基于立體視覺(jué)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(jué)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(jué)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(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。本論文主要開(kāi)展了如下幾方面工作:
　　(1)介紹了基于立體視覺(jué)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(jué)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(jué)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(jué)的柔性人體腹部體型三維重建等問(wèn)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(jué)原理，充分考慮了拍攝過(guò)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(jué)系統(tǒng)中圖像特征的立體匹配問(wèn)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(jué)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(guò)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(kāi)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(guò)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(guò)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?，由像素灰度值和表征圖像結(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