三维人体建模

三维人体建模

ID:40437072

大小:592.00 KB

页数:45页

时间:2019-08-02

三维人体建模_第1页
三维人体建模_第2页
三维人体建模_第3页
三维人体建模_第4页
三维人体建模_第5页
资源描述:

《三维人体建模》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、三维人体建模乔芳芳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,ImageTwin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1NURBS方法来进行曲面重构2利用B-spline方法来进行

2、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。主要理论基础人体测量人体传统测量、人体二维测

3、量和人体三维测量传统的人体测量学主要研究人体测量和观察方法,并通过人体整体测量与局部测量来探讨人体的特征、类型、变异和发展规律。人体二维测量是指利用图形图像处理和模式识别等技术进行二维人体图像的测量工作。三维人体扫描是通过数字转换器、照相机或扫描仪获得与区域图像类似的等高线图,再由模型软件处理转换为空间点,以点数据云显示虚拟模型、关键标志,具有扫描迅速、重现尺寸准确等优点。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前面三

4、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-UniformRationalB-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

5、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(1)均匀采样法(2)倍率缩减法

6、(3)栅格法(4)弦偏离法孔洞修补(1)抛物线切向延拓法(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。主要研究方法小三角面片逼近曲面进行三维人体重建散乱数据点三角剖分方法散乱数据的三角剖分是构造散乱数据插值曲面时必不可少的前置处理,三角剖分可分为对三维散乱

7、数据投影域的剖分和在空间直接剖分两种类型。直接基于空间体的三角剖分基于空间体的三维散乱数据点直接三角剖分步骤:1.对散乱数据点预排序,形成散乱数据点顶点表2.四面体剖分,得到Delaunay四面体网格。3.内点边界化。4.对散乱数据点的三角网格进行必要的修改。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

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。