本公開涉及三維測量領(lǐng)域中人體三維數(shù)據(jù)測量，具體地講，涉及一種人體三維掃描方法。

背景技術(shù)：

人體三維掃描通過光學(xué)測量的方式獲得人體的三維模型和人體尺寸，廣泛用于3D打印、游戲動(dòng)畫制作、個(gè)性化定制和醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域。例如，應(yīng)用3D打印技術(shù)打印人體模型時(shí)，需要事先通過人體掃描獲得人體數(shù)據(jù)；而在游戲動(dòng)畫制作方面，人體掃描獲得的真實(shí)的人體模型增加了游戲或動(dòng)畫的趣味性和可看性；另外，隨著人們生活水平的提高，個(gè)性化定制成為服裝行業(yè)的發(fā)展趨勢，通過人體掃描，自動(dòng)計(jì)算人體模型的各個(gè)尺寸，人們可以很方便快捷地獲取人體尺寸，應(yīng)用于服裝定制和虛擬試衣。因此，如何快速、精確得獲取人體全身或者局部的三維數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中至關(guān)重要。

目前，國內(nèi)外出現(xiàn)的商業(yè)化的人體掃描系統(tǒng)一般應(yīng)用結(jié)構(gòu)光和激光掃描原理，用于人體的靜態(tài)掃描，由于結(jié)構(gòu)光掃描時(shí)，一般要向人體投射十幾幅光柵圖案，而激光掃描時(shí)，激光光條要沿某個(gè)方向移動(dòng)直到條紋掃過全身的區(qū)域，所以，這兩種方法的共同缺陷是：設(shè)備成本昂貴，掃描耗時(shí)較長，人體站立期間不可避免的產(chǎn)生抖動(dòng)，導(dǎo)致掃描精度較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本公開為克服現(xiàn)有人體掃描技術(shù)的缺陷和不足，提出一種人體三維掃描方法，所述方法包括下述步驟：

S100、獲取人體當(dāng)前幀深度圖像數(shù)據(jù)；

S200、將所述深度圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將其作為第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

S300、對所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，獲得第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

對上一幀對應(yīng)的第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，獲得第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

S400、將當(dāng)前幀對應(yīng)的第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)和上一幀對應(yīng)的第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，獲得剛體轉(zhuǎn)換矩陣；

S500、基于所述剛體轉(zhuǎn)換矩陣，將所述當(dāng)前幀的深度圖像數(shù)據(jù)與前面幀的深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將其作為第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

S600、若當(dāng)前幀為最后一幀，執(zhí)行步驟S700；

否則，獲取當(dāng)前幀相鄰的下一幀深度圖像數(shù)據(jù)，返回步驟S200；

S700、利用最后一幀對應(yīng)的第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)，建立人體三維模型。

本公開方法中深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的轉(zhuǎn)化操作、以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波、配準(zhǔn)和融合操作有利于并行執(zhí)行，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)配準(zhǔn)和點(diǎn)云融合，消除人體抖動(dòng)引起的誤差，提高人體三維建模的精度。

附圖說明

圖1本公開一個(gè)實(shí)施例中關(guān)于測量裝置布置示意圖；

圖2本公開一個(gè)實(shí)施例中采用的Kinect相機(jī)的組成示意圖；

其中：1、麥克風(fēng)陣列；2、指示燈；3、紅外投射器；4、彩色相機(jī)；5、紅外相機(jī)；

圖3本公開一個(gè)實(shí)施例中關(guān)于人體三維掃描流程示意圖；

圖4本公開一個(gè)實(shí)施例中關(guān)于點(diǎn)云濾波流程示意圖；

圖5本公開一個(gè)實(shí)施例中深度圖生成截?cái)喾?hào)距離函數(shù)過程示意圖。

具體實(shí)施方式

下面實(shí)施例結(jié)合附圖闡述本公開中的人體三維方法。

在一個(gè)實(shí)施例中，圖1示意了測量裝置部署。通過固定在單根立柱上的3個(gè)深度相機(jī)，實(shí)時(shí)采集旋轉(zhuǎn)的人體深度和彩色圖像。測量臺(tái)用于站人，測量臺(tái)可以旋轉(zhuǎn)，以實(shí)現(xiàn)360度掃描，其旋轉(zhuǎn)速度可以通過計(jì)算機(jī)控制。通過計(jì)算機(jī)控制3個(gè)深度相機(jī)實(shí)時(shí)采集人體深度圖像和彩色圖像，并控制圖像的傳輸速度，比如30幀/秒。在單根立柱兩側(cè)各布置1組補(bǔ)光燈，用于根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境調(diào)節(jié)補(bǔ)光燈的亮度。

