国内发展现状.................................................................................................2
§1.2.2 国外发展现状.................................................................................................2
§1.3 课题的主要研究内容............................................................................................3
第二章 图像目标分割......................................................................................................5
§2.1 背景技术................................................................................................................5
§2.2 图像分割流程........................................................................................................7
§2.3 过分割....................................................................................................................7
§2.3.1 边缘检测.........................................................................................................8
§2.3.2 边缘连接.........................................................................................................9
§2.4 区域合并..............................................................................................................11
§2.4.1 感知区域合并...............................................................................................11
§2.4.2 目标选择.......................................................................................................12
§2.5 实验结果..............................................................................................................13
§2.6 本章小结..............................................................................................................15
第三章 相机标定............................................................................................................16
§3.1 相机坐标系..........................................................................................................16
§3.1.1 透视投影.......................................................................................................16
§3.1.2 四大坐标系...................................................................................................17
§3.2 常用相机标定......................................................................................................20
§3.2.1 摄像机内外参数...........................................................................................21
§3.2.2 传统 Tsai 两步标定法...................................................................................21
§3.2.3 自标定...........................................................................................................24
§3.3 运动信息结构化..................................................................................................26
§3.3.1 图像获取.......................................................................................................26
§3.3.2 图像匹配.......................................................................................................27
IV

§3.3.3 光线束调整...................................................................................................31
§3.3.4 校正...............................................................................................................35
§3.4 实验结果..............................................................................................................35
§3.5 本章小结..............................................................................................................37
第四章 物体表面重建及纹理映射................................................................................38
§4.1 视觉外形重建技术介绍......................................................................................38
§4.2 基于体积的视觉外形重建..................................................................................39
§4.2.1 视觉外形体重建...........................................................................................39
§4.2.2 视觉外形表面绘制.......................................................................................41
§4.3 基于物体表面的视觉外形重建..........................................................................43
§4.3.1 视觉外形(Visual Hull)..................................................................................43
§4.3.2 可视棱线.......................................................................................................45
§4.4 纹理映射..............................................................................................................47
§4.4.1 片元法向判断...........................................................................................48
§4.4.2 顶点法向判断...........................................................................................49
§4.4.3 顶点颜色判定...........................................................................................50
§4.5 实验结果（一）..................................................................................................51
§4.6 实验结果（二）..................................................................................................52
§4.7 本章小结..............................................................................................................54
第五章 测量系统设计与实现........................................................................................55
§5.1 软件需求分析......................................................................................................55
§5.2 软件设计实现......................................................................................................55
§5.3 本章小结..............................................................................................................57
第六章 总结和展望........................................................................................................58
§6.1 总结......................................................................................................................58
§6.2 不足与展望..........................................................................................................58
参考文献.........................................................................................................................59
V

