基于图像的头发建模技术综述

头发是人类特征的重要组成部分,是判断一个人的年龄、背景及身份等的重要依据.在虚拟现实和计算机图形学领域,头发建模受到越来越多的研究人员的关注.传统的头发建模是基于物理模拟的,通过设置相关参数构造出不同的头发,计算量很大,建模过程也不直观、难以控制;而基于图像的头发建模方法,具有建模速度快、模型逼真度高等优点,近几年受到研究者重视,开始成为另外一个研究热点.回顾了基于单幅图像的头发建模、基于多幅图像的静态头发建模、基于视频的动态头发建模、头发建模结果的编辑重用等方面的研究进展,并分析总结了各种方法的适用情况及不足,最后提出了基于图像的头发建模技术在未来的发展趋势以及面临的挑战.

基于B样条的真实感头发建模

引入B样条对头发及发型进行真实感建模与仿真.由悬臂梁模型生成初始数据点,经B样条曲线反算生成自然弯曲的关键头发;由周期性闭合B样条曲线反算生成头发簇的截面曲线;利用B样条的局部性质对关键头发和截面曲线进行形状调整;在关键头发和截面曲线的基础上运用蒙面算法生成头发簇.最后在头部模型上按区域生成头发簇并进行光照渲染完成整体发型设计与仿真.结果表明,该方法对头发的控制比较简单,可以获得各种发型.

基于动态超螺旋线的三维头发建模

计算机动画中,模拟人的头发是非常困难的。基于动态的、不可伸展弹性杆的基尔霍夫方程,提出采用超螺旋线表示头发股来解决头发股的弯曲和挠曲的非线性行为。将头发股分成N段,使用拉格朗日力学定律动画绘制每段超螺旋杆,最后将各段连接起来,构成整个头发股。基于其他可行的模型与动态超螺旋线模型的比较,实验结果显示模型能够有效地处理大范围具有高逼真度的卷发。

基于粒子系统的头发建模

引入粒子系统对头发进行建模与仿真。所有粒子作为头发的采样点,覆盖了头发存在的全部区域。从头部模型中确定头发的生长区域和头发的生长点,采用分层模型生成和绘制粒子。由改良的悬臂梁模型改变粒子的状态,生成受重力作用下的粒子集合表示头发。最后通过渲染,加以纹理贴图生成最终的发型。该方法在仿真过程中计算开销小,真实感较强,能够生成一些复杂的发型。

基于超螺旋技术三维头发建模的方法改进

在虚拟人头发的三维动画建模中,前人所提出的建模方法很难同时兼顾建模速度与模型质量。为了解决建模速度与模型质量之间的矛盾,在超螺旋建模技术的基础上,提出了头发细节类别模型及模型细化。实验中利用超螺旋建模技术,并通过Direct 3D软件建立虚拟人三维头发模型的基础骨骼,然后进行三维头发建模,最后通过对所得到的头发模型细化得到最终的三维头发模型。实验结果显示,利用改进方法所得到的三维头发模型相对于其他建模方法得到的模型更加逼真,基本达到了预期的目的。

一种针对移动端的头发建模和渲染方案

文中基于快速建模个性头发并在手机上实时渲染高质量头发的目的,采用了玛雅的毛发建模系统对头发进行建模,并用Python脚本一键导出建模好的发丝曲线数据,在移动端利用KaijiyaKay的光照模型对头发进行实时渲染。其中,玛雅的毛发建模系统是被广大三维建模工作者所普遍采用的一种建模头发的方法,具有很强的通用性。同时,开发者通过脚本导出玛雅中建好的发丝模型,并直接应用到移动端渲染程序中,这大大提高了开发效率。测试结果表明,本文的方法针对上万根发丝的头发模型,在iPhone 5s上仍可达到每秒25帧以上的渲染速度,满足了绝大多数移动应用的需求。

一种快速可重用的三维头发模型建模方法

目的提高三维头发模型建模效率和真实感,实现模型快速重用。方法提出一种基于统一头皮网格参数域的快速可重用的三维头发模型建模方法。在创建统一头皮网格参数域的基础上,采用发型约束控制发丝形变、从而构建原型头发。通过头皮网格约束域和虚拟角色模型参数实现发型约束参数迁移,允许原型头发的快速重用。结果与现有方法相比,该方法能够利用原型头发建模阶段的发型约束参数实现原型头发快速重用,避免了重用时再提取原型头发特征的过程。结论能够创建造型丰富的三维原型头发模型,并在不同虚拟角色模型上实现快速重用。

复杂头发三维建模方法研究与仿真

研究头发的真实建模问题。针对三维头发建模过程中,当头发浓密、杂乱、重叠度高、清晰度不高,建模中会造成三维特征坐标的混淆与重叠,仿真建模头发的真实感不强。为了解决上述问题,提出了头发粒子束建模方法,将头发的建模看成是有一定方向的粒子,通过方向预判、实体填充等步骤,完成真实感三维建模。试验结果表明,方法能够区分杂乱的头发轮廓,可以很好地完成复杂头型背景下的头发三维仿真,最终改进了三维头发模型的真实感和清晰度,达到了令人满意的效果。

