基于摄像头阵列的三维人体测量数据可视化方法

本发明涉及三维人体建模，尤其涉及基于摄像头阵列的三维人体测量数据可视化方法。

背景技术：

1、在人体三维重建领域，尤其是在通过多视角图像进行重建时，传统技术面临多个挑战，一是如何高效精确地处理来自不同摄像头角度的图像数据以重建人体的三维模型；二是如何在复杂的光照条件和多样的纹理环境下保持重建模型的精度和细节。

2、传统方法往往依赖于简化的模型和假设，如忽略复杂纹理和反射的影响，或是采用基础的图像处理技术进行特征提取和匹配，这限制了重建模型的真实性和应用范围。

3、因此，需要一种新的技术方案，能够充分利用深度学习的强大能力，自动、高效地处理多视角图像数据，同时准确地处理复杂光照和纹理，以实现更高质量的人体三维模型重建。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于摄像头阵列的三维人体测量数据可视化方法。

2、基于摄像头阵列的三维人体测量数据可视化方法，包括以下步骤：

3、s1：利用布置在不同角度的多个摄像头收集人体的二维图像；

4、s2：应用图像预处理算法，对收集到的二维图像进行光照调整和噪声减少处理，以应对低光照条件和阴影影响；

5、s3：通过图像识别技术，从预处理后的二维图像中提取人体轮廓信息以及纹理和反射特征；

6、s4：针对提取的纹理和反射特征，利用深度学习模型识别并处理复杂纹理和反射表面，深度学习模型经训练能够区分不同材质特征和光线反射模式，并据此对人体轮廓信息进行微调，以优化人体轮廓的精度和完整性；

7、s5：利用多视角图像的几何关系结合微调后的多个人体轮廓信息，构建人体三维模型；

8、s6：利用三维可视化技术，将优化后的人体三维模型呈现。

9、进一步的，所述s1具体包括：

10、s11：在预定的测量区域内布置至少三个摄像头，每个摄像头的放置位置和角度根据人体的平均高度和宽度以及预期的测量精度进行设计，以覆盖人体的前、侧和后视角；

11、s12：在开始测量前，使用标定物体在测量区域内进行场景校准，确定各摄像头的视场和相对位置，以便在后续处理中融合和解释从不同角度获得的图像数据；

12、s13：启动所有摄像头，同时从各自的角度捕获人体的二维图像数据。

13、进一步的，所述s1还包括对每个摄像头进行同步校准，确保所有摄像头在同一时间基准上捕获图像，以减少由于人体微小运动引起的数据不一致性。

14、进一步的，所述s2具体包括：

15、s21：对每一帧捕获的二维图像实施自动曝光校正，通过动态调整摄像头的曝光参数，以适应不同光照条件下的图像捕获，确保图像在亮度上达到最优化；

16、s22：应用高动态范围(hdr)成像技术，将来自同一视角的多帧图像组合起来，通过融合不同曝光级别的图像，增强图像中的细节，尤其是在光照不均匀的区域，减少阴影和过曝的影响；

17、s23：采用噪声降低算法，对图像进行多尺度分析，去除图像中的随机噪声，同时保留边缘和细节信息，以提高图像质量；

18、s24：对图像进行局部对比度增强，包括人体轮廓和人体连接特征区域。

19、进一步的，所述s3具体包括：

20、s31：应用canny边缘检测器，识别和提取经过预处理后的二维图像中的人体轮廓边缘，canny边缘检测器通过以下步骤操作：首先使用高斯滤波器平滑图像，然后找到二维图像的强度梯度，接着应用非极大值抑制技术来细化边缘，最后通过双阈值方法检测和连接边缘；

21、s32：使用基于深度学习的语义分割模型，对二维图像进行分析，以区分图像中的人体区域和背景，通过逐像素分类来精细分割，界定人体轮廓和形状；

22、s33：对于纹理和反射特征的提取，应用特征描述符算法，包括局部二值模式lbp算法和灰度共生矩阵glcm方法，来分析人体区域内的纹理信息，lbp算法通过比较像素及其周围邻域的亮度来生成一个纹理描述符，而glcm方法基于成对像素强度的统计分布来分析纹理；

