陳勁 郭獻(xiàn)洲

摘 ?要： 針對(duì)傳統(tǒng)虛擬人物重構(gòu)方法能夠進(jìn)行人物的重構(gòu)，但存在虛擬人物重構(gòu)效果較差的問題，提出基于三維圖像處理的虛擬人物重構(gòu)改進(jìn)方法。通過三維圖像重構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，對(duì)虛擬人物重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行捕捉并標(biāo)記;確定三維虛擬人物圖像邊緣算子，標(biāo)定重構(gòu)輪廓區(qū)域，突出重構(gòu)背景效果;優(yōu)化三維虛擬人物圖像渲染過程，降低紋理映射對(duì)重構(gòu)圖像造成的虛影影響;對(duì)圖像效果進(jìn)行明暗處理，增加重建圖像質(zhì)感比例，實(shí)現(xiàn)虛擬人物的重構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)虛擬人物重構(gòu)改進(jìn)方法具有良好的三維重構(gòu)效果。

關(guān)鍵詞： 三維圖像處理; 虛擬人物重構(gòu); 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)重構(gòu); 圖像邊緣分割; 三維圖像渲染; 重構(gòu)效果

中圖分類號(hào)： TN911.73?34; TN913 ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）10?0150?04

Abstract： The traditional virtual character reconstruction method can reconstruct characters， but has poor virtual character reconstruction efficiency. Therefore， a virtual character reconstruction improved method based on 3D image processing is proposed. Key nodes are reconstructed by using 3D images to capture and mark the standard points of virtual character reconstruction. The edge operators of 3D virtual character images are determined， and the reconstructed profile area is demarcated to highlight the effect of reconstructed background. The rendering process of 3D virtual character images is optimized to reduce the virtual shadow effect of texture mapping on reconstructed images. Chiaroscuro processing is performed for image effect to increase the texture proportion of reconstructed images， so that the reconstruction of virtual characters can be realized. The results of simulation experiment show that the designed virtual character reconstruction improved method has a good 3D reconstruction effect.

Keywords： 3D image processing; virtual character reconstruction; key node reconstruction; image edge segmentation; 3D image rendering; reconstruction effect

0 ?引 ?言

隨著科技的發(fā)展，人們對(duì)虛擬人物呈現(xiàn)效果的需求越來越高，傳統(tǒng)虛擬人物重構(gòu)方法能夠?qū)θ宋锖?jiǎn)單重構(gòu)，但在重構(gòu)復(fù)雜虛擬人物、動(dòng)態(tài)虛擬人物時(shí)，存在重構(gòu)效果較差的問題，故本文提出基于三維圖像處理的虛擬人物重構(gòu)改進(jìn)方法。引入三維圖像處理方法，利用三維圖像關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的重構(gòu)，對(duì)虛擬人物基本信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，并進(jìn)行基本條件的重新設(shè)定與標(biāo)記。確定三維虛擬人物圖像邊緣算子[1]，標(biāo)定重構(gòu)輪廓區(qū)域，對(duì)重構(gòu)對(duì)象進(jìn)行邊緣分割保證其高完整度，突出重構(gòu)背景效果。優(yōu)化三維虛擬人物圖像渲染過程，通過運(yùn)動(dòng)捕捉降低紋理映射對(duì)重構(gòu)圖像造成的虛影影響，并對(duì)圖像效果進(jìn)行明暗處理，增加重建圖像質(zhì)感比例。通過重構(gòu)效果仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文設(shè)計(jì)的方法具有高渲染輸出、噪聲信號(hào)小、低誤碼率的特征，同時(shí)具有良好的重構(gòu)效果。

1 ?虛擬人物關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)重建

利用三維圖像獲取裝置，獲取模特的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息[2]。對(duì)人物的三維圖像關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，提取標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行捕捉與標(biāo)記。將點(diǎn)狀信息顯示效果進(jìn)行多次構(gòu)建。

