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全自动深度相机三维扫描系统
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:2015.11.15
  • 页码:2039-2045
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学技术大学数学科学学院,合肥230026
  • 相关基金:国家自然科学基金(61222206,11426236);国家自然科学基金(11171322);中央高校基本科研业务费专项资金(WK0010000051)资助;中国科学院“百人”计划.
  • 相关项目:数据驱动的逼近方法、理论与应用研究
中文摘要:

提出一个具有兼容性、完整性的3D 扫描自拍系统, 能够简单、快速地重建出带有丰富细节及纹理信息的人体模型. 主要的特点是兼容现有的深度的扫描仪, 且建模重建过程只需通过简单的交互即可完成. 较之前的做法, 其主要贡献是提出了一种基于距离场的模型补洞算法, 利用数据驱动方式获得较好的形状参数, 能够在不损失模型细节的情况下, 自动补出头顶的形状, 避免深度相机无法扫描头发的缺陷, 使扫描变得更加方便, 快捷, 也提出了一种针对深度相机的纹理自动贴图算法, 利用采集的深度数据驱动, 可自动计算纹理坐标, 均衡不同图片间光照的差别,从而获得最佳的纹理效果.

英文摘要:

This paper presents a 3D self-scanning system with both compatibility and integrity, which can quickly and easily reconstruct the human body model with rich detail and texture information. This system's main features are compatible with the existing depth of the scanner, and the model reconstruction just to complete the simple interaction. Compared to the previous practice, the main contribution of this paper is to propose a algorithm about the filling the model hole which is based on distance field. Using the data-driven way, we get the a better shape parameter. This algorithm makes it possible to fill out the shape of the head automatically without losing model details, and to avoid the defects brought by depth camera without being capable of scanning hair, and thus to scan more convenient and faster. Also a new automatic texture mapping algorithm is proposed to deal with depth camera, with data-driven of the depth data, it has the ability to cal-culate texture coordinates and balance the illumination difference between diversities pictures, thereby, the best texture effects have been achieved with satisfactory.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752