7.硕士学位论文摘要1

【三维扫描系统】一个完整的三维扫描系统包含了多个关键步骤，如相机标定、图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。相机标定是为了获取相机的内在参数，确保成像质量；图像预处理旨在去除噪声，提高图像质量；特征提取是从图像中识别出重要的点或边缘信息；立体匹配是找出不同视角下同一物体的对应点；三维重建则根据这些对应点计算物体的三维几何信息。 【三维重建技术】三维重建分为主动式和被动式。主动式重建技术，例如基于结构光的方法，通过投射特定的光模式（如条纹）到物体上，然后通过相机捕捉并解析这些模式来获取物体的三维信息。被动式方法则利用自然光照下的阴影和深度信息来重建。 【基于结构光的三维重建】编码结构光技术是主动式三维重建的一种，它使用编码的光图案（如二进制代码）来增加信息密度，从而提高重建精度。这种技术通常需要一个摄像机和一个投影仪，通过投影仪投射条纹到物体上，然后由相机捕获，通过解码算法确定物体的深度和位置。 【人脸三维重建】本文重点探讨了三维重建技术在人脸应用上的具体实现。建立了一套基于开源库的点云预处理流程，用于降噪、平滑、简化点云以及计算点云的法向量。提出了改进的人脸图像点云配准方法，通过人脸检测获取关键点，结合相机参数计算三维坐标，实现粗配准和精确配准。再次，设计了一种基于人脸特征点的纹理融合算法，将人脸近似为圆柱体，进行坐标变换后，根据经典加权融合思想计算纹理融合权重。这种方法简化了实现过程，提升了融合效果。 【点云处理】点云预处理包括降噪（如使用滤波器去除噪声点）、平滑（如应用表面平滑算法）、简化（减少点的数量，保持几何信息不变）和法向计算（确定每个点的表面方向）。点云配准则通过粗配准和精确配准两步来实现，粗配准使用特征点的三维坐标，精确配准通过最小化误差找到最佳的旋转和平移矩阵。 【纹理融合】传统的纹理融合方法通常复杂且效果不尽如人意。本文针对人脸特征提出了一种简易的融合算法，通过人脸特征点定位和圆柱体模型，提高了融合后的纹理质量和视觉效果。 关键词：三维重建、纹理融合、网格简化。