本文關(guān)鍵詞：基于單幅圖像的三維發(fā)型建模技術(shù)及其應(yīng)用　出處：《浙江大學(xué)》2017年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 發(fā)型建模 肖像操控 基于物理的運(yùn)動(dòng)仿真

【摘要】：發(fā)型是人物形象的重要組成部分,不同的發(fā)型顏色與風(fēng)格可以反映出人的不同年齡、性格乃至職業(yè)。由于其復(fù)雜多變的幾何結(jié)構(gòu),三維發(fā)型建模是圖形學(xué)研究中極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。現(xiàn)有三維發(fā)型建模方法存在著較大的局限性:一些依賴(lài)于手工交互的方法需要專(zhuān)業(yè)的建模技能以及繁雜的交互操作;另一些基于圖像的發(fā)型重建方法只能處理受控環(huán)境下使用專(zhuān)業(yè)設(shè)備拍攝的大量圖像。這些局限性阻礙了三維發(fā)型建模技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的普及。本文研究了基于單幅圖像的三維發(fā)型建模這一難題。我們結(jié)合極少量用戶輔助、機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及先驗(yàn)幾何模型,系統(tǒng)性地提出了一系列基于單幅肖像的高質(zhì)量三維發(fā)型建模方法,并全面展示了這些方法在智能肖像操控中的應(yīng)用。同時(shí),針對(duì)應(yīng)用中發(fā)型運(yùn)動(dòng)仿真速度慢的問(wèn)題,我們?cè)O(shè)計(jì)了基于蒙皮的發(fā)型運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)化模型,用以在實(shí)時(shí)速度下完成高質(zhì)量發(fā)型運(yùn)動(dòng)仿真及與環(huán)境物體交互的模擬。本文的具體研究?jī)?nèi)容包括如下五個(gè)部分:1.提出了一個(gè)基于單幅圖像的交互式三維發(fā)型建模方法。該方法可以在少量用戶輔助下生成高分辨的三維發(fā)型模型,這些發(fā)型模型在一定觀察角度范圍內(nèi)都可以得到與原圖相符的渲染效果,從而足以支持如肖像立體化、發(fā)型遷移以及發(fā)型幾何編輯等肖像操控應(yīng)用。此外,還對(duì)本方法進(jìn)行了擴(kuò)展以支持滿足物理約束的動(dòng)態(tài)發(fā)型建模及基于視頻的發(fā)型建模。2.在交互式建模方法的基礎(chǔ)上,我們提出了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)單幅圖像三維發(fā)型建模方法。其在保證結(jié)果質(zhì)量的同時(shí)能完全去除繁瑣的用戶輔助步驟,從而將單幅肖像發(fā)型建模過(guò)程完全自動(dòng)化,以便于更好地面向普通用戶的實(shí)際應(yīng)用以及大規(guī)模發(fā)型數(shù)據(jù)的生成。3.著眼于模型的幾何質(zhì)量,我們進(jìn)一步提出了一個(gè)用于生成高質(zhì)量模型的單幅圖像肖像建模方法。該方法能夠生成包含精細(xì)幾何細(xì)節(jié)的完整肖像模型,用于支持一系列對(duì)模型質(zhì)量有較高要求的肖像操控應(yīng)用,包括基于圖像的高質(zhì)量重新照明、肖像浮雕三維打印等。4.針對(duì)實(shí)時(shí)發(fā)型運(yùn)動(dòng)仿真,我們提出了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效發(fā)型運(yùn)動(dòng)仿真方法。算法基于全新的發(fā)型蒙皮簡(jiǎn)化模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中習(xí)得發(fā)型的運(yùn)動(dòng)特征以驅(qū)動(dòng)高效的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)仿真,并通過(guò)在線碰撞修正的方式恢復(fù)因簡(jiǎn)化模型插值損失的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)。5.在發(fā)型蒙皮模型的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步提出了自適應(yīng)蒙皮簡(jiǎn)化模型,用以更好地解決發(fā)型與精細(xì)環(huán)境物體交互仿真過(guò)程中對(duì)蒙皮簡(jiǎn)化模型假設(shè)的沖突,從而在不影響效率的前提下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的發(fā)型物體仿真。
[Abstract]:Hair style is an important part of the character image, different hair color and style can reflect people's different age, character and even occupation, because of its complex and changeable geometry structure. 3D hairstyle modeling is a challenging task in graphic research. Some methods that rely on manual interaction require professional modeling skills and complex interactions; Other image-based hairstyle reconstruction methods can only deal with a large number of images captured by professional equipment in controlled environment. These limitations hinder the popularization of 3D hairstyle modeling technology in practical application. 3D hairstyle modeling of a single image is a difficult problem. We combine a very small number of user aids. A series of high quality 3D hairstyle modeling methods based on single portrait are proposed systematically by machine learning and a prior geometry model, and the applications of these methods in intelligent portrait manipulation are demonstrated comprehensively. At the same time. In order to solve the problem of slow simulation speed of hairstyle movement in application, we design a simplified model of hairstyle movement based on skin. It is used to simulate the high quality haircut motion and the interaction with the environment object at real time speed. The specific research contents of this paper include the following five parts:. 1. An interactive 3D hairstyle modeling method based on a single image is proposed, which can generate a high-resolution 3D hairstyle model with a small number of users. These hairstyles can be rendered in accordance with the original image within a certain range of viewing angles, which is sufficient to support portrait manipulation applications such as portrait three-dimensional, hairstyle migration and hairstyle geometric editing. The method is extended to support dynamic hairstyle modeling with physical constraints and video-based hairstyle modeling. 2. Based on the interactive modeling method. We propose a data-driven full-automatic 3D hairstyle modeling method for single image, which can completely eliminate the tedious user-aided steps while ensuring the quality of the results. Thus, the modeling process of single portrait hairstyle is completely automated, in order to better face the practical application of ordinary users and the generation of large-scale hairstyle data. 3. Focus on the geometric quality of the model. We further propose a single image portrait modeling method for generating high quality models, which can generate a complete portrait model with fine geometric details. It is used to support a series of portrait manipulation applications with high requirements for model quality, including high quality relighting based on images, 3D printing of portrait relief and so on. We propose a data-driven and efficient hairstyle motion simulation method, which is based on the new haircut skin simplification model to acquire the hairstyle movement characteristics from the training data to drive the efficient real-time motion simulation. And by online collision correction to restore the loss of the simplified model interpolation motion details. 5. On the basis of the haircut skin model, we further proposed an adaptive skin simplified model. In order to solve the conflict of the assumption of skin simplification model in the process of interaction simulation between hairstyle and fine environment objects, the high quality haircut object simulation can be realized without affecting the efficiency.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 谷德華;常振林;劉學(xué)謙;;巧用圖像面積解決物理問(wèn)題[J];數(shù)理化學(xué)習(xí);2009年09期