23、s34：利用反射分析来区分二维图像中由于光照变化引起的亮度变化和由物体表面材质属性(如光泽或粗糙度)引起的反射特征，分析二维图像中的高光区域和阴影区域，估计表面的双向反射分布函数(brdf)。

24、进一步的，所述局部二值模式lbp算法通过比较中心像素与其邻域像素的亮度来生成一个二进制数，具体包括：

25、对于每个像素，考虑其周围的邻域像素，邻域为3x3的正方形；

26、将邻域中的每个像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，如果邻域像素的值大于或等于中心像素的值，则该邻域像素的位置被标记为1，否则为0；

27、将得到的一系列二进制数(0或1)按照顺时针或逆时针排列，构成一个二进制数；

28、将二进制数转换为十进制数，得到该中心像素的lbp值，表示为：其中，gc是中心像素的灰度值，gp是邻域像素的灰度值，p是邻域中考虑的像素数量，r是邻域的半径，s(x)是一个符号函数，当x≥0时，s(x)＝1；否则，s(x)＝0；

29、所述灰度共生矩阵glcm方法用于分析图像纹理的空间关系，通过计算图像中成对像素之间的灰度级关系来描述纹理，具体包括：

30、对于每一对满足距离和角度条件的像素，统计灰度值组合出现的频率，并构建一个glcm矩阵，矩阵的行和列对应于图像的灰度级，元素p(i，j|d，θ)表示具有灰度级i和j的成对像素沿着θ方向、间隔d出现的概率；

31、根据glcm矩阵，计算多个纹理特征，包括对比度、均匀性、摘和相关性，对比度通过以下公式计算：

32、其中，p(i，j)是灰度共生矩阵中的元素，levels是图像中的灰度级数量。

33、进一步的，所述s34具体包括：

34、应用菲涅尔反射模型、朗伯反射模型，来分析图像中的光照和反射特性，区分镜面反射(高光)和漫反射(朗伯反射)；

35、对于图像中的每个像素点，根据其亮度值和周围像素的亮度变化，基于边缘检测和局部对比度分析来识别高光区域和阴影区域，高光区域表现为局部亮度值高于周围区域的区域，阴影区域则表现为低亮度值区域；

36、利用高光区域的识别结果，采用逆向光照模型来估计图像中物体表面的双向反射分布函数brdf，brdf描述物体表面反射光的特性，表示为:其中，fr(ωi，ωr)是brdf函数，ωi是入射光方向，ωr是反射光方向，dlr(ωr)是单位立体角内沿ωr方向反射的辐射亮度，dei(ωi)是单位面积上沿ωi方向入射的辐照度；

37、通过分析不同材质表面的brdf特性，将图像中的亮度变化区分为由光照条件变化引起的变化和由物体表面材质属性(如光滑度、粗糙度)引起的反射特性变化。

38、进一步的，所述s4具体包括：

39、s41，卷积神经网络cnn部分：

40、特征提取子网络：使用卷积神经网络cnn提取图像的高级特征，卷积神经网络cnn包括多个卷积层、激活层和池化层组成，每个卷积层通过学习捕获图像的不同特征并输出特征图f；

41、材质和反射特征识别子网络：在特征提取子网络的基础上，附加卷积层用于识别不同的材质纹理特征和光线反射模式；

42、s42，生成对抗网络gan部分：

43、细节增强和微调子网络：使用生成对抗网络gan的生成器g来增强和微调人体轮廓信息，生成器g的输入是卷积神经网络cnn部分的输出，通过一系列卷积层、归一化层和激活层来生成微调后的人体轮廓信息；

44、判别器网络：生成对抗网络gan的判别器d用于区分生成的人体轮廓信息是否接近真实的数据分布；

45、s43，对抗训练：通过最小化生成器g的损失函数lg和最大化判别器d的损失函数ld来同时训练g和d：

46、lg＝-logd(g(f))