第一章绪论

§1.1 引言

三维表面重建技术是计算机图形学的主要技术之一。最近十年，计算机图形

学有着异常快速的发展，从二维(2D)图形进步到复杂的、高质量的三维(3D)环境。

目前计算机图形学中有三大热门话题，分别是虚拟现实 VR(Virtual Reality)、计算

机动画以及三维可视化。虚拟建模属于虚拟现实中的一部分，已经成为炙手可热

的一个研究方向，其应用已经渗透到各行各业，比如雕刻、娱乐、建筑以及军事方

面，整个虚拟现实系统的建立要以虚拟对象为基础，包括三维听觉和三维视觉建

模，而在当前的VR 应用中，一般是指后者。

通过计算机构建物体三维模型的方法有很多，包括：人工几何造型的方法、

基于图像的建模方法、用单位扫描仪或激光雷达等昂贵硬件获取三维模型的方法

其中基于图像的建模方法使用更加方便、真实性高、成本低[1]。另外，基于图像的建

模方法使用到的图像是通过普通的数码相机获取的，对人体没有任何伤害，所以

本课题采用此方法对人体头部外形进行三维重建。由于基于图像的建模方法需要

使用多张二维图像，因此本文中将这种方法称之为序列图像三维建模。

三维模型获取之后，可以对真实场景进行非接触式测量。在模型与真实场景

或物体之间存在一个比例系数，我们在获取模型重建需要的照片时在场景中放置

标尺，通过计算图片中标尺所占像素的大小与标尺真实的长度之比即可获得比例

系数，在第五章中会详细介绍这一方法。在本课题中，我们通过重建的头部三维

模型测量出脱发区域的面积、周长以及各种制作假发需要的数据。

§1.2 序列图像三维建模的发展状况

序列图像三维建模技术处于一个交叉领域，它的发展依赖于计算机视觉、模

式识别、计算机图像学、图像处理等诸多学科的发展。序列图像三维建模技术是指

利用相机的透视成像原理分析处理图像的二维信息，从而计算出相机的一些内外

部参数，通过参数可以构造物体从三维场景变换到二维图像上的变换矩阵。在国

内外研究工作者不懈的努力下，已经取得了显著的成果。

人体头部三维建模和测量系统的设计与实现

§1.2.1 国内发展现状

中科院自动化研究所采用基于立体视觉的三维重建方法研究出了一个三维建

模软件 CVSuite[2],从不同视角用普通数码相机拍摄物体三张图片，利用该软件可

以对图片进行特征点提取和自动匹配，并且可以完成相机自动标定和欧式模型重

建以及三维模型显示。该软件使用方便，对二维图像的要求不高，但也是存在缺

点的。比如，相机自标定使用的是 Kruppa 方程，需要三幅图像，而且特征点匹配

需要时间比较长。该组的钟云德博士[43]对稀疏匹配和稠密匹配方法进行折中，发

明了一种半稠密匹配的方法，这种方法虽然在一定程度上增加了匹配过程的复杂

度，但增加了匹配点的数目，大大改善了三维模型的显示效果。

马利庄[38]教授是上海交通大学的老师，他提出了一种基于可见外壳的求取物

体形状及其表面反射属性的方法，该方法主要分为四部分：提取物体表面、计算

反射模型参数、求模型表面每个点的漫反射系数、纹理映射。物体三维表面模型用

三角网格表示，该方法利用MC(Marching Cubes)和SFS(Shape from Silbouttes)算

法提取表面，再用非线性优化方法求模型参数。对参考球面的纹理进行采样，并

且计算球体材质的双向反射分布函数模型参数和球体上各点材质的构成比例，从

而获得衣服材质权重图。再把其映射到模型上，用上面求取的模型参数进行渲染。

因为自身防卫及光源亮度呈现自然地光影变化，所以渲染的物体具有逼真的外观

效果。

陈明周在天津大学硕士期间提出通过基于主动光栅投影的立体视觉方法来获

取被测物体外形轮廓，该方法可以高精度的重建出自由曲面的模型。在图像匹配

过程中使用了光栅边缘匹配法，并对算法进行了优化，采用的方法是光栅边缘的

两种编码技术混合B样条拟合方法。

清华大学的王磊提出了基于平面投影变换和遗传算法的匹配方法，浙江大学

的刘刚等设计了一个基于多幅图像的场景交互建模系统。手持常用的相机围绕物

体拍摄多张二维图像作为系统的输入，再利用该系统提供的简单交互工具即可绘

制出具有真实表面纹理的场景几何模型。

§1.2.2 国外发展现状

近几年，国外在重建三维模型方面取得了不错的成果。北卡罗来大学、微软

Live 实验室和加利福尼亚大学伯克利分校联合提出了一种基于多张无序图像的交

互式重建建筑物3D 模型的方法[3]。该方法使用计算机视觉技术加速建模的过程，

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摘要：

人体头部三维建模和测量系统的设计与实现摘要图像三维表面重建是指从物体不同的视角拍摄物体二维照片，并根据这些照片重建出物体具有真实纹理的三维模型。这项技术在虚拟旅游、电子商务等方面均有重要的应用价值。本文是通过图像三维表面重建技术重建人体头部的三维模型并设计三维模型的测量系统，作为黑黛中国公司为患者定制假发的辅助工具。本文采用基于物体表面视锥相交的三维重建方法，对物体进行360°图像采集，通过采集的图像重建物体的三维模型。物体三维重建主要包括图像目标分割、相机标定、三维重建、真实纹理映射等，本文的工作主要分为以下五部分：第一部分是图像分割，本文采用过分割的感知合并算法进行图像分割。边缘连接时定义...

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