CN1773555A - 面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法。方法的步骤如下：1)建立标准脚型库；2)建立三维坐标，选择输入的稀疏网格脚的脚尖脚跟点构造脚长向量；3)旋转稀疏网格脚模型使步骤2)中的脚长向量与Y轴平行；4)根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型；5)调整稀疏网格脚模型的姿势和位置，使之均匀分布在标准脚模型的周围；6)寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点；7)根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建，从而得到三维脚型数据。本发明能快速获取脚型三位数据，降低运动噪声，且对所取的视觉点数没有要求，结果与实际匹配良好。

Description

面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法

技术领域

本发明涉及三维脚型的快速建模方法，尤其涉及一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法。

背景技术

就脚型数据的获取而言，目前的主流技术途径是基于光学系统，包括：

1)基于激光的三角测量技术。是目前十分流行的三维数据获取方式，精度高，适用范围广，但设备的价格昂贵。主要部件有高速摄像头，激光发射器，信号处理器，高精度步进电机等。

2)基于结构光的测量技术。主要部件有专用投影仪，摄像头等。精度中等，价格也中等。

3)基于计算机视觉的测量技术。主要的设备是摄像头，其核心是立体视觉系统。

这些测量技术主要通过测量出所有的稠密的散乱点(上万个)，来获得被测量物体的三维模型，这种方法对没有生命力的完全静止的物体十分有效。但对于有生命力的物体的测量，由于在测量过程中，有生命的物体会产生细微运动。这种运动噪声的直接影响，使得用户就需要花费大量的后处理时间，显得特别耗时耗力。我们根据人体脚型相似性的特点，通过建立人脚的标准参考模型，然后只需要稀疏的网格点(一般不超过1千个，可以在瞬间得到，把运动噪声降到最低)，通过变形的手段，就可以快速地获得人体的三维脚型模型。

变形建模方法是计算机辅助几何造型的常见方法之一，通常用于某一类复杂物体的建模和造型。其基本的算法框架为：对某一类物体的一个或多个已知的三维模型上，用户首先指定他想要建模的该类物体的一组空间位置约束，然后检查已知的三维模型是否满足这些约束，如满足，则直接返回该物体；否则，计算机系统自动地根据该类物体的形状特性和领域知识，通过几何推理和约束求解等手段，迭代地对已知模型的几何和拓扑形状进行变动和修改，直到结果模型满足用户的指定约束为止，并返回该结果模型。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法。

方法的步骤如下：

1)建立标准脚型库；

2)建立三维坐标，选择输入的稀疏网格脚的脚尖脚跟点构造脚长向量；

3)旋转稀疏网格脚模型使步骤2)中的脚长向量与Y轴平行；

4)根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型；

5)调整稀疏网格脚模型的姿势和位置，使之均匀分布在标准脚模型的周围；

6)寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点；

7)根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建，从而得到三维脚型数据。

本发明三维测量的目标是获得待测量物体的稠密的三维数据模型。针对传统的测量方法在对于有生命力的物体(如人体)的测量过程中，耗费的时间比较长，一般在10分钟以上。由于有生命的物体会产生细微运动，形成运动噪声，使得用户就需要花费大量的后处理时间，特别地耗时耗力。我们所采取的方法是，利用目前的测量技术，瞬间(小于1秒)得到待测量物体的稀疏网格，从而把运动噪声降到最低。然后根据人体脚型相似性的特点，通过建立人脚的标准参考模型，通过变形的手段，就可以快速地获得人体的三维脚型模型。我们的方法对于所取得的视觉点数没有要求，这一点是快速获取结果模型的保证，极端的情况下，哪怕只取得用户脚型上面的两三个点，同样可以应用本方法进行变形得到最终的三维脚型。

附图说明

图1是本发明选出的标准脚三维模型；

图2a是测试用例的稀疏网格脚模型；

图2b是由图2a稀疏网格脚模型变换出的三维脚型；

图3是本发明步骤6)中子方法的包围盒分割方法示意图；

图4是本发明软件流程图；

图5是本发明寻找对应点子步骤软件流程图；

图6是本发明构造新曲面步骤软件流程图；

图7本发明测试流程图。

具体实施方式

三维脚型的稀疏网格的获取方法，参见申请公开号C N 1 5 4 4 8 8 3 A的发明内容。在获得三维脚型的稀疏网格后，将人群中的脚分类，如果待测量的脚型比较标准，从标准脚库中选择不同的年龄段、不同性别的标准脚，然后进行变形。