在這里，深度相機(jī)優(yōu)選為Kinect相機(jī)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括1個(gè)紅外投射器和1個(gè)紅外相機(jī)組成1個(gè)深度傳感器，位于中間位置的1個(gè)彩色相機(jī)用于采集被測物的顏色信息，還包括2個(gè)麥克風(fēng)陣列和1個(gè)指示燈。其中，指示燈用于指示，麥克風(fēng)用于接收語音識(shí)別指令，比如被測者可以發(fā)出“開始掃描”的聲音，計(jì)算機(jī)識(shí)別到語音后，控制Kinect相機(jī)進(jìn)行掃描。這里優(yōu)選Kinect相機(jī)，由于其不但可以同時(shí)獲得人體三維幾何坐標(biāo)數(shù)據(jù)和彩色紋理數(shù)據(jù)，而且可以省去了大量的投射器、工業(yè)級相機(jī)和同步控制器等硬件設(shè)備，裝置成本低，使用方便，可以解決設(shè)備成本昂貴，掃描耗時(shí)較長，人體站立期間不可避免的產(chǎn)生抖動(dòng)，導(dǎo)致掃描精度較差的問題。

在采用上述測量裝置的情況下，人體三維掃描的步驟如圖3所示，具體步驟如下：

S000、多相機(jī)全局標(biāo)定。

通過在測量視場中布置標(biāo)定板進(jìn)行三個(gè)深度相機(jī)的外參數(shù)標(biāo)定。所用標(biāo)定板正面粘貼有環(huán)形的編碼標(biāo)志點(diǎn)和圓點(diǎn)型的非編碼標(biāo)志點(diǎn)，所有標(biāo)志點(diǎn)的三維空間數(shù)據(jù)已知。標(biāo)定時(shí)，將標(biāo)定板在3個(gè)深度相機(jī)的公共視場內(nèi)擺放不同位姿，并控制3個(gè)深度相機(jī)同步拍攝標(biāo)定板不同位姿的圖像；然后對采集的標(biāo)定圖像進(jìn)行處理，利用工業(yè)攝影測量原理進(jìn)行整體一次性解算，得到3個(gè)深度相機(jī)的外部參數(shù)。所述外部參數(shù)指的是該相機(jī)與其他相機(jī)的空間位置關(guān)系，即該相機(jī)與其他相機(jī)的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換時(shí)的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T。

在求解外部參數(shù)時(shí)，優(yōu)選采用文獻(xiàn)“大視場多像機(jī)視頻測量系統(tǒng)的全局標(biāo)定”(胡浩,梁晉,唐正宗等.光學(xué)精密工程,2012)所提出的多相機(jī)標(biāo)定方法。

S100、獲取人體當(dāng)前幀深度圖像數(shù)據(jù)。

被測人體站在測量臺(tái)上旋轉(zhuǎn)，通過計(jì)算機(jī)控制3個(gè)深度相機(jī)，可以實(shí)時(shí)采集人體深度圖像數(shù)據(jù)，對于彩色圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要確定是否同時(shí)采集，當(dāng)不需要顏色的應(yīng)用時(shí)，比如人體尺寸提取，可以不需要彩色圖像數(shù)據(jù)。當(dāng)需要顏色的應(yīng)用時(shí)，比如3D打印時(shí)，可以同時(shí)采集。

S200、將所述深度圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將其作為第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，將采集的當(dāng)前深度圖像數(shù)據(jù)記作A0，對其進(jìn)行雙邊濾波處理，可以獲得保留人體特征且平滑的深度數(shù)據(jù)，將該平滑的深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將這里的點(diǎn)云數(shù)據(jù)記作A1，作為第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)用于之后的濾波操作。

S300、對所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，獲得第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對上一幀對應(yīng)的第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，獲得第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其中，所述第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)為融合了與當(dāng)前幀相鄰的上一幀深度圖像數(shù)據(jù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

具體地，對第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波步驟如下：

首先，根據(jù)旋轉(zhuǎn)測量臺(tái)和深度相機(jī)的位置關(guān)系，設(shè)置深度相機(jī)獲取點(diǎn)云的景深框。利用設(shè)置好的景深框，對第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)A1進(jìn)行景深框?yàn)V波。所述景深框?yàn)V波為保留景深框內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，刪除不在景深框內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

