呂志濤

【摘 要】 成衣交易占據(jù)了網(wǎng)購很大的比重，但是成衣網(wǎng)絡交易存在很大的弊端—購衣者不可避免的面臨合身與不合身的問題，也不可能隨意地試衣服，網(wǎng)購的這些弊端極大的抹殺了消費者的網(wǎng)購的意愿。現(xiàn)有的很多試衣軟件也只是在二維的基礎上模擬人體試衣，但是這些試衣法僅僅能讓消費者選擇衣服的顏色樣式，合身與否就無法得知。本文論述一種采用固定普通的家庭數(shù)碼相機，并手持激光掃描器掃描并攝制視頻，通過近景攝影測量學對人體進行三維模型的構建，生成的深度圖像，通過設計出的具有試衣功能的虛擬3D試衣間軟件，得到人體實際尺寸，并大致展示出試衣效果，從而滿足人們的網(wǎng)絡試衣的需求。

【關鍵詞】 家庭數(shù)碼相機 手持激光掃描 三維模型 深度圖像 試衣

1 測量基本原理及開發(fā)環(huán)境

1.1 結構光三維測量基本原理

結構光三維測量是基于光學三角法測量原理。如圖1所示，激光器投射的光束通過一個柱面鏡在空間中形成一個激光平面，當與物體的表面相交時便在物體表面產生一亮的光條。如光條彎曲表示曲面有變化，光條的偏移程度與物體表面深度有關，光條不連續(xù)表示物體表面有間隙。

在近景攝影測量中共線條件方程式具體的數(shù)學關系式如式2.1。

（2.1）

通過對相機的標定及平差處理，內外方位元素都可以計算出來。于是式2.1中的各個參數(shù)已知，由此就可以建立起來從相片上的x，y到物點坐標X，Y，Z之間的數(shù)學關系式，這個過程在攝影測量學上被稱為（單像）空間后方交會。

如圖1，點1，3，4，2共面，通過點1，3所在的線和點4，2所在的線的函數(shù)式可以求出四個點所在的平面，而點5也在這個平面上，這樣點5就又有一個方程，結合上面的共線方程即可解算出點5的空間坐標X，Y，Z。

1.2 系統(tǒng)硬件環(huán)境介紹

（1）標定平面的設計。兩個輔助平面由兩塊鑲嵌著一系列黑色圓點的標定木板組成，圓點中安裝了40個紅色燈珠，主要目的是確定相機的內外方位元素。兩板之間的夾角為90度。（2）拍攝相機的選取。因為項目目標是為了適應普通家用數(shù)碼相機，本次選用的是固定在地面的Sony數(shù)碼相機，制作過程中關閉了自動變焦功能，以解算出正確的外方位元素。

2 直接線性法相機標定

2.1 直接線性變換

直接線性變換從共線條件方程式（詳見式2.1）演繹而來。由于非本文敘述重點，在此省略詳細的推導過程，對其做進一步推導，可列出一組解系數(shù)的線性方程，見式3.1。

（3.1）

本系統(tǒng)所設計的標點共四十個，于是就有80個方程參與解算。由求出至十一個參數(shù)的最小二乘解。

由于本系統(tǒng)所用的相機為普通家用數(shù)碼相機，其光學畸變差通常較大，改正模型如下：

（3.2）

和為像點觀測值的改正數(shù)，光學畸變差改正為和。本系統(tǒng)索顧及的徑向畸變參數(shù)為，；偏心畸變參數(shù)為，。因此根據(jù)間接平差原理求出至以及鏡頭光學畸變參數(shù)、、和。

2.2 外方位元素獲取

本系統(tǒng)利用OpenCv逐幀獲取圖像。在標定視頻部分使用otsu算法求取最佳二值化閾值并閾值化，對每個輪廓分別計算平均點坐標即可獲得40個點中心的像方坐標。

將檢測出來的點進行排序，基本思想為：在y方向按照y坐標排序可以分隔左板和右板的點，在分別按照x方向排序可以分隔各個點，這樣計算機就正確識別了點號。

最后使用鋼尺測量得到標定點的物方坐標，即可使用直接線性法解算得到外方位元素。

2.3 物點坐標反算獲取

在檢測掃描線函數(shù)關系式的時候，按照x方向按照點灰度求加權得到加權坐標，然后從上至下由x方向遍歷這個圖像，當檢測到圖像最大灰度小于一個經驗閾值110的時候停止檢測，如此按列反復掃描并將這些點進行最小二乘擬合可以得到上下掃描線函數(shù)，結合外方位元素可以計算得到這些線的物方坐標函數(shù)。將夾在掃面線中間的點中間的點經過灰度加權求像方坐標，而這個像方坐標是滿足的共線方程的，結合求出來的兩個掃描線函數(shù)即可解算出每個點的XYZ，得到物體表面深度數(shù)據(jù)。

