Android手机端基于图像的三维姿态计算及其计算机图形学应用研究

发布时间：2017-04-11 09:03

  本文关键词：Android手机端基于图像的三维姿态计算及其计算机图形学应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：通过相机的运动,计算机获得实时的二维图像,从而通过相关算法得到相机的运动参数。分析相机运动参数属于计算机视觉的范畴,三维模型加载则属于计算机图形学。相机运动在计算机图形学中的应用是计算机视觉与计算机图形学的交叉研究项目。典型研究课题是增强现实(Augmented Reality)、虚拟现实(Virtual Reality)。增强现实通过输入传感器,比如声音、视频或者GPS传感器来通过计算机生成对物理、真实世界的直接或间接的增强信息。增强现实是用虚拟世界增强真实世界,而相反的是,虚拟现实通过替换真实世界为计算机生成的虚拟世界。增强现实使用基于相机运动的计算机视觉技术,比如基于运动的三维重建、场景跟踪等技术。而虚拟现实通过各种运动传感器,比如陀螺仪、GPS跟踪器来获取运动信息,将设备的运动转为相机运动,并反映到虚拟世界。本文对增强现实和虚拟现实领域用的技术进行了简要的介绍,包括多视图几何的相关理论基础,三维建模的基本原理、对基于图像渲染的技术进行了阐述。本文实现的第一个系统是基于增强现实的人脸姿态识别的应用。使用了高效的人脸检测算法,并通过离线对人脸做的三维人脸模型,基于POSIT算法用二维人脸特征点和三维模型顶点对应关系得到相机运动矩阵来计算人脸姿态。并在Android手机中实现增强现实效果来观察人脸姿态检测的效果。实验结果证明不仅人脸姿态估计效果明显,而且达到了检测人脸并显示三维人脸模型的实时效果。本文实现的第二个系统是基于虚拟现实做的立体虚拟展示系统,通过离线生成摄像机的运动轨迹,并拟合规整的运动轨迹后,通过相邻两视点的摄像机参数,基于三视图几何的对极转移原理生成沿摄相机运动轨迹任意视点的摄像机参数。然后通过基于保持内容完整性的算法来生成沿新摄相机运动轨迹上任意视点的视图,实验证明相比较其他基于图像的渲染算法,比如全景图、Photosynth、View Morphing等算法来说,既保持了内容、又扩大了生成视点的范围。
【关键词】：增强现实 虚拟现实 人脸姿态估计 三维重建 人脸特征点检测 基于图像的渲染 图像变形算法 多视图几何
【学位授予单位】：杭州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-16
• 1.0 课题来源12
• 1.1 课题的研究背景12-14
• 1.2 本文的工作和组织14-16
• 1.2.1 Android手机上的人脸姿态估计系统14-15
• 1.2.2 基于图像的立体虚拟展示系统15
• 1.2.3 实验15-16
• 2 相机运动在计算机图形学与计算机视觉的相关理论基础16-32
• 2.1 射影变换16-18
• 2.1.1 仿射变换16-17
• 2.1.2 单应矩阵17-18
• 2.2 摄像机几何和单视图几何18-20
• 2.2.1 摄像机内参矩阵19
• 2.2.2 摄像机外参矩阵19-20
• 2.3 两视图几何20-24
• 2.3.1 对极几何21-22
• 2.3.2 基础矩阵22-23
• 2.3.3 本质矩阵23-24
• 2.4 基于图像的渲染24-32
• 2.4.1 不需要几何参数的渲染算法25-28
• 2.4.2 需要少量几何参数的渲染算法28-30
• 2.4.3 需要大量几何参数的渲染方法30-32
• 3 Android手机端基于三维模型的人脸姿态实时估计系统32-45
• 3.1 系统概述32
• 3.2 系统框架32-33
• 3.3 基于SfM的三维人脸模型重建33-34
• 3.4 特征点提取34
• 3.5 Ransac筛选34-35
• 3.6 获取特征点三维坐标35-36
• 3.7 优化重建效果36-37
• 3.8 基于“显式形状回归”的检测人脸特征点的算法37-38
• 3.9 姿态识别与增强现实38-42
• 3.9.1 求解并优化旋转平移矩阵38-39
• 3.9.2 增强现实39-42
• 3.10 实验42-45
• 4 基于保持内容的变形算法的虚拟展示系统45-71
• 4.1 系统概述45-46
• 4.2 生成的数据集46-48
• 4.2.1 摄像机内外参46-47
• 4.2.2 特征点集47-48
• 4.3 拟合摄像机运动轨迹48-52
• 4.3.1 对三维摄像机世界坐标点拟合一个平面48-49
• 4.3.2 将三维摄像机世界坐标点投影到平面上49-50
• 4.3.3 对平面上的二维坐标点拟合一个二维圆50-51
• 4.3.4 把二维圆转换为三维圆51-52
• 4.4 对极变换52-56
• 4.4.1 求解新视点摄像机内参52-53
• 4.4.2 求解原始视点与新视点之间的基础矩阵53-54
• 4.4.3 求解极线,并求极线交点54-56
• 4.5 预处理以及预变形算法56-57
• 4.6 保持内容的变形算法57-60
• 4.6.1 数据项(Data Term)57-58
• 4.6.2 相似变换项(Similarity Transformation Term)58-60
• 4.7 纹理映射算法与两视图图像融合60-61
• 4.8 生成最终视频61-63
• 4.9 实验63-71
• 4.9.1 真实数据63-65
• 4.9.2 View Morphing,Photosynth,CPW的对比试验65-68
• 4.9.3 Maya生成的数据在CPW算法下的结果68-71
• 5 总结与展望71-73
• 5.1 总结71
• 5.2 展望71-73
• 6 参考文献73-78
• 作者简历及在学期间所取得的科研成果78

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