动态三维模型重建中的非刚性注册技术研究

论文摘要

动态三维模型重建可以恢复出外形和动作变化过程,为人们获取客观动态世界提供了一种新型的自动化方法,成为当前计算机图形学国际研究前沿的新兴热点。其重点在于建立对应关系进而恢复动态变换:拓扑关系保持不变而顶点的几何位置随时间发生变换的网格序列。作为一种模型获取手段,动态三维模型重建不需要扫描对象保持静止,而是通过深度扫描设备实时捕捉物体的运动姿态,真实重现三维动态对象的连贯动作和人物表情,极大地提高了计算机表现真实世界的能力。非刚性注册是动态三维模型重建过程中的核心工作,同时也是影响重建效果和速度等评价指标的最重要因素。非刚性注册通过局部-局部的匹配,将两帧或多帧的数据进行相互对应和补充,逐渐积累物体形状细节,获取完整的物体模板;通过整体-部分的匹配,利用模板拟合各个扫描帧的局部数据,可以获取各个时刻物体姿态的完整表示,完成重建工作。本文对动态三维模型的非刚性注册技术及在注册过程所遇到的问题开展了深入的研究。基于现有ICP框架下的注册算法只能处理小尺度形变的局限性,本文提出了一种面向大尺度变形模型的非刚性注册算法,在建立源模型和目标模型间显著几何特征的对应关系后,通过全局非线性优化技术完成非刚性注册,在最小化能量函数的同时使得模型匹配达到最优。由于结合了显式对应关系计算与全局非线性优化技术的优点,本文算法可有效处理大尺度变形模型的非刚性注册,完成局部-局部模型的细节匹配,积累物体表面信息。基于真实扫描和合成数据的实验结果表明:本文算法鲁棒性强,对于既有基于小尺度变形假设的非刚性注册技术所不能处理的复杂场景,也能取得高质量的非刚性注册结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 应用需求
• 1.1.2 非刚性注册
• 1.1.3 研究所面临的挑战
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 计算对应关系
• 1.2.2 非刚性注册工作概述
• 1.3 研究目标和研究内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 主要创新点
• 1.4 论文结构
• 第二章 扫描数据预处理
• 2.1 扫描数据降噪
• 2.1.1 点云降噪
• 2.1.2 三角形网格降噪
• 2.2 曲率估算
• 2.2.1 曲率的定义
• 2.2.2 曲率估算
• 2.3 Kd-Tree 数据结构
• 2.3.1 kd-tree 构建
• 2.3.2 基于kd–tree 的搜索
• 2.4 小结
• 第三章 对应关系计算
• 3.1 引言
• 3.2 滑动特征分析
• 3.2.1 滑动运动计算
• 3.2.2 滑动特征分析
• 3.3 特征点提取
• 3.3.1 特征点定义
• 3.3.2 特征点提取
• 3.4 对应关系建立
• 3.5 对应关系裁剪与精化
• 3.5.1 测地距离计算
• 3.5.2 谱裁剪算法与RANSAC 技术
• 3.6 小结
• 第四章 全局非线性优化
• 4.1 非刚性变形概述与分析
• 4.2 刚性对准
• 4.3 非线性优化
• 4.3.1 空间嵌入变形框架
• 4.3.2 对应关系加权处理
• 4.3.3 最小二乘问题
• 4.3.4 数值求解
• 4.4 小结
• 第五章 实验结果及分析
• 5.1 实验环境与测试模型
• 5.2 对应关系计算结果
• 5.3 非刚性注册结果
• 5.4 小结
• 第六章 结束语
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 作者在学期间参与的科研项目