[发明专利]一种脸部实时三维重建方法

权利要求书

1.一种脸部实时三维重建方法，包括如下步骤：

S100：通过深度感知设备获取点云数据；

S200：对点云数据进行预处理形成前景点云，所述预处理包括点云背景滤除、精简和去噪；

S300：从前景点云中提取脸部点云，并将脸部点云与躯干点云进行分割；

S400：采用ICP算法对本帧脸部点云与上一帧预处理过的脸部点云进行配准，将不同坐标系下的脸部点云旋转、平移到同一坐标系，通过快速网格化和拉普拉斯平滑，重建当前帧点云的三维模型；

S500：重复执行步骤S100-步骤S400，实时生成脸部三维模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，在步骤S200中，所述点云背景滤除指通过选取深度值即点云z坐标的范围以去除点云中的冗余背景信息。

3.根据权利有要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S200中，所述点云精简采用包围盒法、均匀网格法、三角网格法和曲率采样法中任意一种。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述包围盒法包括：

1)将点云所在区域按照实际物理区间等距离划分为若干立方体；

2)每个立方体中保留一个数据点，将所述数据点作为该立方体中所有点云的中心。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S200中，所述点云去噪指将立方体中具有相似性质的点划归到同一个集合中。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述点云z坐标的范围为200mm-600mm。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述立方体体积设为1mm×1mm×1mm或2mm×2mm×2mm。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用ICP算法对本帧脸部点云与上一帧预处理过的脸部点云进行配准具体包括：

1)通过张正友标定法标定深度相机的内参；

2)拍摄上一帧深度图和本帧深度图，提取特征点集p＝{p₁，p₂，…p_n}和q＝{q₁，q₂，…q_n}，p_i和q_i为两帧深度图对应的特征点；

3)根据匹配的特征点求解本征矩阵E，通过分解得到旋转矩阵R和平移矩阵T；

4)将旋转矩阵R和平移矩阵T作为ICP算法的初始变换矩阵。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述重建当前帧点云的三维模型是指在得到所述初始变换矩阵后，采用有序点云连线的方式进行重建，具体包括：

1)设置初始点P(i，j)＝P(1，1)，i＝j＝1；

2)以初始点P(i，j)为中心点，依次生成三角面片；

3)i＝i+2，j＝j+2，返回2)，直到i小于初始变换矩阵的行数且j小于初始变换矩阵的列数。