如图4所示，面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法的步骤如下：

1)建立一个标准脚型库：用激光扫描的办法获取脚型库中的三维脚型，根据不同的年龄，性别，脚长，分别选取一些脚型脚型较为规整的人来扫描，形成脚型库。

2)建立三维坐标，选择输入的稀疏网格脚(见图2a)的脚尖脚跟点构造脚长向量(脚尖向量-脚跟向量)；

3)旋转稀疏网格脚模型使步骤2)中的脚长向量与Y轴平行，即对稀疏网格脚模型的所有点实施分别围绕X，Y，Z轴的转动，直至步骤2)中选出的脚长向量与Y轴平行；

4)根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型(见图1)；

5)调整稀疏网格脚模型的姿势和位置，使之均匀分布在标准脚模型的周围；

6)寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点；

7)根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建，从而得到三维特征脚模型(见图2b)。

所述的根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型：其步骤为

1)在标准脚型库中遍历所有标准脚型信息，得到库中脚型的脚长和脚宽数据；

2)用当前的库中脚长和脚宽数据与输入的稀疏网格脚模型的两个参数分别做差后，取两个差值的乘积的绝对值；

3)经过比较后，选择绝对值最小的库中脚作为此次变换的标准脚。

如图5所示，所述的寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点步骤为：

1)分别对标准脚和稀疏网格脚模型建立直角包围盒；

2)根据稀疏模型的脚前掌，脚中段，脚后身的部分，把包围盒的Y轴向即脚长向划分为三块；在脚的拇指翘点处把稀疏模型进行Z轴向即高度向划分为两块；对标准脚进行同样的处理；(见图3)

3)对稀疏网格划分的小包围盒中的每一个点，于对应的标准脚小包围盒中寻找距离最近点，作为其对应点。

如图6所示，所述的根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建：可以分成如下几个步骤：

(1)在已经构造好的包围盒中建立局部坐标系O′-STU，其中S，T，U方向分别和原坐标系X，Y，Z方向相同。设笛卡儿坐标系O-XYZ中任意一点X在局部坐标系中的坐标为(s，t，u)，写成向量表示则有：

                      X＝X₀+sS+tT+uU           (1)

X₀是局部坐标系的原点在笛卡儿坐标系中的坐标向量。由线性代数中的向量运算理论可以得到

$s=\frac{T\×U\·(X-X_0)}{T\×U\·S},t=\frac{S\×U\·(X-X_0)}{S\×U\·T},u=\frac{S\×T\·(X-X_0)}{S\×T\·U}---\left(2\right)$

(2)在包围盒上构造控制顶点网格P_i，j，k，分别沿S，T和U三个方向用平行于O′TU，O′SU，O′ST坐标面的等距截面将O′S，O′T和O′U等分为1，m和n个区间，则P_i，j，k可以表示为：

$P_{i,j,k}=X_0+\frac{i}{l}S+\frac{j}{m}T+\frac{k}{n}U---\left(3\right)$

包围盒内任意一点的笛卡儿坐标X可以表示为：

$X(s,t,u)=\underset{i=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{i,j,k}{B}_{\mathrm{il}}\left(s\right)B_{\mathrm{jm}}\left(t\right)B_{\mathrm{kn}}\left(u\right)---\left(4\right)$

其中B_il(s)，B_jm(t)，B_kn(u)分别是l，m，n次Bernstein多项式基函数。

上述l，m，n根据寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点步骤中的分割方法可知l＝1，m＝3，n＝2。

(3)求解新的控制顶点的位置。因为要生成的三维特征脚模型曲面依然要满足(4)式，那么简化成矩阵的表示方式则可以写成如下形式：

               Q′＝B(P+_ΔP)或_ΔQ＝B_ΔP    (5)

Q表示曲面上顶点坐标向量构成的矩阵，P为控制顶点的坐标向量矩阵，B表示由Bernstein多项式基函数计算出的权函数矩阵。_ΔQ可以通过对应点对的向量差得到，B为已知矩阵，那么我们的问题就变成了求解方程中的_ΔP，即：

                    _ΔP＝B⁺ _ΔQ          (6)

其中B⁺表示矩阵B的广义逆矩阵，它并不是一个方阵，因为控制顶点的个数和曲面上的顶点的个数在正常情况下是不相等的。下面我们工作就是计算B⁺。

(4)求解B的广义逆。我们将采用下面的式子来计算B的广义逆

                   B⁺＝C^T(D^TBC^T)^-1D^T    (7)

第一步要对B进行满秩分解，即得到B＝DC，其中C是上三角阵，D是下三角阵。C可以根据行初等变换得到，同时D保存它的逆初等变换矩阵的累积。然后根据上式就可以很容易得到B⁺了。

(5)重新构造曲面，生成三维特征脚模型。把第(4)步得到的B⁺代入到第(3)步的方程中，就可以得到_ΔP。从而得到新的控制矩阵P′，这样根据式(4)就可以求出新曲面上即最终结果三维特征脚模型上的每一点的坐标向量。

我们的方法已经在windows XP环境下用VC++6.0和OpenGL加以实现。我们采用的测试用例如下：测试选到的标准脚模型(见附图1)所包含的点数为4661个，所取得的稀疏网格脚模型的点数据为166个。B样条基函数产生的权变换矩阵的秩是16。

