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是個性化服裝設計、醫(yī)療保健、人機工程等領域的關鍵技術。本論文在對基于立體視覺的人體體型建模技術進行全面調研和總結之后，結合計算機立體視覺技術、數字圖像相關方法、生物智能理論等，對人體腹部體型三維重建以及腹部動態(tài)變形的體型三維重建問題進行了深入的研究。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，較為詳細地闡述和總結了國內外基于立體視覺技術的體型重建方法的研究

2、進展和現(xiàn)狀以及應用領域;概述了基于立體視覺的三維重建所涉及的關鍵技術及相關研究，并介紹了數字圖像相關方法的理論及其在圖像變形匹配中的應用，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和基本思路。
　　(2)對靜態(tài)腹部體型三維重建方法進行研究，探索了一種適于真實拍攝環(huán)境下的人體腹部三維重建方法。該方法采用主動標記法在緊身衣的腹部位置縫織一些易于識別的標記點，結合立體視覺原理，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，設計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，此外還引入嚴格的幾何約束機制用于剔除誤匹配對，再用全局種子點生長算法引導非特征點區(qū)域的匹配，獲得腹部稠密的三維點云數據，實現(xiàn)柔性人體腹部體型三維重建。實驗結果表明該方法能達到與三維掃描儀相同的精度級，能滿足服裝設計等領域的精度要求。
　　(3)在已搭建的立體視覺圖像采集平臺和對靜態(tài)腹部體型重建研究的基礎上，進一步探索了腹部體

4、型動態(tài)變形時的特征匹配方法，提出了一種腹部變形的體型三維形貌重建技術。該技術以數字圖像相關方法的原理為基礎，設計了一種子區(qū)大小可根據變形程度自適應調整的橢圓形匹配模板，另外，對基本的分形維進行了改進，提出了一種基于子區(qū)面積的分形維數，實現(xiàn)變形前后時間序列腹部圖像中同名特征點的整像素粗搜索;接著在整像素粗匹配的基礎上設計了一種互相學習的自適應粒子群算法實現(xiàn)同名特征點的亞像素精確定位，經過這種粗-精相結合的特征點像素坐標定位方法，建立了變形

5、前后圖像中同名特征點的匹配對應關系模型，實現(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驗驗證，結果證實本方案在保證獲得可靠精度的前提下，時間性能優(yōu)于傳統(tǒng)的特征點變形匹配方法，尤其是處理大數據量時，其時間優(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操作，構建了B-T免疫神經網絡實現(xiàn)特征點的立體匹配。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細胞與T細胞間的輔助和抑制

6、作用機理，抽象出兩者的相似性，在T細胞層加入幾何約束機制以滿足匹配的唯一性約束，建立基于生物智能的特征點立體匹配方法;為了達到更為精確的匹配效果，將圓形的匹配模板分成多個子柵格，由像素灰度值和表征圖像結構信息的單元柵格熵兩者組合構成新的特征描述矢量，最后，利用神經網絡實現(xiàn)所有特征點的總體最優(yōu)匹配。該方法結合B-T免疫網絡靈活的雙向調節(jié)機制和神經網絡的良好組織架構，實現(xiàn)了智能化的柔性人體腹部體型三維重建。實驗結果表明，本方法在確保與傳統(tǒng)匹