[发明专利]一种基于三维实景建模的人脸校正方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于三维实景建模的人脸校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100，选择人脸校正区域，该人脸校正区域的网格为M_f＝{P₁,P₂,P₃,…,P_i}，深度方向为z_h，深度方向单位矢量为n_zh＝(x_zh,y_zh,z_zh)；

S200，设置深度分层数目N_h，等间隔生成深度面深度面集合为H＝{h₁,h₂,h₃,…,h_i}，其中表示第i层深度面中点的集合；

S300，确定网格点云的移动方式、深度方向校正深度因子α以及深度方向垂直面方向的校正深度因子β，并求得移动后所生成的网格M_fc＝{P₁',P₂',P₃',…,P_i'}；

S400，对网格M_fc＝{P₁',P₂',P₃',…,P_i'}进行插值算法，得到插值完成后的网格为校正网格图像M_fl＝{P₁”,P₂”,P₃”…,P_i”}；

若网格点云的移动方式为沿着法线方向移动，将法线方向n_pi＝(n_x,n_y,n_z)分别投影到深度方向z_h与垂直于z_h的y_w构成的平面以及垂直于z_h的x_w、y_w构成的平面则移动后的点集为：

2.根据权利要求1所述的人脸校正方法，其特征在于，其中表示第i层深度面中点的集合具体包括：

若点P_q处在与之间，点P_q与距离分别为若则点P_q∈h_i，反之P_q∈h_i+1,得到深度面的邻域为

3.根据权利要求1所述的人脸校正方法，其特征在于，若网格点云的移动方式为沿着深度方向以及深度方向的垂直面方向均匀移动，分别求得沿着深度方向移动后的点集为H_c，沿着深度方向的垂直面移动后的点集为W_c，两次移动完成后的深度面点集为H_wc＝H_c+W_c-H。

4.根据权利要求3所述的人脸校正方法，其特征在于，沿着深度方向移动后的点集为H_c的计算过程为：

沿z_h选择起始面和终止面起始面和终止面的距离为d_1s，则校正前相邻深度面的距离为校正后起始面与终止面距离为d_1sc＝(1+α)d_1s，相邻深度面的距离为

设移动的参考面为起始面和终止面的中间面深度面上的点集沿深度方向膨胀移动，移动量为t_si＝(t_sx,t_sy,t_sz)，深度面平移到新位置移动距离平移单位方向矢量为n_ti＝n_zh＝(x_zh,y_zh,z_zh)，从而得到深度面的移动量为：

其中，t为相邻深度面移动距离差值；

设则得到移动后的点集为：

其中，mid＝floor(N_h/2)，表示小于或等于N_h/2的整数，且s＝N_h。