三维人体建模 ppt课件
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
三维人体建模
主要理论基础
• 人体数据测量 接触式人体测量技术
非接触式三维人体测量技术
立体摄影测量方法、激光测量法、莫尔条纹测量法 TC2分层轮廓 测量法、投影条纹相位测量法等。
投入商业应用的测量系统(人体扫描系统) 有 Cyberware ,Loughborough, Hamamatsu, Image Twin 等系统。
主要理论基础
• OpenGL系统结构图
主要理论基础
• 三维测量技术 接触式 非接触式
主要理论基础
• 人体建模方法 主要有:线框模型 实体模型 曲面建模：(1)多边形描述
(2)参数化曲面描述 (3)碎片描述
基于物理特性的模型
主要理论基础
• 常用几种曲面重建方法比较 1 NURBS方法来进行曲面重构 2利用B-spline方法来进行曲面重构 3利用微切平面方法来进行曲面重构 4利用特征方法来进行曲面重构 5利用曲面变形方法来进行曲面重构 6利用神经网络方法来进行曲面重构 7基于三角网格进行曲面重建
基于最小切割或最大流量算法的图分割(Graph cut)
与Snake类似
简单的Snake
同时具有snake优点，改进snake缺点
主要研究方法
• 网格分割与融合 泊松网格编辑 泊松网格融合
通过简单的交互手段来选取模型部件，通过 “组装”制作出想要 的三维模型。
主要研究方法
• Balleton抽取骨架法 构建网格的Balleton的步骤如下:
主要研究方法
• 三角网格孔洞光顺修补 利用孔洞边界及其周围原始网格顶点特征，通过加权三次曲线
拟合，实现新增采样点的空间位置进行细调。修补实例表明，该 算法具有较好的鲁棒性，能够处理各类大面积复杂型面的三角网 格模型孔洞缺陷，重建的修补网格遇近原始真实形状，与周围网 格连接光顺，且分布均匀，计算效率高。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
主要理论基础
• 曲面造型技术 参数曲面造型技术：
核心思想就是以一组基函数为权因子，以一组初始控制向量的线性 (或有理线性)组合来得到模型的连续表示。
隐式曲面造型技术（元球造型技术(Metaball)） 细分曲面造型技术：
由粗略到精细的建模思路。它是一种由离散到离散的表示形式。
主要理论基础
• 3D勾画式造型技术 根据参照线与目标线来决定一系列的局部变换，并由局部变换
• 前面三类为女式标准人体，第四类Man模型， 主要用于男式衣身造型
主要理论基础
• 人体特征识别 • 47个人体特征点及10个主要特征点
主要理论基础
主要理论基础
主要理论基础
• 服装人体建模方法分析 多面体建模； 基于特征的服装人体曲面建模； 参数化的曲面建模； 以网格边界线为连续条件的三维人体建模。
主要理论基础
• 三维人体扫描方法
1、立体视觉法 2、结构光三角测量法 3、莫尔条纹干涉法 4、白光相位法
主要理论基础
• 点云类型
线点云
由一组与扫描平面平行的扫描线组成，每条线上的点位 于扫描平面内。扫描线点云沿扫描方向非常密集，而扫描 线之间相对比较稀疏。
散乱点云
点云没有明显的几何形状特征和拓扑结构，呈散乱无序 的状态，由激光、结构光等在随机扫描的方式测得的点云 为该类型。
网格化点云
经CMM、莫尔等高线测量、投影光栅测量系统等获得 的数据经过网格插值后得到点云为网格化点云，网格化点 云含有点云间拓扑关系。
主要理论基础
• 人体扫描点云数据处理技术
• 点云降噪与平滑
高斯滤波法、平均滤波法
• 点云数据精简 • 孔洞修补
(1)均匀采样法 (1)抛物线切向延拓法
(2)倍率缩减法 (3)栅格法 (4)弦偏离法
产生出相应的梯度场，最终用泊松方法重建三维模型。
主要理论基础
主要理论基础
• 人体模型类型
• 第一类是Torso模型，其中又可以分A型和B型， 主要用于女式衣身造型
• 第二类是Slax模型，主要用于裤子的造型
• 第三类为Nude模型，是多用途模型，可以用于 上衣、裤子、裙子和泳装等多种服装类型的造 型
主要研究方法
• 网格分割算法——区域增长法 基于区域增长的分割算法实现简单，效率高能胜任实时反
馈的交互要求，而且定义了反映极小值法则意义的有向特征距离， 使得分割结果符合人体感知学规则，从而具有很高的实用价值.