其重建過程為，在初始模型中獲取關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)A與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)B，采用兩關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)連線方向進(jìn)行，向標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)趨勢(shì)構(gòu)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)C，并對(duì)其進(jìn)行捕捉與標(biāo)記，C點(diǎn)定義為重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)[3]。對(duì)重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)C與其相臨近的關(guān)鍵點(diǎn)A進(jìn)行二次構(gòu)建，連接關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的連線方向，向標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)趨勢(shì)構(gòu)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)C′，并對(duì)C′點(diǎn)進(jìn)行捕捉與標(biāo)記，通過多次標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)的重構(gòu)，以及捕捉并標(biāo)記，最終完成虛擬人物的基本輪廓建設(shè)，使之具有基本的顯示效果以及外部特征。其三維圖像頭部處理效果示意圖，如圖1所示[4]。

虛擬人物整體關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)顯示效果的構(gòu)建，主要完成虛擬人物的基本外部效果信息建設(shè)，為虛擬人物輪廓區(qū)域的標(biāo)定提供準(zhǔn)確的基本框架。關(guān)鍵點(diǎn)的多次細(xì)化構(gòu)建，以及對(duì)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)的正確捕捉和標(biāo)記，優(yōu)化虛擬人物致密度、減小噪聲信號(hào)比。對(duì)虛擬人物顯示效果細(xì)節(jié)處理，采用三維虛擬人物圖像邊緣算子[5]，提升虛擬人物細(xì)節(jié)描述能力。

2 ?虛擬人物輪廓區(qū)域的標(biāo)定

利用虛擬人物的重構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息獲取重構(gòu)人物顯示效果的基本特征，從而確定三維虛擬人物圖像邊緣算子[6]。通過邊緣算子對(duì)虛擬人物基本外部關(guān)鍵點(diǎn)信息進(jìn)行連接，對(duì)輪廓區(qū)域進(jìn)行重構(gòu)標(biāo)定，對(duì)標(biāo)定外的非相關(guān)顯示進(jìn)行虛化處理，增強(qiáng)標(biāo)定內(nèi)的虛擬人物背景效果[7]，保證重構(gòu)效果表面具有一定的柔和度，減少表面棱角，優(yōu)化虛擬人物的重構(gòu)效果。

采用邊緣算子進(jìn)行外部關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的連接，對(duì)虛擬人物外部從關(guān)鍵點(diǎn)信息到面信息的轉(zhuǎn)變。關(guān)鍵點(diǎn)信息的致密度決定邊緣算子的連接曲率[8]。確定連接曲率后標(biāo)定重構(gòu)輪廓區(qū)域，采用多邊形圖像分割法，對(duì)虛擬人物輪廓區(qū)域與背景區(qū)域進(jìn)行分割。多邊形圖像分割示意圖如圖2所示。多邊形圖像分割法具有輪廓區(qū)域分割速度快、尖銳棱角小、靜態(tài)誤碼率與動(dòng)態(tài)誤碼率低以及重構(gòu)輪廓對(duì)比度高的優(yōu)點(diǎn)[9]。采用多邊形圖像分割法，可消除傳統(tǒng)圖片分割法重構(gòu)效果存在尖銳棱角的問題，以及圓形圖像分割法中，直線難以分割的問題，并突出重構(gòu)背景效果。

3 ?虛擬人物的三維圖像渲染

通過虛擬人物輪廓區(qū)域的標(biāo)定術(shù)，獲得虛擬人物顯示效果的三維特征。利用重構(gòu)效果的幾何變換、投影變換、透視變換進(jìn)行圖像的渲染[10]，降低紋理映射對(duì)重構(gòu)圖像造成的虛影影響。其三維圖像渲染結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示。

三維渲染通過虛擬人物圖像邊緣分割的處理，得到虛擬人物重構(gòu)效果的完整輪廓信息。采用三維圖像渲染技術(shù)，對(duì)虛擬人物重構(gòu)效果輪廓進(jìn)行三維圖像渲染處理[11]。

