基于单幅图像的准确体形重建方法研究

发布时间：2021-03-29 04:25

　　随着参数化模型拟合重建思路的提出,基于单幅图像的人体模型拟合方式得到了巨大的发展空间。但是,现有的研究工作中常常忽略了相机参数误差对结果产生的影响以及稀疏骨架不同于真实骨架的体形误差。因此,本文通过围绕相机位姿参数的求解优化,并结合稀疏骨架的姿势变换思路,进行基于单幅图像的体形重建方法研究,获取准确的裸体形状外观。全文主要包括以下两部分:1.面向摄像机参数求精的人体重建技术该方法针对模型投影变化过程中的相机参数设置和骨架姿势等不准确问题,结合了相机参数预测和模型关节数据定义,使用逐层反馈的结构性优化框架,设计一种基于相机参数求精的人体模型重建方法。该框架通过深度卷积神经网络学习预测模型的初始形状姿势数据,利用3D-2D特征点匹配关系构造最小二乘问题,估计相机的正确坐标位置。每一层的迭代使用原始图像和邻近一次的投影模型结果作为输入,以此优化投影相机位姿参数。同时引入关节骨架的变换牵引和图像轮廓的区域限制,采用重投影误差计算的形式对三维模型进行优化,从而得到准确的人体模型结果。最终实验证明,本方法因为求解了更加精准的摄像机参数,所以可以有效的提高人体模型重建的准确度。2.基于人体骨架姿势变... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 传统模型优化现状
        1.2.2 深度模型优化现状
        1.2.3 混合模型优化现状
    1.3 本文主要内容和结构
第二章 相关研究工作
    2.1 人体模型简介
        2.1.1 SMPL模型
        2.1.2 SMPL-X模型
    2.2 先验方法重建
        2.2.1 图像轮廓先验
        2.2.2 姿势概率先验
    2.3 网络模型
        2.3.1 姿态网络模型
        2.3.2 对抗网络模型
    2.4 目标分割与边缘检测
        2.4.1 人体目标分割
        2.4.2 人体边缘线检测
    2.5 本章小结
第三章 面向摄像机参数求精的人体重建技术
    3.1 引言
    3.2 方法概述
        3.2.1 系统结构流程图
        3.2.2 总能量式
    3.3 相关数据处理
        3.3.1 相机标定
        3.3.2 姿势数据
        3.3.3 关节定义
    3.4 网络模型参数估计
    3.5 投影相机优化
        3.5.1 相机模型
        3.5.2 位姿求解
    3.6 体形重建
        3.6.1 骨架姿势项
        3.6.2 轮廓误差项
    3.7 细节优化
    3.8 实验
        3.8.1 定性评估
        3.8.2 定量评估
        3.8.3 不足与分析
    3.9 本章小结
第四章 基于人体骨架姿势变换的模型求精重建技术
    4.1 方法原理
    4.2 骨架姿势处理
        4.2.1 骨架线定义
        4.2.2 运动变量分解
    4.3 3D模型估计
        4.3.1 顶点变形预测
        4.3.2 碰撞距离约束
    4.4 细节优化
    4.5 实验结果
        4.5.1 定性评估
        4.5.2 定量评估
    4.6 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的学术成果
致谢



本文编号：3106894