一種基于多方向場的逼真的靜態(tài)頭發(fā)建模方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，特別是基于多幅圖像的靜態(tài)頭發(fā)建 模領(lǐng)域，具體地說是由不同視點(diǎn)拍攝的多幅頭發(fā)照片進(jìn)行三維重建，包括生成帶方向的三 維發(fā)絲段頭發(fā)模型、方向場求解及保留結(jié)構(gòu)的方向場規(guī)則化以及構(gòu)建基于多方向場的靜態(tài) 頭發(fā)模型，主要用于數(shù)字游戲、影視動畫及廣告等領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 頭發(fā)建模是虛擬現(xiàn)實(shí)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容之一。頭發(fā)建模主要有 兩種方法：一是基于物理的頭發(fā)建模方法，采用符合物理規(guī)律的頭發(fā)物理模型，通過設(shè)置不 同的參數(shù)構(gòu)造出不同的頭發(fā)模型；二是基于圖像的頭發(fā)建模方法，利用采集的頭發(fā)數(shù)據(jù)構(gòu) 造頭發(fā)模型。
[0003] 一、基于物理的頭發(fā)建模
[0004]傳統(tǒng)的頭發(fā)建模是根據(jù)物理模型構(gòu)造的，包括（Bertails,F.，Audoly,B.，Cani ,Μ. ,Querleux,Β. ,Leroy,F.andLeveque,J. 2006.Super-helicesforpredictingthe dynamicsofnaturalhair.ACMTransactionsonGraphics(TOG)，25,3, 1180-1187.) (Selle,A. ,Lentine,M.andFedkiw,R. 2008.Amassspringmodelforhairsimulation. ACMTransactionsonGraphics(TOG), 27, 3, 64. ) (Derouet-Jourdan,A. ,Bertails -Descoubes,F. ,Daviet,G.andThollot,J.2013.Inversedynamichairmodeling withfrictionalcontact.ACMTransactionsonGraphics(TOG)，32,6，159.) (Chai,M. ,Zheng,C. ,Xu,ff.andZhou,K. 2014.AReducedModelforInteractiveHairs. ACMTransactionsonGraphics(T0G)，33, 4, 124.) D這些方法利用不同的物理模型來表示 頭發(fā)模型，之后用于仿真頭發(fā)運(yùn)動。這類方法建模過程不夠直觀，難以控制，計(jì)算量很大，構(gòu) 造的模型逼真度不高。本發(fā)明利用多視點(diǎn)采集的圖像構(gòu)造頭發(fā)模型，具有建模速度快、模型 逼真度高等優(yōu)勢。
[0005] 二、基于圖像的頭發(fā)建模
[0006] 基于圖像的頭發(fā)建模方法主要包括單視點(diǎn)圖像建模和多視點(diǎn)圖像建模。近 期在單視點(diǎn)圖像建模領(lǐng)域研究內(nèi)容主要包括（Chai，M.，Wang，L.，Weng，Y.，Yu，Y.，Guo ,B.andZhou,K. 2012.Single-viewhairmodelingforportraitmanipulation.ACM TransactionsonGraphics(TOG), 31, 4, 116. ) (Chai,M. ,Wang,L. ,ffeng,Y. ,Jin,X.and Zhou,K. 2013.Dynamichairmanipulationinimagesandvideos.ACMTransactionson Graphics(TOG)，32, 4, 75.)(HuL，MaC，LuoL，etal. 2015.Single-viewhairmodeling usingahairstyledatabase.ACMTransactionsonGraphics(TOG)，34,4, 125)(Chai M，LuoL,SunkavalliK，etal. 2015.High-qualityhairmodelingfromasingle portraitphoto.ACMTransactionsonGraphics(T0G)，34, 6, 204)D 這些方法從單視 點(diǎn)拍攝的單張照片或視頻出發(fā)，重建三維頭發(fā)模型。由于單視點(diǎn)建模問題在本質(zhì)上是 不適定問題，因此并不能得到完全真實(shí)的三維頭發(fā)模型。