基于深度图像序列的虚拟人蒙皮动画算法

虚拟人的蒙皮动画是虚拟人建模领域中的一个重要问题,在影视制作、动画设计、虚拟现实等应用中有着重大的价值。对于虚拟人蒙皮动画的研究,核心问题是蒙皮参数的计算,而蒙皮计算的准确与否决定了动画效果的逼真与否。常用的方法是根据骨骼与皮肤的距离进行直接计算,但是该方法对于姿态具有很大的依赖性,且没有定量的衡量标准,准确度难以保证。本文提出一种基于深度图像序列进行蒙皮参数优化计算的方法,该方法根据不同姿态下深度图像序列,设计关于蒙皮参数和姿态参数的优化函数,将不同姿态下的变形结果进行综合考虑,通过交替优化蒙皮参数和姿态参数,直到目标函数收敛,输出蒙皮参数。实验结果表明,与其他方法相比,本文方法在视觉上有更好的动画效果,在误差对比上,本文方法误差更小。

基于点云几何特征的错误匹配点对剔除算法

针对点云配准过程中存在错误匹配点对的问题,提出一种基于点云几何特征的双阈值剔除算法。依据点云几何特征在刚体变换过程中的平移旋转不变性,在初始匹配点集基础上,借助k近邻方法选取各查询点的近邻点并构成三点对,根据点间距离不变特性完成点对的初步筛选。在此基础上,采用曲面变分描述该三点对所在局部区域的几何特征,通过分析三点对的协方差矩阵,完成匹配点的最终筛选。实验结果表明,该方法可以有效剔除错误匹配点,且具有较高的配准精度。