2 唐慧;;巧用圖像法解題[J];文理導(dǎo)航(下旬);2010年07期

3 楊吉云;廖曉峰;韋軍;余淼;章鵬;陳偉民;;圖像法撓度測(cè)量中靶標(biāo)成像識(shí)別的研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2007年06期

4 劉松堂;王項(xiàng)南;李芝鳳;;快速檢測(cè)海水中大腸菌群/大腸桿菌的膜圖像法研究[J];海洋技術(shù);2008年04期

5 崔海華;;巧用圖像法解答比熱容問(wèn)題[J];物理教學(xué)探討;2008年16期

6 葉萍;;用圖像法巧解力學(xué)競(jìng)賽題兩例[J];物理教學(xué)探討;2008年18期

7 張根耀,趙西卿,朱菁;圖像法識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)技術(shù)[J];陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年S1期

8 陳小艷;周騖;蔡小舒;黃燕;袁益超;;大型噴霧粒徑分布的圖像法測(cè)量[J];化工學(xué)報(bào);2014年02期

9 魏道培;;最新紡織圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用[J];中國(guó)纖檢;2009年09期

10 李季平;梁大開(kāi);;基于計(jì)算機(jī)圖像法測(cè)量物體位移及應(yīng)變[J];激光雜志;2008年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 宋利群;;高中物理教學(xué)中有關(guān)圖像面積的含義剖析[A];中華教育理論與實(shí)踐科研論文成果選編（第4卷）[C];2010年

2 喬永樂(lè);;數(shù)字圖像法在材料力學(xué)性能測(cè)試中的應(yīng)用[A];第17屆全國(guó)復(fù)合材料學(xué)術(shù)會(huì)議（復(fù)合材料檢測(cè)與測(cè)試技術(shù)分論壇）論文集[C];2012年

3 馬云;王宏義;董文娟;王衛(wèi)華;陳曾平;;基于CCD傳感器的空間目標(biāo)探測(cè)可重構(gòu)高速圖像處理機(jī)設(shè)計(jì)[A];第十二屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2005）論文集[C];2005年

4 張志耀;塔娜;秀榮;;基于圖像法的谷物流動(dòng)特性測(cè)試分析[A];2007年中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2007年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 泰州市智堡中學(xué) 李?lèi)?ài)華;圖像法在分析物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[N];江蘇教育報(bào);2010年

2 王振環(huán);運(yùn)用Excel研究物理問(wèn)題[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

1 柴蒙磊;基于單幅圖像的三維發(fā)型建模技術(shù)及其應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2017年

2 謝莉青;基于圖像處理分析的機(jī)織物構(gòu)成要素的綜合識(shí)別方法與裝置[D];東華大學(xué);2010年

3 闞酉潯;基于多源測(cè)量數(shù)據(jù)融合的三維實(shí)景重建技術(shù)研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2017年

4 李軍;三維封裝電磁干擾的分析與防護(hù)設(shè)計(jì)[D];浙江大學(xué);2017年

5 崔曉萌;數(shù)字印刷圖像質(zhì)量檢測(cè)與質(zhì)量控制工程理論與應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2013年

6 任丹;腔體結(jié)構(gòu)電磁耦合通道等效建模及計(jì)算方法研究[D];電子科技大學(xué);2017年

7 駱泳吉;鐵路席位控制建模與優(yōu)化方法研究[D];北京交通大學(xué);2017年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 楊秉杰;基于RGB-D圖像的幾何特征提取及形狀恢復(fù)算法研究[D];鄭州大學(xué);2015年

2 高黎明;基于改進(jìn)“圖像法”的變壓器寬頻模型建立方法研究[D];華北電力大學(xué);2015年

3 成志軒;基于自相關(guān)算法的數(shù)字粒徑分析[D];浙江大學(xué);2016年

4 許世嬌;基于移動(dòng)相機(jī)的相似材料模型精密測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2016年

5 高吉軍;弧焊過(guò)程多適應(yīng)性在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2016年

6 葉琳琳;基于CCD的火炮調(diào)炮速度測(cè)量方法研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2016年

7 陳媛媛;圖像法在高中物理教學(xué)中的應(yīng)用研究[D];江西師范大學(xué);2016年

8 胡彬;基于圖像和高光譜分析的銀杏葉片葉綠素含量估算研究[D];沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué);2017年

9 張志耀;基于圖像法的糧食顆粒流動(dòng)特性測(cè)試分析[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

10 陸靜菊;圖像法在高中物理教學(xué)中的應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1435682