基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模的matlab仿真

简介: 基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模的matlab仿真

1.算法理论概述
三维人脸建模是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的人脸建模方法通常基于单张图像,难以准确地获取人脸的三维信息。而基于双目图像的人脸建模方法则可通过多视角的信息获取,实现更加精确的三维人脸建模。本文提出了一种基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模方法,该方法利用ORB特征提取算法提取双目图像中的特征点,并通过特征点的匹配计算出人脸的三维点云,最后通过点云重建技术实现人脸三维建模。本文详细介绍了该方法的实现步骤,包括ORB特征提取、特征点匹配、三维点云计算以及点云重建等环节,同时给出了详细的数学公式和实验结果。

1.1、ORB特征提取
ORB特征提取算法是一种快速的特征提取算法,具有旋转不变性、尺度不变性和鲁棒性等优点。在双目图像中提取ORB特征点的步骤如下:

    对双目图像进行预处理,包括图像去噪、灰度化、尺度归一化等操作。

     对双目图像中的每个像素点计算其Harris角点响应值,筛选出具有较高响应值的像素点作为关键点。

对每个关键点计算其方向直方图,确定其主方向。

对每个关键点计算其描述子,形成ORB特征点。

算法中的主要步骤如下:

1.预处理: 去噪:I(x,y)=19∑i=−11∑j=−11I(x+i,y+j) 灰度化:I(x,y)=0.299R(x,y)+0.587G(x,y)+0.114B(x,y) 尺度归一化: 对于每个尺度s,生成高斯卷积核G(x,y,s): G(x,y,s)=12πs2e−x2+y22s2 对于每个像素点(x,y),生成尺度空间响应函数: H(x,y,s)=maxs′L(x,y,s′)(s′=k×s,k∈Z) 2.关键点检测: 计算每个像素点的Harris角点响应值: R(x,y)=det(M)−k⋅trace(M)2 M=∑x′,y′w(x′−x,y′−y)[Ix(x′,y′)2Ix(x′,y′)Iy(x′,y′) Ix(x′,y′)Iy(x′,y′)Iy(x′,y′)2] w(x,y)={1|x|⩽3, |y|⩽3 0otherwise 筛选响应值较高的像素点作为关键点 3.关键点方向分配: 计算每个关键点周围像素点的梯度方向直方图: H(x,y,θ)=∑x′,y′w(x′−x,y′−y)δ(θ−θ(x′,y′)) 确定每个关键点的主方向: θmain=argmaxθH(x,y,θ) 4.描述子生成: 在关键点周围的16个像素点上生成ORB描述子: di={1I(xi,yi)>I(x,y) 0otherwise,i=1,2,…,16 将16个二进制数合并成一个64位整数,即为ORB特征点。
1.预处理: 去噪:I(x,y)=19∑i=−11∑j=−11I(x+i,y+j) 灰度化:I(x,y)=0.299R(x,y)+0.587G(x,y)+0.114B(x,y) 尺度归一化: 对于每个尺度s,生成高斯卷积核G(x,y,s): G(x,y,s)=12πs2e−x2+y22s2 对于每个像素点(x,y),生成尺度空间响应函数: H(x,y,s)=maxs′L(x,y,s′)(s′=k×s,k∈Z) 2.关键点检测: 计算每个像素点的Harris角点响应值: R(x,y)=det(M)−k⋅trace(M)2 M=∑x′,y′w(x′−x,y′−y)[Ix(x′,y′)2Ix(x′,y′)Iy(x′,y′) Ix(x′,y′)Iy(x′,y′)Iy(x′,y′)2] w(x,y)={1|x|⩽3, |y|⩽3 0otherwise 筛选响应值较高的像素点作为关键点 3.关键点方向分配: 计算每个关键点周围像素点的梯度方向直方图: H(x,y,θ)=∑x′,y′w(x′−x,y′−y)δ(θ−θ(x′,y′)) 确定每个关键点的主方向: θmain=arg⁡maxθH(x,y,θ) 4.描述子生成: 在关键点周围的16个像素点上生成ORB描述子: di={1I(xi,yi)>I(x,y) 0otherwise,i=1,2,…,16 将16个二进制数合并成一个64位整数,即为ORB特征点。
1.2、特征点匹配
在双目图像中,通过ORB特征提取算法提取出的特征点可能存在误匹配和遮挡等问题,因此需要进行特征点匹配,确定双目图像中对应的特征点。常用的特征点匹配算法包括基于暴力匹配的方法和基于近似最近邻搜索的方法。本文采用基于近似最近邻搜索的方法进行特征点匹配,具体步骤如下:

