基于梯度光图像的高精度三维人脸重建算法
针对人的脸部特征复杂、细节纹理丰富,获取高精度人脸三维模型成本高、工作量大的问题,提出基于梯度光图像的高精度三维人脸重建算法.利用球形灯光装置建立6种不同的光照模式,并利用偏振光特性对镜面反射光和漫反射光进行分离;利用单向梯度光图像,并基于双向反射分布函数(BRDF)得到反射光方向与法线方向的关系,通过计算获取镜面反射和漫反射法线图;将增强后的镜面反射和漫反射法线图进行融合,并映射到低精度模型上,可以重建出高精度的三维人脸模型.实验结果表明,本文方法计算复杂度低,重建精度高,窗口大小为7×7的高通滤波增强的镜面反射图和漫反射法线图以2∶1的比例融合之后,重建的效果最佳,模型能精细到微尺度级.
图像处理、三维重建、梯度光、双向反射分布函数、法线贴图
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
上海市科委项目;上海市科委项目
2020-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
38-46