3 OpenGL3D展示平臺

3.1 三角網(wǎng)的建立

目前，Deluanay三角網(wǎng)的建立方法比較成熟，但經試驗這些建網(wǎng)方法大量耗時，而本次研究提出的建網(wǎng)方法充分發(fā)揮了解算中每一幀的點云之間的相關性，從而進行更快的建網(wǎng)，具體如下述。

選取相鄰兩幀的掃描線并在兩條掃描線之間均勻的建網(wǎng)，建立兩個指針fron和back分別指向上一幀和下一幀掃描線第一個點。并進行比較，如果back指針的點比fron指針的點x坐標小，則在fron，back，back+1三個點之間建立三角網(wǎng)并儲存，并把back指向同一幀的下一個點，如果fron指針點x比back的小反之。當其中一個指針指到了對應一幀的最后一個點，則另一個指針不斷的向后移動同時建立三角網(wǎng)并存儲。當兩個指針都指到了本幀的盡頭則fron指針和back指針指向分別對應的下一幀的開頭。當掃描完所有的幀數(shù)畫出網(wǎng)形，建網(wǎng)完畢。

經過實驗，使用這種建網(wǎng)方法可以在1秒左右完成20000個點的人體表面三角網(wǎng)建立。

3.2 OpenGL服裝繪制

本項目致力于人體表面真實三維點云坐標提建模及其較為準確的數(shù)據(jù)提取，服裝的藝術性以及可欣賞性不是本項目研究的重點。因此，下面的研究將使用比較簡單的方法對服裝進行繪制展示。

繪制服裝將使用OpenGL的NURBS曲面繪制接口進行繪制，對上衣和下衣分別使用16個控制點繪制NURBS曲面來顯示衣服，結果如圖2。

4 精度評定

4.1 實驗結果與結論

作者使用本文述標定點獲取方法檢測得到的標定點坐標值如表1所示。endprint

而這些點在打點的時候物方坐標已知，這樣就可以通過本文論述的方法獲得相機外方位元素。

4.2 OpenGL平臺展示及其效果評定

作者使用本文論述解算方法進行實驗，通過OpenGL接口提供的點的選取功能選出肩膀處及腰部兩側坐標如下：

肩膀： （1.13687 0.457177 2.00333）

（0.732448 0.667097 1.9898 ）

S1=0.456m

腰部： （1.14168 0.550894 1.98853）

（0.830256 0.660169 1.97889）

S2=0.330m

實際使用鋼尺對人測的距離

S10=0.460m

S20=0.340m

上述數(shù)據(jù)可以為受測試者選定衣服提供依據(jù)，是相對準確的。

4.3 偏差原因

由上述數(shù)據(jù)分析可以看出，實際測量結果和點云得到的結果有一定差距，偏差原因分析如下：（1）使用鋼尺測得不是很準確的直線距離，和點云計算得到的直線距離有一定差距。（2）在點云選取上與實際的測量位置有不一致，也是產生誤差的原因之一。（3）本系統(tǒng)的偶然誤差和三維外方位元素解算過程中的系統(tǒng)誤差。改進方向： （1）制作一個工字型的測量尺來得到腰寬和肩寬的直線距離。（2）改進系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，可以加入更加復雜的畸變參數(shù)模型。（3）改進激光條帶中心提取算法。（4）硬件層面上，可以使用質地更好的標定板，適當降低標定燈亮度以減少光暈對測量的影響。（5）可以使用更好的數(shù)碼相機來采集視頻數(shù)據(jù)。（6）選取激光線更細的激光器，降低因為線細化過程中引起的誤差。

5 總結與展望

5.1 本文總結

本課題完成的主要工作如下：（1）根據(jù)本課題的實際需要，成功地研制了一套用于測量物體表面深度圖像成像系統(tǒng)，并對其所涉及到的關鍵技術進行了探討。（2）針對本系統(tǒng)的具體情況，提出一種基于直接線性變換的標定方法，完成了攝影過程中相機外方位元素的獲取。（3）使用OpenGL顯示出來了測量得到的深度深度數(shù)據(jù)，研究并提出一種大量點云的快速三角網(wǎng)建法進行了三角網(wǎng)的建設。并使用OpenGL繪制了衣服提供三維的人體試衣初步效果。