三維圖像渲染預(yù)處理過程，要確認(rèn)重構(gòu)效果的三維坐標(biāo)，根據(jù)虛擬人物的設(shè)計(jì)要求，定義重構(gòu)效果的紋理對(duì)象、綁定紋理數(shù)據(jù)、指定紋理坐標(biāo)以及三維模型坐標(biāo)。實(shí)現(xiàn)重構(gòu)效果的虛擬人物三維靜態(tài)渲染，對(duì)靜態(tài)渲染效果進(jìn)行明暗處理，增強(qiáng)虛擬人物的圖像質(zhì)感[12]。完成重構(gòu)效果的虛擬人物靜態(tài)渲染后，對(duì)動(dòng)態(tài)效果進(jìn)行每一幀的圖像獲取，降低視頻重構(gòu)效果紋理。以光源為視點(diǎn)渲染場(chǎng)景，進(jìn)行明暗處理。獲取深度緩沖值，執(zhí)行動(dòng)態(tài)渲染，從而完成虛擬人物的重構(gòu)效果三維動(dòng)態(tài)渲染。其虛擬人物重構(gòu)流程圖如圖4所示。

利用靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的三維渲染，提升虛擬人物的顯示色彩的飽和度。采用降低紋理映射、三維效果明暗處理，增加虛擬人物的圖像質(zhì)感，以及較高的渲染輸出，提升渲染質(zhì)量。本文利用虛擬人物關(guān)鍵點(diǎn)的重構(gòu)、人物輪廓區(qū)域的標(biāo)定以及三維圖像渲染，實(shí)現(xiàn)虛擬人物的重構(gòu)。

4 ?重構(gòu)效果仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 ?實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

本文采用傳統(tǒng)虛擬人物重構(gòu)方法與基于三維圖像處理的虛擬人物重構(gòu)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)靜態(tài)虛擬人物與動(dòng)態(tài)虛擬人物，分別進(jìn)行渲染輸入測(cè)試、信噪比測(cè)試、誤碼率測(cè)試，并進(jìn)行綜合分析與研判。

仿真環(huán)境的硬件配置采用Inter[?] CoreTM i7 7700K 4.2 GHz CPU，8 GB DDR4 2400（XPG單條） RAM，Matlab 8.5仿真工具編程設(shè)計(jì);建模工具采用3ds MAX;利用SAGT CS2，F(xiàn)ATL 3.0對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行仿真模型數(shù)據(jù)的總線調(diào)度。按照要求，運(yùn)用傳統(tǒng)虛擬人物重構(gòu)方法與基于三維圖像處理的虛擬人物重構(gòu)方法，分別進(jìn)行82位人物的重構(gòu)，采用HDEI 3.0對(duì)象分析系統(tǒng)，對(duì)重構(gòu)的82位人物進(jìn)行誤碼率測(cè)試。

4.2 ?信噪比測(cè)試

信噪比測(cè)試是傳輸信號(hào)與噪聲信號(hào)的比。信噪比越低代表產(chǎn)生噪聲信號(hào)越明顯，虛擬人物構(gòu)造噪點(diǎn)越高。噪聲信號(hào)超過20 dB影響其虛擬人物構(gòu)造顯示效果，當(dāng)噪聲信號(hào)超過40 dB時(shí)，將嚴(yán)重影響虛擬人物構(gòu)造顯示效果、分辨率嚴(yán)重不足。本次實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種重構(gòu)方法進(jìn)行靜態(tài)構(gòu)造環(huán)境與動(dòng)態(tài)構(gòu)造環(huán)境的人物重構(gòu)對(duì)比分析，其信噪比測(cè)試曲線如圖5所示。

根據(jù)信噪比測(cè)試曲線，可以得出在靜態(tài)與動(dòng)態(tài)虛擬人物構(gòu)造環(huán)境下，本文所設(shè)計(jì)方法較傳統(tǒng)虛擬人物構(gòu)造方法，噪聲信號(hào)小，構(gòu)造虛擬人物噪點(diǎn)小。在靜態(tài)虛擬人物構(gòu)造環(huán)境下，傳統(tǒng)虛擬人物構(gòu)造方法參數(shù)噪聲信號(hào)約30 dB，影響其靜態(tài)虛擬人物顯示效果。本文所設(shè)計(jì)方法噪聲信號(hào)可控制在10 dB內(nèi)，影響虛擬人物顯示效果較小。