其次，應(yīng)用基于半徑的體外點(diǎn)濾波器，濾除人體點(diǎn)云周圍的離群點(diǎn)數(shù)據(jù)。其中，離群點(diǎn)數(shù)據(jù)可以通過下述原則判斷：對于任意一點(diǎn)，如果在以該點(diǎn)為中心的、半徑為20mm的鄰域內(nèi)，點(diǎn)的數(shù)量少于10個(gè)，那么該點(diǎn)被認(rèn)為是離群點(diǎn)，將其移除。這里的半徑大小以及鄰域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量可以根據(jù)需要設(shè)置改變，不局限于本公開的具體值。

最后，如果深度相機(jī)采集的數(shù)據(jù)包括測量臺(tái)，那么通過定義一個(gè)平面方程來獲得該測量臺(tái)的平面。

平面方程定義如下：

Ax+By+Cz+D＝0，

應(yīng)用隨機(jī)抽樣一致性算法來求解上述平面方程的系數(shù)值，可以獲得測量臺(tái)平面。

在獲得該測量臺(tái)平面后，保留該平面以上的人體點(diǎn)云數(shù)據(jù)，刪除該平面及平面下方的點(diǎn)云，從而獲得無足底平面的人體點(diǎn)云。在測量臺(tái)平面及平面下方的點(diǎn)云移除后，增加了最下方的深度相機(jī)采集的相鄰點(diǎn)云間的公共部分比例，可以有效增加后續(xù)點(diǎn)云配準(zhǔn)的穩(wěn)定性。至此，獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以記作A2，并可以將其作為第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，進(jìn)一步應(yīng)用體素網(wǎng)格濾波器對無足底平面的人體點(diǎn)云A2進(jìn)行采樣，將人體點(diǎn)云分割為空間分布的體素網(wǎng)格，體素網(wǎng)格內(nèi)的所有點(diǎn)用該體素網(wǎng)格的重心代替，獲得精簡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。將此時(shí)獲得點(diǎn)云數(shù)據(jù)記作A3，并可以將其作為第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用精簡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以提高配準(zhǔn)算法的運(yùn)算速度。

同理，對于第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波也是如此，將經(jīng)過濾波處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)，或者為了提高配準(zhǔn)算法的運(yùn)算速度，將精簡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

上述將深度圖像數(shù)據(jù)A0經(jīng)過雙邊濾波轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)A1、再將點(diǎn)云數(shù)據(jù)A1經(jīng)濾波后得到精簡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)A3的過程如圖4所示。

特別地，若當(dāng)前幀為第一幀，將其對應(yīng)的第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)；并獲取當(dāng)前幀相鄰的下一幀深度圖像數(shù)據(jù)，返回步驟S200；否則，執(zhí)行步驟S400。

S400、將當(dāng)前幀對應(yīng)的第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)和上一幀對應(yīng)的第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，獲得剛體轉(zhuǎn)換矩陣。

具體地，3個(gè)深度攝像機(jī)均獲得了一幅人體不同部位的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因此需要將不同部位進(jìn)行配準(zhǔn)。同時(shí)，為獲得人體完整的三維幾何外形信息，需要對不同方位測得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。配準(zhǔn)即為通過旋轉(zhuǎn)平移變換，使兩幅點(diǎn)云的公共區(qū)域能夠最優(yōu)地對齊在一起。對于有部分公共區(qū)域的任意兩幅點(diǎn)云，配準(zhǔn)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

式中：

其中：M、P為待配準(zhǔn)的兩幅點(diǎn)云；

R為獲取兩幅點(diǎn)云相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣；T為獲取兩幅點(diǎn)云相機(jī)的平移矩陣；

為M對齊后的點(diǎn)云；

dist(,)表示點(diǎn)云兩兩配準(zhǔn)后對應(yīng)點(diǎn)的距離。

優(yōu)選地，本公開在配準(zhǔn)時(shí)先進(jìn)行粗配準(zhǔn)再精配準(zhǔn)，可以減小人體掃描過程中難以保持靜止引入的測量誤差，具體配準(zhǔn)步驟如下：

首先，對第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)、第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，獲取抽樣點(diǎn)云的快速點(diǎn)云特征直方圖。

其次，將所述快速點(diǎn)云的直方圖作為輸入，利用抽樣一致性初始配準(zhǔn)算法(Sampled Consensus–Initial Alignment algorithm,SAC-IA)進(jìn)行粗配準(zhǔn)。

第三，利用粗配準(zhǔn)的結(jié)果，對齊第一無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)相應(yīng)的點(diǎn)云到第二無噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)相應(yīng)的點(diǎn)云。