5.2 展望

本課題要求系統(tǒng)具有測量、成像速度快，系統(tǒng)成本低并且能比較快捷的實現(xiàn)人體表面展示，經過實驗已經基本實現(xiàn)了這個要求。但仍有需要進一步完善的地方。本課題今后的工作主要有以下幾點：（1）改進標定板質量。由于兩個輔助標定平面的平整度以及兩兩直接的垂直性直接關系到標定精度，向專業(yè)的加工公司訂制標定板以提高質量并實現(xiàn)更加精確的打孔；（2）利用質量比較好的網(wǎng)絡攝像頭來代替照相機，網(wǎng)絡攝像頭可以直接連接計算機實現(xiàn)實時的標定和解算，提升實驗成果的趣味性和實用性。（3）另外，標定板上安裝的LED燈也可以使用更加柔和，光線相對較弱的燈珠，這樣可以減少刺眼的LED在正射攝像頭時產生的光暈現(xiàn)象，增強標定的精度。 （4）使用光線更細的一字型激光器，減少激光線細化過程中產生的誤差，提升人體表面掃描的分辨率。（5）集成所有軟件為一個自動化處理的軟件，使研究成果具有更好的易用性。（6）使用更為精細的人體表面紋理方法，可以在攝取視頻即使拍攝人體表面照片并根據(jù)照片進行紋理。

參考文獻：

[1]馮文灝.近景攝影測量[M].武漢：武漢大學出版社，2002.

[2]武漢大學測繪學院測量平差學科組.誤差理論與測量平差基礎[M].武漢：武漢大學出版社，2003.

[3]Edward Angel，段飛（譯）.OpenGL編程基礎[M].北京：清華大學出版社，2008.endprint

而這些點在打點的時候物方坐標已知，這樣就可以通過本文論述的方法獲得相機外方位元素。

4.2 OpenGL平臺展示及其效果評定

作者使用本文論述解算方法進行實驗，通過OpenGL接口提供的點的選取功能選出肩膀處及腰部兩側坐標如下：

肩膀： （1.13687 0.457177 2.00333）

（0.732448 0.667097 1.9898 ）

S1=0.456m

腰部： （1.14168 0.550894 1.98853）

（0.830256 0.660169 1.97889）

S2=0.330m

實際使用鋼尺對人測的距離

S10=0.460m

S20=0.340m

上述數(shù)據(jù)可以為受測試者選定衣服提供依據(jù)，是相對準確的。

4.3 偏差原因

由上述數(shù)據(jù)分析可以看出，實際測量結果和點云得到的結果有一定差距，偏差原因分析如下：（1）使用鋼尺測得不是很準確的直線距離，和點云計算得到的直線距離有一定差距。（2）在點云選取上與實際的測量位置有不一致，也是產生誤差的原因之一。（3）本系統(tǒng)的偶然誤差和三維外方位元素解算過程中的系統(tǒng)誤差。改進方向： （1）制作一個工字型的測量尺來得到腰寬和肩寬的直線距離。（2）改進系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，可以加入更加復雜的畸變參數(shù)模型。（3）改進激光條帶中心提取算法。（4）硬件層面上，可以使用質地更好的標定板，適當降低標定燈亮度以減少光暈對測量的影響。（5）可以使用更好的數(shù)碼相機來采集視頻數(shù)據(jù)。（6）選取激光線更細的激光器，降低因為線細化過程中引起的誤差。

5 總結與展望

5.1 本文總結

本課題完成的主要工作如下：（1）根據(jù)本課題的實際需要，成功地研制了一套用于測量物體表面深度圖像成像系統(tǒng)，并對其所涉及到的關鍵技術進行了探討。（2）針對本系統(tǒng)的具體情況，提出一種基于直接線性變換的標定方法，完成了攝影過程中相機外方位元素的獲取。（3）使用OpenGL顯示出來了測量得到的深度深度數(shù)據(jù)，研究并提出一種大量點云的快速三角網(wǎng)建法進行了三角網(wǎng)的建設。并使用OpenGL繪制了衣服提供三維的人體試衣初步效果。

5.2 展望

本課題要求系統(tǒng)具有測量、成像速度快，系統(tǒng)成本低并且能比較快捷的實現(xiàn)人體表面展示，經過實驗已經基本實現(xiàn)了這個要求。但仍有需要進一步完善的地方。本課題今后的工作主要有以下幾點：（1）改進標定板質量。由于兩個輔助標定平面的平整度以及兩兩直接的垂直性直接關系到標定精度，向專業(yè)的加工公司訂制標定板以提高質量并實現(xiàn)更加精確的打孔；（2）利用質量比較好的網(wǎng)絡攝像頭來代替照相機，網(wǎng)絡攝像頭可以直接連接計算機實現(xiàn)實時的標定和解算，提升實驗成果的趣味性和實用性。（3）另外，標定板上安裝的LED燈也可以使用更加柔和，光線相對較弱的燈珠，這樣可以減少刺眼的LED在正射攝像頭時產生的光暈現(xiàn)象，增強標定的精度。 （4）使用光線更細的一字型激光器，減少激光線細化過程中產生的誤差，提升人體表面掃描的分辨率。（5）集成所有軟件為一個自動化處理的軟件，使研究成果具有更好的易用性。（6）使用更為精細的人體表面紋理方法，可以在攝取視頻即使拍攝人體表面照片并根據(jù)照片進行紋理。

參考文獻：

[1]馮文灝.近景攝影測量[M].武漢：武漢大學出版社，2002.