主要研究方法
• 边界优化 基于能量最小的动态曲线(Snake)
优点是优化边界的顶点可以位于原网格的边上或面上； 缺点是优化边界的顶点位置只能局限于网格上的顶点上导致依然存在锯 齿形。
1计算网格M的Delaunay三角剖分和Voronoi图; 2简化四面体集合以及对应的Voronoi图，得到一个精简的骨架S; 3继续简化骨架和球集，得到网格M的Balleton; 4将网格M的顶点对应到Balleton中相应的球.
主要理论基础
• 三维人体建模方法分析 线框模型、实体模型、曲面模型、 基于物理的建模、混合建模
主要理论基础
• 人体自由曲线曲面造型研究 Bezier曲面方法 B样条曲面方法 NURBS方法:NURBS曲面即非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-
Spline)曲面。NURBS曲面具备了以上曲面方法的一切优点，并且还有很多其 他的优点
主要研究方法
主要研究方法
• 鲁棒滤波去噪算法
用于去除点云数据表面噪声和离群点的算法。
• 主要思想是应用一个核密度估计函数对带有噪声和离群点的点云数据作点聚 类，通过一个局部似然估计值使得每个数据点与三维采样曲面上的真实点对 应起来，用Mean-Shift迭代算法将每一个采样点“漂移”到核密度估计函数 的局部最大值点处，也就是该采样点在点集曲面上可能性测度最大的位置。 这样一系列最大似然值点最后迭代出一个逼近原始曲面的准确值，从而实现 了点云数据的快速高效光顺去噪。
(2)BP神经网络修补法 (3)遗传算法结合神经网络算法 (4)拟合方法 (5)基于核机器的回归修补方法
主要研究方法
• 光照模型法向量的计算方法 • 三角片法向量和顶点法向量的计算方法
主要研究方法
• 基于三角网格进行曲面重建方法 此方法能有效解决构型复杂、形状和边界不规则的人体几何造
型问题。可以对不规则的散乱数据点直接进行三角剖分，再利用 OpenGL对三角面片显示的优化，可以快速有效的构造人体的三维 曲面模型。
主要理论基础
• 人体数据测量 接触式人体测量技术
非接触式三维人体测量技术
立体摄影测量方法、激光测量法、莫尔条纹测量法 TC2分层轮廓 测量法、投影条纹相位测量法等。
投入商业应用的测量系统(人体扫描系统) 有 Cyberware ,Loughborough, Hamamatsu, Image Twin 等系统。
主要理论基础
• OpenGL系统结构图
主要理论基础
• 三维测量技术 接触式 非接触式
主要理论基础
• 人体建模方法 主要有:线框模型 实体模型 曲面建模：(1)多边形描述
(2)参数化曲面描述 (3)碎片描述
基于物理特性的模型
主要理论基础
• 常用几种曲面重建方法比较 1 NURBS方法来进行曲面重构 2利用B-spline方法来进行曲面重构 3利用微切平面方法来进行曲面重构 4利用特征方法来进行曲面重构 5利用曲面变形方法来进行曲面重构 6利用神经网络方法来进行曲面重构 7基于三角网格进行曲面重建
基于最小切割或最大流量算法的图分割(Graph cut)
与Snake类似
简单的Snake
同时具有snake优点，改进snake缺点
主要研究方法
• 网格分割与融合 泊松网格编辑 泊松网格融合
通过简单的交互手段来选取模型部件，通过 “组装”制作出想要 的三维模型。
主要研究方法
• Balleton抽取骨架法 构建网格的Balleton的步骤如下:
主要研究方法
• 三角网格孔洞光顺修补 利用孔洞边界及其周围原始网格顶点特征，通过加权三次曲线
拟合，实现新增采样点的空间位置进行细调。修补实例表明，该 算法具有较好的鲁棒性，能够处理各类大面积复杂型面的三角网 格模型孔洞缺陷，重建的修补网格遇近原始真实形状，与周围网 格连接光顺，且分布均匀，计算效率高。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
主要理论基础
• 曲面造型技术 参数曲面造型技术：
核心思想就是以一组基函数为权因子，以一组初始控制向量的线性 (或有理线性)组合来得到模型的连续表示。
