基于非接触式三维人体测量技术的人体数据处理与三维建模的研究

【摘要】： 三维人体模型重建是非接触式人体测量的重要组成部分。本课题的数据来源于基于双目立体视觉技术的测量系统,由于受测量原理与技术的限制,数据的特点为:人体的前、后曲面分离;竖直方向的点云比较稀疏,水平方向的点云非常密集;数据中存在一些干扰点;人体图像中有缺口。为了实现人体模型的三维重构,针对数据的特点,本论文主要进行了如下研究: 1、原始点云数据的预处理。(1)通过空间几何变换使人体前、后曲面匹配为一个完整的三维人体曲面;(2)用加权平均值法、最小距离法和两点线性插值法对人体点云进行重新定位整合计算;(3)采用三次参数样条插值的方法,对缺口部位进行修补;(4)用选点修改法修改曲线中的坏点,用Laplacian算法对整个曲线进行光顺处理。经处理的数据可用于下一步三维人体模型的建立。 2、三维人体数字化模型的重建。本课题在Visual C++6.0的开发环境下借助OpenGL函数库的强大功能,采用两种方法建立三种人体数字化模型:(1)用三次参数样条插值的方法对竖直方向上的型值点进行插值计算,生成人体的点云模型;(2)用上述方法对水平方向上的型值点进行插值计算,生成人体的曲线模型;(3)用单对单和单对多轮廓三角网格化方法重构人体的曲面模型。对生成的模型,分别讨论了它们在服装工业中的应用。 3、人体水平轮廓线的提取。用基于密集数据点的轮廓线重建技术提取人体点云模型的水平轮廓线;用最小距离法提取人体曲线模型的水平轮廓线;按网格连接关系提取人体曲面模型的水平轮廓线。 研究结果表明,所建立的数字化人体模型及水平轮廓线可用于人体尺寸信息提取与人体形态的描述,对进一步的人体数字化建模的研究及双目视觉人体测量系统的完善具有重要参考价值。