[发明专利]一种基于点云数据流的人体建模方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于点云数据流的人体建模方法及装置，通过获取同一拍摄相机在不同预设位置点对人体处于非静止状态下拍摄所得的多幅人体深度图像，并对每个预设位置点的人体深度图像依次进行坐标转化、背景去除以及配准融合，以获得每个预设位置点的初始人体模型，再将获得的全部预设位置点的初始人体模型进行柔性组合重建，从而构建出人体模型；可见，基于配准融合和柔性组合重建，实现了对依据人体处于非静止状态下，在不同预设位置点拍摄的人体深度图像所生成的不同初始人体模型的汇总融合，解除了对人体深度图像是人体处于静止状态下拍摄的条件限制，进而解决了因人体在拍摄过程中发生运动而导致的人体建模准确度降低的问题。

技术领域

本发明涉及人体建模技术领域，更具体的说，是涉及一种基于点云数据流的人体建模方法及装置。

背景技术

人体建模是使用非接触式的方式完成人体肢体各部分的测量，并依据测量获得的人体肢体各部分数据，模拟出人体三维模型。点云数据流是人体建模过程中常用的一种表示人体外表面的记录形式，主要包括将人体肢体各部分以三维坐标形式表示的几何位置信息，以及将人体肢体各部分以彩色信息形式表示的纹理信息。

目前，传统的人体建模方法通常是采用设置在人体四周的多台相机，对处于静止状态下的人体进行拍摄，以确保多台相机拍摄所得的深度图像能够帧间同步，之后将每台相机拍摄所得的深度图像转化为点云数据流，并从转化后的点云数据流中提取其所包含的人体骨架信息，最后将提取到的全部人体骨架信息与预先构建的标准化模型进行融合，以模拟出人体三维模型。然而，人体在拍摄过程中，不可避免会发生运动，进而无法令多台相机拍摄所得的深度图像实现帧间同步，降低了人体建模的准确度。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于点云数据流的人体建模方法及装置，解决了因人体在拍摄过程中发生运动而导致的人体建模准确度降低问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于点云数据流的人体建模方法，包括：

获取多个预设位置点的人体深度图像，每个所述预设位置点的人体深度图像均是由同一拍摄相机拍摄所得，且每个所述预设位置点为所述拍摄相机对人体处于非静止状态下拍摄以获得对应人体深度图像时，所处的空间位置；

对每个所述预设位置点的人体深度图像进行坐标转化，获得每个所述预设位置点的初始点云数据流；

从每个所述预设位置点的初始点云数据流中去除背景点云数据流，获得每个所述预设位置点的人体点云数据流；

将每个所述预设位置点的人体点云数据流与标准化模型进行配准融合，获得每个所述预设位置点的初始人体模型；

对全部所述预设位置点的初始人体模型进行柔性组合重建，获得人体模型。

优选地，所述对每个所述预设位置点的人体深度图像进行坐标转化，获得每个所述预设位置点的初始点云数据流，包括：

基于所述拍摄相机的相机参数，将每个所述预设位置点的人体深度图像中位于第一坐标系上的彩色图像数据、位于第二坐标系上的红外图像数据，以及位于第三坐标系上的深度图像数据分别映射到投影模型所在第四坐标系，并将映射后的投影模型所在第四坐标系上的数据作为对应预设位置点的初始点云数据流。

优选地，所述将每个所述预设位置点的人体点云数据流与标准化模型进行配准融合，获得每个所述预设位置点的初始人体模型，包括：

利用三角化算法，对每个所述预设位置点的人体点云数据流进行三角化运算，生成每个所述预设位置点的网格模型；

将每个所述预设位置点的网格模型与所述标准化模型进行模型配准融合，获得每个所述预设位置点的初始人体模型。

优选地，所述对全部所述预设位置点的初始人体模型进行柔性组合重建，获得人体模型，包括：