三维头发的建模方法研究

在现代的一些虚拟现实系统中,如模拟人体模型、游戏以及电影特技中需要对头发的真实感进行建模。虚拟现实的关键技术之一是对显示对象进行建模。因此,为解决由于头发数量庞大和其纤细的特性而使得头发图像生成过程缓慢复杂的问题,研究其相关技术具有重要价值。头发模拟的方法主要有:直接模拟、体积纹理模型、聚簇发束模型和宽松连接的粒子系统模型等。该文在现有的头发模拟方法分析的基础上,提出了一种基于粒子系统的头发模拟设计方法,从而在时间和计算开销上解决已有方法的不足。

一种头发动态模拟方法

该文提出了一种新奇的方法来表示头发,该方法建立在离散层次细节模型上,通过恰当重组和细分来表示头发。这种离散层次细节模型包括:单根头发,头发簇和头发束,通过一个基轴来控制头发的运动。基轴用四叉树数据结构来重组和细分。在运行时,通过头发的运动、头发是否可见以及与视点的距离来选择恰当的离散和连续头发层次表示。头发的碰撞检测算法是通过扫描体来快速准确交叉计算。同时,这些头发模拟和碰撞检测的方法在头发运动的整体性能和可视质量上达到一种柔性平衡。此外,该方法能够模拟不同的发型、各种头发的长度以及头发的运动。

基于Cosserat理论的头发动态模拟

针对基于弹性杆理论的超螺旋模型中对动力学方程的求解影响头发模拟实时性的问题,采用Cosserat弹性杆理论对头发建模,引入角速度变量,并加入头发运动平衡的固有约束,得到改进的拉格朗日动力学运动方程;然后,将头发单体离散化,用角速度和四元数作为状态变量简化动力学方程,用半显式的欧拉方程加速方程的执行,大大降低了系统的运行时间,提高了模拟的速度,在满足实时性要求的同时提高了头发模拟的真实度。

基于超螺旋模型的头发动态模拟方法

针对现有头发模型缺乏柔性的问题,提出一种改进的基于超螺旋模型的头发建模与仿真方法,将导引发丝构造成具有有限自由度的分段螺旋体,运用拉格朗日力学对发丝运动进行计算。通过改进卷发曲率和捻度的计算方法,并采用自适应控制结构对头发进行重组和细分,提高模拟过程的准确性和稳定性。实验结果证明,该方法可以获得较为逼真的动态模拟头发的效果。

融合局部与全局信息的头发形状模型

头发在人体表观中具有重要作用,然而,因为缺少有效的形状模型,头发分割仍然是一个非常具有挑战性的问题.本文提出了一种基于部件的模型,它对头发形状以及环境变化更加鲁棒.该模型将局部与全局信息相结合以描述头发的形状.局部模型通过一系列算法构建,包括全局形状词表生成,词表分类器学习以及参数优化;而全局模型刻画不同的发型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)来学习,它为所有潜在的发型配置部件并确定势函数.在消费者图片上的实验证明了本文算法在头发形状多变和复杂环境等条件下的准确性与有效性.

结合几何动力学卡通头发生成

提出了一种结合几何动力学的卡通头发生成方法。它包括头发的几何建模和动力学模拟两个部分。在几何建模阶段:用户导入一个头部模型,交互指定头发生长区域控制点和头发模型中心控制点,系统自动生成卡通头发的几何模型。在动力学模拟阶段:引入基于网格的逆向动力学实现卡通头发运动。实验结果表明:系统通过简单的用户交互能够制作出令人满意的卡通头发。

采用手绘曲线的交互式发型生成方法

将矢量场发型生成方法和手绘曲线交互相结合,提出一种交互式发型生成方法.该方法将发型曲线和发型编辑笔画作为矢量场生成的约束条件,使用户可利用手绘曲线来生成或编辑不同的发型,为发型生成提供了交互手段;同时,采用插值方法对空间矢量场计算进行了简化,确保了交互式发型生成的实时性.实验结果表明:文中方法可满足多种发型交互生成的需要.

极低码率下的2D-3D人脸视频编解码

针对动态变化背景下的人脸视频编解码问题,该文提出了一种2D-3D混合编解码系统;具体包括:(1)基于多种观测信息,在线外观模型和粒子滤波的人脸三维运动跟踪;(2)结合参数模型与肌肉模型的3D人脸动画合成;(3)基于头发检测和3D头发模型的头发合成;(4)无缝地拼接前景的三维编解码结果和背景的二维编解码结果.在极低码率下,客观实验表明,该系统在编码效率和解码质量上有较好的综合优势.主观实验表明,该系统的解码结果在脸部具有较高的辨识度.