图1，图2a和图2b是课题组做的一次测试的结果，是由标准脚变换到三维特征脚模型的一幅对比图。

为了验证该算法的可靠性和正确性，我们采用了如附图7的试验流程分别进行三组独立试验然后取平均值的方法。并将结果和实际用户手工的测量结果进行对比。

输入视觉数据测量系统获取三维稀疏网格脚模型后手工选取脚长向量，因为脚长向量对脚型参数的精确性影响很大(脚长向量决定了脚长及各个脚型凸点相对于脚跟点的y向坐标位置)，所以开放出来进行人工选取。脚长向量选好后进行三维特征脚模型重建，并获的脚型参数用于评价三维特征脚模型的真实性。这部分系统会自动采用实施过程中所述算法，并获取除围度外的各个脚型参数。然后通过对围度截面的调节获得合理的围度参数。下表是我们的测试结果和真实结果之间的对比表：

测试结果和真实结果对比表                                                   单位：毫米(mm)

参数	试验数据1	试验数据2	试验数据3	试验均值	实际测量值
						脚长	245.048004	243.501999	245.113998	244.554667	244
脚趾端点部位	245.048004	243.501999	245.113998	244.554667	244
						脚拇指外突点部位	215.582993	217.279007	212.117996	214.993332	217
脚小趾外突点部位	182.819000	181.447006	181.960007	182.075337	182
						脚第一跖趾端点部位	169.039993	174.753998	170.988007	171.593999	170
脚第五跖趾端点部位	148.860001	151.343994	147.970993	149.391662	149
						脚腰窝部位	100.470001	99.835701	100.497002	100.267568	100

脚重心部位	44.108700	43.830299	44.120499	44.019832	44
						脚宽	94.000000	92.000000	94.000000	93.333333	93
脚拇指宽	43.000000	42.000000	43.000000	42.666667	43
						脚小趾宽	45.000000	47.000000	46.000000	46.000000	46
脚第一跖趾部位宽	47.000000	46.000000	47.000000	46.666667	47
						脚第五跖趾部位宽	46.000000	46.000000	46.000000	46.000000	46
脚腰窝部位宽	43.897999	42.964001	43.897999	43.586666	44
						脚重心部位宽	63.638000	62.284000	63.638000	63.186667	64
脚跖围	236.649994	230.220001	235.869995	234.246663	236
						脚跗围	245.600006	244.330002	238.770004	242.900004	244
脚头厚	24.000000	32.000000	32.000000	29.333333	30
						脚后跟突点高	42.000000	48.000000	48.000000	46.000000	45

误差方面，从上表中可以看出，我们的测试结果和实际人脚基本符合。三次试验数据表现出的抖动来源于如下几个方面：操作人员对系统的操作，脚长向量的选取，视觉数据的采集误差，手工测量实际数据产生的误差。

Claims (5)

1.一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法，其特征在于，方法的步骤如下：

1)建立标准脚型库；

2)建立三维坐标，选择输入的稀疏网格脚的脚尖脚跟点构造脚长向量；

3)旋转稀疏网格脚模型使步骤2)中的脚长向量与Y轴平行；

4)根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型；

5)调整稀疏网格脚模型的姿势和位置，使之均匀分布在标准脚模型的周围；

6)寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点；

7)根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建，从而得到三维脚型数据。

2.如权利要求1所述的一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法，其特征在于，所述的寻找标准脚模型和稀疏网格脚模型之间的对应点步骤为：

1)分别对标准脚和稀疏网格脚模型建立直角包围盒；

2)根据稀疏脚模型的脚前掌，脚中段，脚后身的部分，把包围盒的Y轴向即脚长向划分为三块；在脚的拇指翘点处把稀疏模型进行Z轴即高度向划分为两块；对标准脚进行同样的处理；

3)对稀疏网格脚模型划分的小包围盒中的每一个点，于对应的标准脚小包围盒中寻找距离最近点，作为其对应点。

3.如权利要求1所述的一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法，其特征在于，所述的根据对应点重新修改稀疏网格脚模型的控制顶点，由新控制顶点对稀疏网格脚模型进行重建：对稀疏网格采用B样条曲面表示；通过求稀疏网格基函数矩阵的广义逆与稀疏模型和标准脚模型对应点间的相对向量差的乘积的到新旧控制顶点的相对位置差；由旧控制顶点与相对位置差之向量和得到新控制顶点坐标。

4.如权利要求1所述的一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法，其特征在于，所述的建立标准脚型库：用激光扫描的办法获取脚型库中的三维脚型，根据年龄，性别，脚长，分别选取规整脚型的人进行激光扫描，建立脚长脚宽的索引表，形成标准脚型库。

5.如权利要求1所述的一种面向稀疏网格的基于标准脚变形的三维脚型快速获取方法，其特征在于，所述的根据的脚长脚宽信息从标准脚型库中选取一个脚长脚宽信息与之相接近的标准脚模型：其步骤为

1)在标准脚型库中遍历所有标准脚型信息，得到库中脚型的脚长和脚宽数据；

2)用当前的标准脚型库中脚长和脚宽数据与输入的稀疏网格脚模型的两个参数分别做差后，取两个差值的乘积的绝对值；

3)经过比较后，选择绝对值最小的标准脚型库中脚型作为此次变换的标准脚。

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