[发明专利]用于三维服装模型美观展示的自动姿势和褶皱迁移的方法有效

专利信息
申请号: 202110526094.6 申请日: 2021-05-14
公开(公告)号: CN113223152B 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 王露苑;潘晓宇;肖钦杰;金小刚 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 高佳逸;胡红娟
地址: 310013 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 用于 三维 服装 模型 美观 展示 自动 姿势 褶皱 迁移 方法
【权利要求书】:

1.一种用于三维服装模型美观展示的自动姿势和褶皱迁移的方法,其特征在于,包括步骤:

(1)利用参考源服装模型和参考目标服装模型的二维板片的语义信息在二者的二维板片之间建立顶点对应关系,包括特殊情况下的板片预处理、板片轮廓角的确定、板片轮廓角顶点对应、板片顶点对应关系生成四个步骤;

所述板片轮廓角的确定包括步骤:

(1-1-1)利用二维板片的语义信息中的属性使每个参考源服装模型的二维板片都能在参考目标服装模型的二维板片集合中找到对应的板片;

(1-1-2)给定一对表示为的参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片,通过刚性迭代最近点算法在二者之间建立初始对应;

(1-1-3)遍历每个板片的整个网格,分别找到组成参考源服装模型二维板片的轮廓顶点集和参考目标服装模型二维板片的轮廓顶点集

(1-1-4)对于一个轮廓顶点,计算其相邻两条轮廓线之间夹角的余弦值cosγ,若cosγ-0.8,则将该夹角作为二维板片的一个轮廓角,通过遍历所有轮廓顶点,得到板片的轮廓角集合:

其中,p,q分别是参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片的轮廓角数量;

所述板片轮廓角顶点对应,具体步骤包括:

(1-2-1)通过缩放和平移在三维坐标系中将参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片进行对齐;

(1-2-2)计算参考源服装模型二维板片所有顶点的拉普拉斯坐标,记作计算参考目标服装模型二维板片所有顶点的拉普拉斯坐标,记作

(1-2-3)设是参考源服装模型二维板片的一个轮廓角顶点,其拉普拉斯坐标为是参考目标服装模型二维板片的一个轮廓角顶点,其拉普拉斯坐标为建立下列能量函数:

式(III)的第一项为拉普拉斯坐标与的点积,第二项为两个轮廓角顶点之间的平方距离,式(III)的值越小,表示公式中所比较的两个轮廓角顶点的语义相似度越高;

若对于参考源服装模型二维板片的轮廓角顶点参考目标服装模型二维板片的轮廓角顶点取时式(III)的能量函数最小,且对于参考目标服装模型二维板片的轮廓角顶点参考源服装模型二维板片轮廓角顶点取时式(III)的能量函数最小,则将和视为相互对应的轮廓角顶点对;

(1-2-4)通过上述步骤(1-2-3)所述方法遍历成对的参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片的所有轮廓角顶点,即可在部分参考源服装模型二维板片轮廓角顶点和参考目标服装模型二维板片轮廓角顶点之间建立一一映射,并获得初始稀疏顶点对应集合:

所述板片顶点对应关系生成,具体步骤包括:

(1-3-1)以式(IV)所表示的顶点对为约束,对构成参考源服装模型二维板片的所有网格顶点通过迭代优化下列公式进行拉普拉斯变形:

其中,β=0,1,…,nc,为需要通过优化求解得到的形变后的参考源服装模型二维板片轮廓顶点的坐标,L是拉普拉斯运算符,式(V)的第一项表示变形后的参考源服装模型二维板片轮廓顶点的几何特征应尽可能接近其变形前的几何特征,为参考源服装模型二维板片轮廓顶点的拉普拉斯坐标集合,式(V)的第二项表示参考源服装模型二维板片上的每个有对应的顶点的轮廓顶点变形后的新位置应该等于对应的参考目标服装模型二维板片上的轮廓顶点的坐标;

(1-3-2)基于上述拉普拉斯变形结果,通过寻找互为最近点的方法来计算参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片上非轮廓角顶点之间的一一对应关系,得到轮廓上新的顶点对应关系,将这些新得到的顶点对加入到式(IV)的集合MC中并将更新后的顶点对集合记作M′C

(1-3-3)将更新后的顶点对集合M′C作为约束,按照步骤(1-3-1)对参考源服装模型二维板片的所有顶点执行第二次拉普拉斯变形,通过迭代求解得到变形后的参考源服装模型二维板片此时与也得到了准确的对齐;

(1-3-4)遍历与的所有顶点,当分别位于和的一对顶点互为最近点时,则这对顶点相互对应,最终生成成对的参考源服装模型二维板片和参考目标服装模型二维板片之间的顶点对应关系;

(2)将获取的二维板片之间的顶点对应关系映射到所对应的三维模型上,得到参考源服装模型与参考目标服装模型之间的顶点约束集合:其中是位于参考源服装模型上的顶点,是位于参考目标服装模型上的顶点;

(3)通过设置Mcons为约束条件,执行正则化非刚性迭代最近点算法来得到参考源服装模型与参考目标服装模型之间的逐三角形的对应关系;

(4)通过求解优化,将姿势和褶皱细节从源服装模型迁移到参考目标服装模型上。

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