隐式曲面造型技术（元球造型技术(Metaball)） 细分曲面造型技术：
由粗略到精细的建模思路。它是一种由离散到离散的表示形式。
主要理论基础
• 3D勾画式造型技术 根据参照线与目标线来决定一系列的局部变换，并由局部变换
• 前面三类为女式标准人体，第四类Man模型， 主要用于男式衣身造型
主要理论基础
• 人体特征识别 • 47个人体特征点及10个主要特征点
主要理论基础
主要理论基础
主要理论基础
• 服装人体建模方法分析 多面体建模； 基于特征的服装人体曲面建模； 参数化的曲面建模； 以网格边界线为连续条件的三维人体建模。
主要理论基础
• 三维人体扫描方法
1、立体视觉法 2、结构光三角测量法 3、莫尔条纹干涉法 4、白光相位法
主要理论基础
• 点云类型
线点云
由一组与扫描平面平行的扫描线组成，每条线上的点位 于扫描平面内。扫描线点云沿扫描方向非常密集，而扫描 线之间相对比较稀疏。
散乱点云
点云没有明显的几何形状特征和拓扑结构，呈散乱无序 的状态，由激光、结构光等在随机扫描的方式测得的点云 为该类型。
网格化点云
经CMM、莫尔等高线测量、投影光栅测量系统等获得 的数据经过网格插值后得到点云为网格化点云，网格化点 云含有点云间拓扑关系。
主要理论基础
• 人体扫描点云数据处理技术
• 点云降噪与平滑
高斯滤波法、平均滤波法
• 点云数据精简 • 孔洞修补
(1)均匀采样法 (1)抛物线切向延拓法
(2)倍率缩减法 (3)栅格法 (4)弦偏离法
产生出相应的梯度场，最终用泊松方法重建三维模型。
主要理论基础
主要理论基础
• 人体模型类型
• 第一类是Torso模型，其中又可以分A型和B型， 主要用于女式衣身造型
• 第二类是Slax模型，主要用于裤子的造型
• 第三类为Nude模型，是多用途模型，可以用于 上衣、裤子、裙子和泳装等多种服装类型的造 型
主要研究方法
• 网格分割算法——区域增长法 基于区域增长的分割算法实现简单，效率高能胜任实时反
馈的交互要求，而且定义了反映极小值法则意义的有向特征距离， 使得分割结果符合人体感知学规则，从而具有很高的实用价值.
主要研究方法
• 边界优化 基于能量最小的动态曲线(Snake)
优点是优化边界的顶点可以位于原网格的边上或面上； 缺点是优化边界的顶点位置只能局限于网格上的顶点上导致依然存在锯 齿形。
1计算网格M的Delaunay三角剖分和Voronoi图; 2简化四面体集合以及对应的Voronoi图，得到一个精简的骨架S; 3继续简化骨架和球集，得到网格M的Balleton; 4将网格M的顶点对应到Balleton中相应的球.
主要理论基础
• 三维人体建模方法分析 线框模型、实体模型、曲面模型、 基于物理的建模、混合建模
主要理论基础
• 人体自由曲线曲面造型研究 Bezier曲面方法 B样条曲面方法 NURBS方法:NURBS曲面即非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-
Spline)曲面。NURBS曲面具备了以上曲面方法的一切优点，并且还有很多其 他的优点
主要研究方法
主要研究方法
• 鲁棒滤波去噪算法
用于去除点云数据表面噪声和离群点的算法。
• 主要思想是应用一个核密度估计函数对带有噪声和离群点的点云数据作点聚 类，通过一个局部似然估计值使得每个数据点与三维采样曲面上的真实点对 应起来，用Mean-Shift迭代算法将每一个采样点“漂移”到核密度估计函数 的局部最大值点处，也就是该采样点在点集曲面上可能性测度最大的位置。 这样一系列最大似然值点最后迭代出一个逼近原始曲面的准确值，从而实现 了点云数据的快速高效光顺去噪。
(2)BP神经网络修补法 (3)遗传算法结合神经网络算法 (4)拟合方法 (5)基于核机器的回归修补方法
主要研究方法
• 光照模型法向量的计算方法 • 三角片法向量和顶点法向量的计算方法
主要研究方法
• 基于三角网格进行曲面重建方法 此方法能有效解决构型复杂、形状和边界不规则的人体几何造
型问题。可以对不规则的散乱数据点直接进行三角剖分，再利用 OpenGL对三角面片显示的优化，可以快速有效的构造人体的三维 曲面模型。