[发明专利]用于3D打印的人物发型肖像重建方法及系统

权利要求书

1.一种用于3D打印的人物发型肖像重建方法，其特征在于：包括以下过程：

获取目标肖像照片，至少包括两张半身肖像和一张头发特写；

从获取的目标肖像照片中，提取二维发型轮廓；

根据获取的二维发型轮廓与预设的三维粗略发型模板模型数据库，进行粗略发型模板匹配；

根据获取的头发特写，利用纹理合成方法合成二维头发纹理；

将二维头发纹理绑定至匹配到的发型模板模型，根据每个顶点的纹理颜色信息生成几何纹理，对获取的几何纹理进行处理；

将生成了几何纹理的发型模板模型配准至修复后的初始重建模型，得到用于3D打印的人物肖像模型；

对获取的几何纹理进行处理，包括：

利用长度场将对位移图进行调整，通过方向场对每个顶点的法向进行调整；

对二维头发纹理的发丝流线图进行矩形均匀采样：对初始的发丝流线图中的每条流线，为其绘制一个给定宽度的矩形包围盒，对于每个新绘制出来的矩形，都与现存矩形进行碰撞检测，如果完全不产生碰撞，那么保留这个矩形，当相邻的两条发丝流线的距离小于预设值时，绘制的矩形产生碰撞，后绘制的矩形被淘汰；

抽象化均匀采样后的发丝流线图，在一定程度上消除图的锯齿毛边，同时为每条流线加粗一定的宽度；

根据抽象化的发丝流线采样图的灰度通道计算出一个相应的特殊位移图；

给定一个权重，计算位移图和特殊位移图的加权和，计算结果将作为新的位移图；

扫描获取目标的初始重建模型，仅需消费者级的扫描设备，重建模型满足封闭流形即可；

对获取的初始重建模型进行修复，包括：

划定初始重建模型的发型区域，根据各个顶点的颜色信息，自动地划定头发区域，对初始重建模型的纹理文件进行聚类，划定二维纹理中的发型区域，得到3D发型区域；

给出一个光头模板肖像模型，给定光头模板上眼、口、鼻的空间位置，给定光头模板和目标初始模型的坐标；

在初始模型的二维纹理上定位眼、口、鼻，以此找到对应的三维模型上的相应感官的空间位置；

根据光头模板与目标初始模型的各感官的位置关系，将光头模板配准至目标初始模型上；

删去光头模板与目标初始模型的重叠部分。

2.如权利要求1所述的用于3D打印的人物发型肖像重建方法，其特征在于：

三维粗略发型模板模型数据库的构建，包括：

归纳多种粗略模板发型，建立相应三维模板模型数据库；

获取每个发型模板的正视图与侧视图，并转换为二值图；

对每个发型模板进行发型空间参数化，将发型模板的所有顶点映射至虚拟单位球上；

利用发型空间，确定每个发型模板正确的纹理坐标；

利用发型空间，根据各部位头发的生长趋势和结构特征，将每个发型模板分割为多个部分。

3.如权利要求1所述的用于3D打印的人物发型肖像重建方法，其特征在于：

从获取的目标肖像照片中，提取二维发型轮廓，包括：

对肖像照片进行稀疏化采样；

加强肖像照片对比度，强化照片中发型区域的显著性；

将肖像照片转换至Lab颜色空间；

对肖像照片进行k-means聚类，提取头发区域；

对聚类结果执行一次开运算，取聚类结果图像中央最大连通域为二维发型轮廓。

4.如权利要求1所述的用于3D打印的人物发型肖像重建方法，其特征在于：

进行粗略发型模板匹配，包括：

对于数据库中每个发型模板模型，计算二维发型轮廓与模板模型轮廓的像素差值和胡氏不变矩差值，加权求和两个差值，得到总评分，将总分最小的发型模板作为最匹配模板。