本發(fā)明采用多視點(diǎn)采集的頭 發(fā)圖像重建真實(shí)的三維頭發(fā)模型，與此相關(guān)的研究方法主要包括（Paris，S.，Bricdo,Η.Μ.andSillion,F.X.,2004.Captureofhairgeometryfrommultipleimages. ACMTransactionsonGraphics(TOG), 23, 3, 712-719) (Wei,Y. ,Ofek,E. ,Quan,L. andShum,H. 2005.Modelinghairfrommultipleviews.ACMTransactionson Graphics(TOG), 24, 3, 816-820) (Paris,S. ,Chang,ff. ,Kozhushnyan, 0.I. ,Jarosz,ff. ,Matu sik,ff. ,Zwicker,M.andDurand,F. 2008.Hairphotobooth:geometricandphotometric acquisitionofrealhairstyles.ACMTransactionsonGraphics(TOG), 27, 3, 30)〇 這 類方法首先構(gòu)造方向場，之后在頭發(fā)區(qū)域從頭皮生長發(fā)絲，但由于沒有考慮頭發(fā)的外部結(jié) 構(gòu)，重建的發(fā)型不能很好的保留頭發(fā)外部結(jié)構(gòu)，也不能很好的重建卷曲、波浪等復(fù)雜發(fā)型。 另外一類方法從頭發(fā)的外部結(jié)構(gòu)出發(fā)，采用自下而上的方法構(gòu)建發(fā)型，包括（Luo,L.，Li，H. andRusinkiewicz,S. 2013.Structure-awarehaircapture.ACMTransactionson Graphics(TOG), 32, 4, 76) (Hu,L. ,Ma,C. ,Luo,L.andLi,H. , 2014.RobustHairCapture UsingSimulatedExamples.ACMTransactionsonGraphics(TOG), 33, 4, 126) 〇 這類方法 能夠較好的保留頭發(fā)的外部結(jié)構(gòu)，但不能保證發(fā)根及發(fā)絲的分布符合真實(shí)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于多方向場的逼 真的靜態(tài)頭發(fā)建模方法，該方法既能保持頭發(fā)的外部結(jié)構(gòu)，使頭發(fā)外表與采集圖像近似，又 能使發(fā)根和內(nèi)部頭發(fā)分布更加真實(shí)，具有較高的實(shí)用價(jià)值。
[0008] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：基于多方向場的逼真的靜態(tài)頭發(fā) 建模方法，分為3個階段：
[0009] 第1階段，生成帶方向的三維發(fā)絲段頭發(fā)模型，該階段首先利用方向?yàn)V波算子 求解二維方向場，并求解可靠的二維發(fā)絲段，然后利用PMVS(Patch_basedMulti-View Stereo)算法生成帶方向的頭發(fā)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，最后利用發(fā)絲段生成算法生成三維發(fā)絲段頭發(fā) 豐旲型；
[0010] 第2階段，基于第1階段的結(jié)果求解方向場并進(jìn)行保留結(jié)構(gòu)的方向場規(guī)則化，該階 段分為2個步驟：
[0011] (1)根據(jù)第1階段的結(jié)果，利用帶約束的熱擴(kuò)散方程分別求解內(nèi)部方向場、內(nèi)部距 離場和表面結(jié)構(gòu)方向場；
[0012] (2)對內(nèi)部方向場進(jìn)行規(guī)則化映射和擴(kuò)散，得到保留結(jié)構(gòu)的規(guī)則化方向場；
[0013] 第3階段，基于第2階段的結(jié)果構(gòu)建基于多方向場的靜態(tài)頭發(fā)模型，該階段分為3 個步驟：
[0014] (1)使用構(gòu)建形狀分布的方法，在頭模型上指定區(qū)域生成均勻分布的發(fā)根，發(fā)根點(diǎn) 方向由該點(diǎn)的切線和法線方向確定；
[0015] (2)使用保留結(jié)構(gòu)的方向場和頭發(fā)模型結(jié)構(gòu)約束，構(gòu)建發(fā)絲生長規(guī)則，逐點(diǎn)生長發(fā) 絲；
[0016] (3)對生成的頭發(fā)模型進(jìn)行能量優(yōu)化，生成逼真的三維發(fā)絲頭發(fā)模型。
[0017] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0018](1)本發(fā)明在生成三維發(fā)絲段