47、ld＝-[logd(ctrue)+log(1-d(g(f)))]，其中，ctrue是真实的人体轮廓信息，c是原始人体轮廓信息，f是特征图；

48、s44，损失函数设计：

49、对于cnn部分，使用交叉熵损失函数来优化材质和反射特征识别子网络；

50、对于gan的生成器g，使用l1损失来度量生成的人体轮廓信息与真实人体轮廓信息之间的差异，包括对抗损失和内容损失：其中，λadv和λl1是调节对抗损失和内容损失重要性的权重；

51、对于gan的对于判别器d，使用二元交叉熵损失来区分生成的数据和真实数据。

52、进一步的，所述特征提取子网络的卷积层表示为(对于每个卷积层)：

53、其中，是第k个特征图在位置(i，j)的值，和bk是权重和偏置，σ是relu激活函数，f是输出的特征图；

54、所述材质和反射特征识别子网络附加卷积层表示为：

55、其中，是材质和反射特征识别子网络中的额外特征图；

56、所述生成器g以cnn部分的输出特征图f为输入，通过一系列卷积层、归一化层和leakyrelu激活层来生成微调后的人体轮廓信息cadj，生成器g卷积层表达为：

57、其中，是生成器中第l层的输出特征图，和bl是权重和偏置，bn是批归一化；

58、所述判别器d用于判断输入人体轮廓信息是真实的还是由生成器g生成的，判别器d网络结构的最终层是一个sigmoid激活函数，用于输出输入轮廓信息是真实还是假的概率，其他网络结构与cnn部分网络结构相同。

59、进一步的，所述s5具体包括：

60、s51，轮廓同步与对齐：使用微调后的人体轮廓信息，通过几何变换技术对不同视角的图像中的轮廓进行同步和对齐；

61、s52，三维重建：结合多视角的轮廓信息和相机的几何关系，采用多视图立体重建来生成人体的三维模型，将多个视角的深度图整合到一个统一的三维空间坐标系中，构建整个人体的三维模型。

62、本发明的有益效果：

63、本发明，通过引入改进的深度学习模型，尤其是结合了卷积神经网络(cnn)和生成对抗网络(gan)的设计，对人体轮廓信息进行了有效的微调和细节增强，这种方法使得从多视角图像重建出的人体三维模型在精度和细节表现上得到显著提升，cnn部分深入提取图像特征，包括复杂纹理和细微轮廓，而gan部分则负责进一步增强这些特征并微调轮廓，使得最终的三维模型能够更真实地反映人体的自然形态和表面细节，如皮肤纹理、衣物褶皱等，这对于需要高度真实还原人体形象和动态的应用场景，如高端游戏开发、影视特效制作、虚拟试衣具有重要意义。

64、本发明，通过针对材质和反射特征的识别子网络，以及基于物理模型的反射分析算法，优化了对复杂光照条件和纹理变化的处理能力，在多视角图像的基础上，深度学习模型能够识别不同的材质特征和光线反射模式，有效区分图像中的高光区域和阴影区域，不仅提升了在不同光照条件下的重建效果，还保证了模型在细节上的准确性，尤其是在光照变化大的环境中或是表面纹理复杂的物体上，如金属、湿润的皮肤，这一点对于需要在多种光照环境下准确重建人体模型的应用尤为关键，如户外体育分析、实时监控等。

65、本发明，局部二值模式(lbp)算法和灰度共生矩阵(glcm)方法在图像分析、特别是在纹理识别和表面分析方面，展现出卓越的效果，两种方法通过不同的机制提取图像的纹理信息，使得它们在处理图像纹理特征时互为补充，从而在多个应用领域实现了高效且准确的纹理分析；结合lbp和glcm，可以从微观到宏观全面分析图像纹理，这种多尺度的纹理特征提取策略极大地增强了模式识别、图像分类等任务的准确性和鲁棒性，这种结合不仅提高了对不同类型和复杂度纹理的识别能力，也使得算法更加适应于不同的应用场景和需求，从而在图像处理和计算机视觉领域内得到了广泛的应用和认可。