一种基于稠密匹配的二阶段人体皮肤三维重建方法

摘要

一种基于稠密匹配的二阶段人体皮肤三维重建方法，包括预先进行图像序列的配准矫正处理，检测出校正后图像序列中的所有特征角点，作为纹理特征点，分别以纹理特征点为种子，在图像中设定的搜索范围内沿极线寻找其对应特征点，计算对应特征点间的相似度，完成稀疏匹配，以匹配后的特征点为顶点进行图像三角划分，将图像分成若干三角区域，计算匹配区域的视差最大值，计算特征点的能量相似度值，进行图像序列间对应三角区域的特征点匹配，完成稠密匹配，计算出相机的外参数矩阵，输出三维点云模型。本方法利用普通定焦相机，针对人体皮肤进行三维重建，操作简单，成本较低，是一种快速高效获取点云模型的方法。

主权项

一种基于稠密匹配的二阶段人体皮肤三维重建方法，依次包括以下步骤：(1)采用定焦数码相机拍摄皮肤图像序列，进行图像间的配准矫正处理；(2)对图像序列进行角点检测处理；(3)设定搜索窗口w×w，以其中一幅图像特征角点为种子，在另外n‑1副图像中搜寻相应对应的匹配点；(4)计算匹配点间的相似度，依次计算所有角点的对应匹配点，完成稀疏匹配；(5)以特征角点为顶点，划分图像区域成若干相邻三角形，每个三角形区域的最大视差为三个顶点视差(V₁,V₂,V₃)的最大值，视差范围定为{0,max(V₁,V₂,V₃)}；(6)在特征三角化区域内按照区域增长的方式，计算特征点对间的能量相似度，小于规定阈值的匹配成功，依次进行所有点的匹配，完成稠密匹配，能量相似度计算按照以下公式进行：$Error\left(d\right)=\frac{1}{9}\underset{y=1}{\overset{3}{\Sigma }}\underset{c=1}{\overset{3}{\Sigma }}{\left(l\right(x,y+d,c)-r(x,y,c\left)\right)}^2$其中，d是视差范围最大值，c是彩色图像的R、G、B格式集，分别为{1，2，3}，l和r分别代表空间上左边图像和右边图像的像素值，x和y是图像的像素x方向和y方向坐标；(6)计算相机的外参数矩阵；(7)计算所有特征点的空间坐标，输出三维点云模型。