[2]武漢大學測繪學院測量平差學科組.誤差理論與測量平差基礎[M].武漢：武漢大學出版社，2003.

[3]Edward Angel，段飛（譯）.OpenGL編程基礎[M].北京：清華大學出版社，2008.endprint

而這些點在打點的時候物方坐標已知，這樣就可以通過本文論述的方法獲得相機外方位元素。

4.2 OpenGL平臺展示及其效果評定

作者使用本文論述解算方法進行實驗，通過OpenGL接口提供的點的選取功能選出肩膀處及腰部兩側坐標如下：

肩膀： （1.13687 0.457177 2.00333）

（0.732448 0.667097 1.9898 ）

S1=0.456m

腰部： （1.14168 0.550894 1.98853）

（0.830256 0.660169 1.97889）

S2=0.330m

實際使用鋼尺對人測的距離

S10=0.460m

S20=0.340m

上述數(shù)據(jù)可以為受測試者選定衣服提供依據(jù)，是相對準確的。

4.3 偏差原因

由上述數(shù)據(jù)分析可以看出，實際測量結果和點云得到的結果有一定差距，偏差原因分析如下：（1）使用鋼尺測得不是很準確的直線距離，和點云計算得到的直線距離有一定差距。（2）在點云選取上與實際的測量位置有不一致，也是產生誤差的原因之一。（3）本系統(tǒng)的偶然誤差和三維外方位元素解算過程中的系統(tǒng)誤差。改進方向： （1）制作一個工字型的測量尺來得到腰寬和肩寬的直線距離。（2）改進系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，可以加入更加復雜的畸變參數(shù)模型。（3）改進激光條帶中心提取算法。（4）硬件層面上，可以使用質地更好的標定板，適當降低標定燈亮度以減少光暈對測量的影響。（5）可以使用更好的數(shù)碼相機來采集視頻數(shù)據(jù)。（6）選取激光線更細的激光器，降低因為線細化過程中引起的誤差。

5 總結與展望

5.1 本文總結

本課題完成的主要工作如下：（1）根據(jù)本課題的實際需要，成功地研制了一套用于測量物體表面深度圖像成像系統(tǒng)，并對其所涉及到的關鍵技術進行了探討。（2）針對本系統(tǒng)的具體情況，提出一種基于直接線性變換的標定方法，完成了攝影過程中相機外方位元素的獲取。（3）使用OpenGL顯示出來了測量得到的深度深度數(shù)據(jù)，研究并提出一種大量點云的快速三角網(wǎng)建法進行了三角網(wǎng)的建設。并使用OpenGL繪制了衣服提供三維的人體試衣初步效果。

5.2 展望

本課題要求系統(tǒng)具有測量、成像速度快，系統(tǒng)成本低并且能比較快捷的實現(xiàn)人體表面展示，經過實驗已經基本實現(xiàn)了這個要求。但仍有需要進一步完善的地方。本課題今后的工作主要有以下幾點：（1）改進標定板質量。由于兩個輔助標定平面的平整度以及兩兩直接的垂直性直接關系到標定精度，向專業(yè)的加工公司訂制標定板以提高質量并實現(xiàn)更加精確的打孔；（2）利用質量比較好的網(wǎng)絡攝像頭來代替照相機，網(wǎng)絡攝像頭可以直接連接計算機實現(xiàn)實時的標定和解算，提升實驗成果的趣味性和實用性。（3）另外，標定板上安裝的LED燈也可以使用更加柔和，光線相對較弱的燈珠，這樣可以減少刺眼的LED在正射攝像頭時產生的光暈現(xiàn)象，增強標定的精度。 （4）使用光線更細的一字型激光器，減少激光線細化過程中產生的誤差，提升人體表面掃描的分辨率。（5）集成所有軟件為一個自動化處理的軟件，使研究成果具有更好的易用性。（6）使用更為精細的人體表面紋理方法，可以在攝取視頻即使拍攝人體表面照片并根據(jù)照片進行紋理。

參考文獻：

[1]馮文灝.近景攝影測量[M].武漢：武漢大學出版社，2002.

[2]武漢大學測繪學院測量平差學科組.誤差理論與測量平差基礎[M].武漢：武漢大學出版社，2003.

[3]Edward Angel，段飛（譯）.OpenGL編程基礎[M].北京：清華大學出版社，2008.endprint