基于同步相機(jī)陣列的自動(dòng)人體三維重建.pdf

1、運(yùn)動(dòng)捕捉(Motion Capture)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究課題之一，旨在基于多個(gè)不同視角的同步相機(jī)陣列恢復(fù)人體運(yùn)動(dòng)過程中的三維模型和細(xì)節(jié)特征，在虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality)、數(shù)字動(dòng)畫、影視制作等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。當(dāng)前主流的基于同步相機(jī)陣列的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)雖然在三維模型重建方面取得了一些較好的成果，但主要存在三方面的問題:普通設(shè)備無法進(jìn)行多個(gè)視角連續(xù)高速捕獲的數(shù)據(jù)獲取需求;不能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)分割，需要手動(dòng)摳取大量的Mask作為

2、輸入;往往受制于內(nèi)存大小限制而無法獲得高精度的重建效果。
　　本文基于浙江大學(xué)人體反射場(chǎng)高性能捕獲系統(tǒng)，通過其同步高速采集的視頻序列，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體三維模型重建。首先，設(shè)計(jì)并搭建了一套完備的基于同步攝像機(jī)陣列的自動(dòng)人體三維重建系統(tǒng)，涵蓋了數(shù)據(jù)采集和標(biāo)定、自動(dòng)分割、構(gòu)建VisualHull可見外殼、深度恢復(fù)、點(diǎn)云采樣和三維模型重建等模塊。其次，提出了一個(gè)結(jié)合顏色、紋理、對(duì)比度和邊緣等多線索的自動(dòng)前景分割方法:先在灰度空間利用背景差分進(jìn)

3、行前景初始化，其次用Graph Cuts得到初步的分割結(jié)果，最后應(yīng)用Background Cut降低背景區(qū)域的對(duì)比度，將三種方法的優(yōu)點(diǎn)很好地結(jié)合起來。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)搭建的軟件系統(tǒng)合理有效，不僅能夠恢復(fù)出高精度的深度結(jié)果和獲得密度可控的點(diǎn)云采樣，而且能夠穩(wěn)定地重建出細(xì)節(jié)突出、表面平滑的人體運(yùn)動(dòng)三維模型。所提出的多線索分割算法，相比其他分割方法，能夠有效降低光照和前背景顏色相似對(duì)分割的影響，實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的前景自動(dòng)分割，為自動(dòng)