基于立體視覺的多氣囊柔性人體腹部重建研究.pdf

1、人體腹部體型三維重建技術(shù)是個(gè)性化服裝設(shè)計(jì)、醫(yī)療保健、人機(jī)工程等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。本論文在對(duì)基于立體視覺的人體體型建模技術(shù)進(jìn)行全面調(diào)研和總結(jié)之后，結(jié)合計(jì)算機(jī)立體視覺技術(shù)、數(shù)字圖像相關(guān)方法、生物智能理論等，對(duì)人體腹部體型三維重建以及腹部動(dòng)態(tài)變形的體型三維重建問題進(jìn)行了深入的研究。本論文主要開展了如下幾方面工作:
　　(1)介紹了基于立體視覺的人體體型三維重建方法的基本原理，較為詳細(xì)地闡述和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外基于立體視覺技術(shù)的體型重建方法的研究

2、進(jìn)展和現(xiàn)狀以及應(yīng)用領(lǐng)域;概述了基于立體視覺的三維重建所涉及的關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)研究，并介紹了數(shù)字圖像相關(guān)方法的理論及其在圖像變形匹配中的應(yīng)用，為本文研究基于立體視覺的柔性人體腹部體型三維重建等問題提供了理論依據(jù)和基本思路。
　　(2)對(duì)靜態(tài)腹部體型三維重建方法進(jìn)行研究，探索了一種適于真實(shí)拍攝環(huán)境下的人體腹部三維重建方法。該方法采用主動(dòng)標(biāo)記法在緊身衣的腹部位置縫織一些易于識(shí)別的標(biāo)記點(diǎn)，結(jié)合立體視覺原理，充分考慮了拍攝過程中常出現(xiàn)的光照變

3、化和模糊噪聲干擾，設(shè)計(jì)了一種光照變化魯棒且抗模糊的特征不變矩，用于解決立體視覺系統(tǒng)中圖像特征的立體匹配問題，此外還引入嚴(yán)格的幾何約束機(jī)制用于剔除誤匹配對(duì)，再用全局種子點(diǎn)生長(zhǎng)算法引導(dǎo)非特征點(diǎn)區(qū)域的匹配，獲得腹部稠密的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)柔性人體腹部體型三維重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能達(dá)到與三維掃描儀相同的精度級(jí)，能滿足服裝設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的精度要求。
　　(3)在已搭建的立體視覺圖像采集平臺(tái)和對(duì)靜態(tài)腹部體型重建研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索了腹部體

4、型動(dòng)態(tài)變形時(shí)的特征匹配方法，提出了一種腹部變形的體型三維形貌重建技術(shù)。該技術(shù)以數(shù)字圖像相關(guān)方法的原理為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種子區(qū)大小可根據(jù)變形程度自適應(yīng)調(diào)整的橢圓形匹配模板，另外，對(duì)基本的分形維進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于子區(qū)面積的分形維數(shù)，實(shí)現(xiàn)變形前后時(shí)間序列腹部圖像中同名特征點(diǎn)的整像素粗搜索;接著在整像素粗匹配的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種互相學(xué)習(xí)的自適應(yīng)粒子群算法實(shí)現(xiàn)同名特征點(diǎn)的亞像素精確定位，經(jīng)過這種粗-精相結(jié)合的特征點(diǎn)像素坐標(biāo)定位方法，建立了變形

5、前后圖像中同名特征點(diǎn)的匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)了腹部體型變形的三維重建。圍繞多氣囊柔性人體腹部變形體型三維重建展開實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果證實(shí)本方案在保證獲得可靠精度的前提下，時(shí)間性能優(yōu)于傳統(tǒng)的特征點(diǎn)變形匹配方法，尤其是處理大數(shù)據(jù)量時(shí)，其時(shí)間優(yōu)越性更為明顯。
　　(4)為了克服傳統(tǒng)立體匹配過程的繁瑣步驟和大量重復(fù)操作，構(gòu)建了B-T免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的立體匹配。通過分析圖像立體匹配的左右一致性約束與生物免疫系統(tǒng)中B細(xì)胞與T細(xì)胞間的輔助和抑制

6、作用機(jī)理，抽象出兩者的相似性，在T細(xì)胞層加入幾何約束機(jī)制以滿足匹配的唯一性約束，建立基于生物智能的特征點(diǎn)立體匹配方法;為了達(dá)到更為精確的匹配效果，將圓形的匹配模板分成多個(gè)子?xùn)鸥瘢上袼鼗叶戎岛捅碚鲌D像結(jié)構(gòu)信息的單元柵格熵兩者組合構(gòu)成新的特征描述矢量，最后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)所有特征點(diǎn)的總體最優(yōu)匹配。該方法結(jié)合B-T免疫網(wǎng)絡(luò)靈活的雙向調(diào)節(jié)機(jī)制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好組織架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了智能化的柔性人體腹部體型三維重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法在確保與傳統(tǒng)匹