[发明专利]一种紧凑型高精度三维人脸成像方法有效

专利信息
申请号: 202110678834.8 申请日: 2021-06-18
公开(公告)号: CN113485058B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 郭俊兴;金传广;李虹;李宁;喻晓;孙立斌 申请(专利权)人: 苏州小优智能科技有限公司
主分类号: G03B15/03 分类号: G03B15/03;G06T7/80;G06T17/00;H04N13/207;H04N13/236;H04N13/254
代理公司: 北京金硕果知识产权代理事务所(普通合伙) 11259 代理人: 郝晓霞
地址: 215100 江苏省苏州市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 紧凑型 高精度 三维 成像 方法
【权利要求书】:

1.一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于,包括:

包括光学模块、RGB-D深度相机、补光灯模组和姿势矫正器;

光学模块的下部设置有结构支架,用于对面部的反射;

所述光学模块包括为四组全反射镜面,四组全反射镜面的中心位于椭圆上,通过角度调整使四组全反射镜覆盖人脸完整面部区域;

RGB-D深度相机设置在旋转平台,通过驱动控制器控制旋转平台的角度,用于对面部的拍摄;

补光灯模组设置在光学模块上部,对面部进行补光;

姿势矫正器用于对面部所在位置的限定;

所述姿势矫正器位于椭圆焦点的F1处,所述RGB-D深度相机设置在椭圆焦点的F2处;

其步骤为:

步骤1、对RGB-D深度相机与四块全反射镜面系统进行标定;

步骤1.1、根据深度相机对应四个光学全反射镜面的视场范围设计标定球,标定球精度为0.1um;

步骤1.2、将标定板顺时针依次在全反射镜面一与全反射镜面二之间的公共成像区一、全反射镜面二与全反射镜面三之间的公共成像区二、全反射镜面三与全反射镜面四的之间的公共成像区三内摆放4个不同姿态;

步骤1.3、用RGB-D深度相机转动到步骤1.2中的公共成像区一、公共成像区二和公共成像区三分别对应的扫描位一、扫描位二和扫描位三采集对应姿态下的标定球点云数据;

步骤1.4、对标定球点云进行去噪、球体拟合后,可依次求出公共成像区一、公共成像区二和公共成像区三之间的旋转平移矩阵;

步骤2、将人的下巴固定于姿态矫正器上,确保人脸面部静止不动;

步骤3、点云配准;

步骤4、纹理映射。

2.根据权利要求1所述的一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于:所述标定球为10个直径相同、相对距离不同的标准球组成的高精度三维标定球系统,对x、y、z的标定精度为0.05mm,α、β、γ的标定精度为0.02rad。

3.根据权利要求2所述的一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于:求出公共成像区一的旋转平移矩阵的方法为,对处理后的点云做标定球模型配准后,分别在全反射镜面一与全反射镜面二两个光学视场下RGB-D深度相机在扫描位一时标定球姿态A、B、C、D下10个球中的坐标值,然后通过最小二乘法求解公共成像区一最佳的旋转平移矩阵;公共成像区二、公共成像区三与公共成像区一的操作、计算完全相同。

4.根据权利要求3所述的一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于:步骤2中,通过驱动控制器控制RGB-D深度相机开机启动,补光灯模组开机点亮,旋转平台带动RGB-D深度相机转到全反射镜面一的光路系统中;其中RGB-D深度相机的视野正对全反射镜面一中人脸的像进行扫描、重建并输出该全反射镜面一视野中的三维人脸模型,然后依次进行全反射镜面二、全反射镜面三和全反射镜面四的光路系统中的三维人脸重建及三维数据的输出。

5.根据权利要求4所述的一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于,步骤3中,点云配准具体为:

步骤3.1、通过标定参数,将全反射镜面二位置采集的点云统一到全反射镜面一位置采集的点云坐标系下;

步骤3.2、按照最近点搜索,找到点云全反射镜面一和全反射镜面二的对应点集;

步骤3.3、根据对应点集计算点云全反射镜面一和全反射镜面二的刚性变换矩阵,并为点云应用变换矩阵;

步骤3.4、如果两片点云的配准误差小于给定阈值,则两组点云的配准完成,将二者合并为一组点云,并保存变换矩阵为transform.tf;

步骤3.5、重复步骤3.1-3.4,实现全反射镜面三和全反射镜面二点云的拼接、全反射镜面四和全反射镜面三点云的拼接,最终得到全反射镜面一、全反射镜面二、全反射镜面三和全反射镜面四的四个点云拼接的完整结果。

6.根据权利要求5所述的一种紧凑型高精度三维人脸成像方法,其特征在于,步骤4中纹理映射具体步骤为:

步骤4.1、根据深度缓存原理剔除不可见的三角面片;

步骤4.2、基于点云配准过程中得到的变换矩阵以及RGB相机与深度相机的标定参数,将4个位置的RGB相机统一到世界坐标系;

步骤4.3、计算三维模型每个点在不同RGB图片中的UV坐标值;

步骤4.4、根据马尔可夫随机场原理,为每个三角面片选择最佳视角;

步骤4.5、纹理颜色校正,通过全局颜色平均与局部泊松融合消除纹理颜色差异,生成带纹理的三维人脸模型。

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