基于深度扫描仪的高辨识度三维人体模型重建方法

3D照相打印馆人像的打印质量取决于3D扫描获得的三维人体模型的辨识度。然而,由于现有3D人体扫描仪价格昂贵、操作复杂等原因,使得3D人像打印成本高、耗时长和打印精度较低。针对这些缺点提出一种基于深度扫描仪重建高辨识度三维人体模型方法。利用多组深度扫描仪分工协作、优势互补,分别获取高辨识度的人体面部五官点云数据,上半身与全身表面轮廓点云数据。然后,通过引入特征点和改进的最近点迭代法将采集到的三组点云数据进行对齐、替换、拼接,将拼接后的无拓扑关系的点云数据进行曲面重构即可获得高辨识度的三维人体模型。该方法的扫描时间较短,以较低的成本构建了具有高辨识度的三维人像模型。