基于双目立体视觉三维人脸重建论文

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1、中文摘要摘要：创建逼真的三维人脸模型始终是～个极具挑战性的课题。近年来，随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画和人脸识别等领域的广泛应用，三维人脸重建已经成为计算机图形学和计算机视觉领域的一个研究热点。本文对摄像机标定、立体匹配、三维重建、三角剖分和三角形网格细分等算法进行了深入细致的研究，从人类视觉机理角度出发，提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法，重建过程中无需三维激光扫描仪和标准人脸的网格模型。实验结果表明，文中构建的三维人脸重建系统能够产生光滑逼真的三维人脸模型。本文的主要研究工作和创新点如下

2、：1．组建了双目立体视觉系统，在深入研究和分析传统摄像机标定方法的基础上，制作了平面棋盘格标定板并采用改进的角点检测算法精确测定角点坐标，采用Zhang的标定方法获得两个JVC摄像机TK-C1481BEC的内、外参数，使其重投影误差不超过0．4个像素，标定精度高。2．结合基于特征和基于区域这两种立体匹配算法的优点，对传统的匹配算法进行了改进，提出了基于边缘特征约束的区域生长立体匹配算法。首先利用基于特征技术得到人脸边缘特征点，通过对边缘特征点做灰度相关处理得到准确可靠的视差，然后选择匹配的边缘特征点作为种子像素，以

3、种子像素的视差作为区域生长的视差，在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下，在水平扫描线上进行区域生长，从而得到整个人脸区域的视差图，提高了对应点匹配的速度和准确度。3．为构建高质量的三维人脸模型，对三维人脸重建算法中的三个关键技术——空间点的三维重建、人脸三维空间散乱点云的三角剖分和三角形网格细分算法进行了深入的研究。首先根据摄像机标定和立体匹配生成的视差图，计算人脸空间散乱点云的三维坐标；然后将人脸的三维点云在二维平面上进行Delaunay三角剖分；最后采用√3细分模式并结合三角Bernstai

4、n—B6zier基样条，对初始生成的人脸三角形网格进行网格细分来重建光滑、逼真的三维人脸模型。4．为了实现实时的三维人脸重建以及验证所提出算法的可行性，本课题构建了相应的硬件实验平台和软件实验系统，其中软件实验系统包括图像采集、摄像机标定、立体匹配、三维人脸重建等模块，这些为迸一步开发和研究基于双目立体视觉的三维人脸重建系统奠定了良好的基础。关键词：三维人脸模型，双目立体视觉，摄像机标定，区域生长，立体匹配，三维重建，Delaunay三角剖分，网格细分分类号：TP391ABSTRACTABSTRACTABS。l’R

5、ACrI’：Generatingrealistic3Dhumanfacemodelisachallengingtaskincomputergraphicsandcomputervision．Inrecentyearswiththeextensiveapplicationof3Dfacemodelsinthefieldsofvirtualreality,videosurveillance，3Danimationandfacerecognition，3Dfacereconstructionraisesagreatdea

6、lofinterestandhasbeenaresearchfocus．Inthispaper,onthebasisofathoroughresearchoncameracalibration，stereomatching，threedimentionalreconstruction，Delaunaytriangulationandmeshsubdivisionalgorithms，a3Dfacereconstructionmethodbasedonbinocularstereovisiontheoryisprop

7、osed．ExperimentalresultsshowthatthemethodCangeneratesmoothandvivid3Dfacemodelwithoutexpensivedevicesandgenericfacemodel．Themainconcernsarefollows：1．Afteranalyzingandinvestigatingthreetraditionalcameracalibrationmethodsincludinglinearcameracalibration，radialali

8、gnmentconstraintandZhang’Smethod，astereovisionsystemisbuilt．Consideringexperimentalinstrumentsandenvironment，Zhang’Smethodisadoptedtogettheexteriorandinnerparametersoftwocameras(JV