最后，根據(jù)上述目標(biāo)函數(shù)，利用迭代最近點(diǎn)算法(Iterative Closest Point,ICP)將對齊的點(diǎn)云進(jìn)行精配準(zhǔn)，獲得相鄰點(diǎn)云的剛體轉(zhuǎn)換矩陣。

S500、基于當(dāng)前幀和上一幀之間的剛體轉(zhuǎn)換矩陣，將所述當(dāng)前幀深度圖像數(shù)據(jù)與前面幀的深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將其作為第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

具體地，融合步驟如下：

S501、若當(dāng)前幀不存在第三截?cái)喾?hào)距離函數(shù)，則將第一幀深度圖像數(shù)據(jù)所代表的點(diǎn)云模型使用第一截?cái)喾?hào)距離函數(shù)表示；否則，使用第一截?cái)嗑嚯x函數(shù)代替第三截?cái)喾?hào)距離函數(shù)；

S502、用第二截?cái)喾?hào)距離函數(shù)表示當(dāng)前幀深度圖像數(shù)據(jù)所對應(yīng)的點(diǎn)云模型；

S503、利用剛體轉(zhuǎn)換矩陣將所述第二截?cái)喾?hào)距離函數(shù)和所述第一截?cái)喾?hào)距離函數(shù)進(jìn)行坐標(biāo)系對齊；

S504、將對齊后的第二截?cái)喾?hào)距離函數(shù)和第一截?cái)喾?hào)距離函數(shù)進(jìn)行融合，形成下一幀對應(yīng)的第三截?cái)喾?hào)距離函數(shù)。

上述過程中，所述步驟S503中的對齊優(yōu)選采用移動(dòng)加權(quán)平均算法，但不限于該算法。

優(yōu)選地，采用光線投射算法將所述第三截?cái)喾?hào)距離函數(shù)生成點(diǎn)云，用于下一次的配準(zhǔn)。

深度圖像生成截?cái)喾?hào)距離函數(shù)的過程如圖5所示。

S600、若當(dāng)前幀為最后一幀，則表明被測人體已旋轉(zhuǎn)一周，即已得到最終的完整的點(diǎn)云，執(zhí)行步驟S700；否則，獲取當(dāng)前幀相鄰的下一幀深度圖像數(shù)據(jù)，返回步驟S200。

S700、利用最后一幀對應(yīng)的第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)，建立人體三維模型。

經(jīng)過融合后的點(diǎn)云含有由于輸入點(diǎn)云的結(jié)構(gòu)或不完美的配準(zhǔn)產(chǎn)生的噪聲，可以應(yīng)用移動(dòng)最小二乘算法(Moving Least Square,MLS)來平滑該融合后的點(diǎn)云，去除多余的噪聲。然后，采用貪婪三角剖分算法(Greedy Triangulation,GT)來獲得三角化的人體網(wǎng)格模型。

進(jìn)一步地，在需要顏色渲染的應(yīng)用中，可以將人體三維模型上的每一個(gè)三維點(diǎn)重投影到二維的彩色圖像上，獲得該點(diǎn)的顏色信息；并利用獲取的顏色信息對三維點(diǎn)進(jìn)行顏色渲染。此時(shí)用到的彩色圖像為與深度圖像同步采集的圖像。

本公開方法是可以采用圖形處理器(GPU)加速的并行算法，可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)濾波、配準(zhǔn)和融合人體點(diǎn)云，最終獲得完整的人體三維點(diǎn)云。

通過以上的實(shí)施方式的描述，所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本公開掃描方法可借助軟件加必需的通用硬件的方式來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過專用硬件包括專用集成電路、專用CPU、專用存儲(chǔ)器、專用元器件等實(shí)現(xiàn)成掃描裝置。一般情況下，凡由計(jì)算機(jī)程序完成的功能都可以很容易地用相應(yīng)的硬件來實(shí)現(xiàn)，而且，用來實(shí)現(xiàn)同一功能的具體硬件結(jié)構(gòu)也可以是多種多樣的，例如模擬電路、數(shù)字電路或?qū)Ｓ秒娐返?。但是，對本公開方法而言更多情況下，軟件程序?qū)崿F(xiàn)是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本公開的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)中，如計(jì)算機(jī)的軟盤，U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本公開各個(gè)實(shí)施例所述的方法。

以上對本公開進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對本公開的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本公開的方法及其核心思想；同時(shí)，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員，依據(jù)本公開的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本公開的限制。