在動(dòng)態(tài)虛擬人物構(gòu)造環(huán)境下，本文設(shè)計(jì)的虛擬人物重構(gòu)方法，可將噪聲信號(hào)控制在15 dB范圍內(nèi)，對(duì)虛擬人物顯示的影響較小，而傳統(tǒng)虛擬人物構(gòu)造方法，構(gòu)造動(dòng)態(tài)虛擬人物產(chǎn)生噪聲信號(hào)約40 dB，嚴(yán)重影響虛擬人物構(gòu)造顯示效果。說明本文所設(shè)計(jì)方法在不同階段的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)下，噪聲信號(hào)均控制在合理要求之內(nèi)。

5 ?結(jié) ?語

本文基于三維圖像處理方法實(shí)現(xiàn)虛擬人物的重構(gòu)。通過重構(gòu)效果，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有低誤碼率、噪聲信號(hào)小、高渲染輸出，說明其擁有良好的重構(gòu)效果。

參考文獻(xiàn)

[1] 馮義東，盧朝暉.三維圖像人物運(yùn)動(dòng)形態(tài)重構(gòu)技術(shù)[J].科技通報(bào)，2015，31（4）：202?204.

FENG Yidong， LU Chaohui. 3D image character motion reconstruction technology [J]. Bulletin of science and technology， 2015， 31（4）： 202?204.

[2] 孫麗.三維動(dòng)態(tài)圖像重構(gòu)特征移動(dòng)誤差消除方法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2015，32（9）：413?416.

SUN Li. A movement error elimination method of three?dimensional dynamic image reconstruction characteristics [J]. Computer simulation， 2015， 32（9）： 413?416.

[3] 甘霖，李雪，王保存.數(shù)字電影產(chǎn)業(yè)中三維圖像重構(gòu)技術(shù)改進(jìn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（18）：104?106.

GAN Lin， LI Xue， WANG Baocun. Improvement of 3D image reconstruction technology in digital film industry [J]. Modern electronics technique， 2017， 40（18）： 104?106.

[4] 馬祿，楊勃，鄧婷.人物身份認(rèn)證視覺圖像三維重構(gòu)仿真研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2017，34（9）：288?291.

MA Lu， YANG Bo， DENG Ting. Simulation of 3D reconstruction of visual image of character identity authentication [J]. Computer simulation， 2017， 34（9）： 288?291.

[5] 李金明.多視覺動(dòng)畫圖像三維重建特征點(diǎn)匹配優(yōu)化仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2017，34（9）：341?344.

LI Jinming. Multi visual animation image 3d reconstruction feature point matching optimization simulation [J]. Computer simulation， 2017， 34（9）： 341?344.

[6] 張慶.基于三維圖像分析的服裝設(shè)計(jì)合理性仿真[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（11）：76?79.

ZHANG Qing. Clothing design rationality simulation based on 3D image analysis [J]. Modern electronics technique， 2017， 40（11）： 76?79.

[7] 李蓉，鄧春健，鄒昆.一種基于MRF的單幅圖像數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)方法研究[J].液晶與顯示，2016，31（3）：301?309.

LI Rong， DENG Chunjian， ZOU Kun. 3D reconstruction method based on single image data by MRF [J]. Chinese journal of liquid crystals and displays， 2016， 31（3）： 301?309.

[8] AHN I J， JI H K， CHANG Y J， et al. LOR?based reconstruction for super?resolved 3D PET image on GPU [J]. IEEE transactions on nuclear science， 2015， 62（3）： 859?868.

[9] LIU S， PENG J. Optimization of reconstruction of 2D medical images based on computer 3D reconstruction technology [J]. Journal of digital information management， 2015， 13（3）： 142?146.

[10] ORTS?ESCOLANO S， GARCIA?RODRIGUEZ J， MORELL V， et al. 3D surface reconstruction of noisy point clouds using growing neural gas： 3D object/scene reconstruction [J]. Neural processing letters， 2016， 43（2）： 401?423.

[11] LUO J， TANG J， TJAHJADI T， et al. Robust arbitrary view gait recognition based on parametric 3D human body reconstruction and virtual posture synthesis [J]. Pattern recognition， 2016， 60： 361?377.

[12] CHEN L， AN D， HUANG X， et al. A 3D reconstruction strategy of vehicle outline based on single?pass single?polarization CSAR data [J]. IEEE transactions on image processing， 2017， 26（11）： 5545?5554.