将左右两幅图像中的ORB特征点描述子分别输入KD树中进行构建,构建两棵KD树。

对于左图像中的每个ORB特征点,利用KD树在右图像中寻找其最近邻点。

对于每个ORB特征点,在其最近邻点中选取距离最近的一对ORB特征点,进行匹配。

利用RANSAC算法剔除误匹配的特征点。
1.3、三维点云计算
通过双目图像的特征点匹配,确定双目图像中对应的特征点后,可以利用三角化技术计算出人脸的三维点云。三角化技术是利用两个相机的投影关系,将双目图像中的像素点对应到三维空间中的点。设左右相机的内参矩阵分别为$K_l$和$K_r$,外参矩阵分别为$[R_l|t_l]$和$[R_r|t_r]$,特征点在左右相机中的像素坐标分别为$p_l$和$p_r$,则对应的三维点坐标$P$可以通过以下公式计算:

fb46da185e030c74ac2f949b47cc9248_82780907_202307272326420084864898_Expires=1690472202&Signature=Wt10u3cShFeyoqTFRqAl0u3%2FbxE%3D&domain=8.png

其中$\times$表示向量的叉积运算。三角化技术计算得到的三维点云可以用于后续的人脸重建。

1.4、点云重建
通过三维点云计算,可以获取人脸的三维形状信息。为了实现更加直观的人脸重建效果,需要将三维点云转化为三维模型。本文采用了基于Poisson重建算法的点云重建方法,该方法通过对点云进行网格化,再用Poisson方程求解得到三维模型表面。

点云重建的具体步骤如下:

对三维点云进行网格化,生成网格点集合。

利用网格点集合构建有向无环图,对网格点进行筛选和合并,生成三角形网格。

利用Poisson方程求解得到三维模型表面,生成三维人脸模型。

算法中的主要步骤如下:

1.网格化: 利用网格生成算法将三维点云进行网格化,得到网格点集合。 2.网格化筛选: 对网格点进行筛选和合并,生成三角形网格。 3.Poisson重建: 利用Poisson方程求解得到三维模型表面,生成三维人脸模型。
1.网格化: 利用网格生成算法将三维点云进行网格化,得到网格点集合。 2.网格化筛选: 对网格点进行筛选和合并,生成三角形网格。 3.Poisson重建: 利用Poisson方程求解得到三维模型表面,生成三维人脸模型。
一种基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模方法,该方法通过ORB特征提取算法提取双目图像中的特征点,并通过特征点的匹配计算出人脸的三维点云,最后通过点云重建技术实现人脸三维建模。该方法具有精度高、鲁棒性强等优点,可应用于人脸识别、人脸表情分析等领域。

2.算法运行软件版本
MATLAB2022a

3.算法运行效果图预览

2.png
3.png
4.png
5.png
6.png

4.部分核心程序

```% 对左中右三个相机的图像进行背景去除和肤色检测
bkmask = func_getbk(Rimages);
bkmask = cat(3, bkmask, bkmask, bkmask);
R_mask = Rimages;
R_mask(imcomplement(bkmask)) = 0;
skin_mask = func_skin_detection(R_mask);
skin_mask = cat(3, skin_mask, skin_mask, skin_mask);
R_mask(imcomplement(skin_mask)) = 0;

figure;
subplot(131);imshow(L_mask);
subplot(132);imshow(M_mask);title('原图像去背景');
subplot(133);imshow(R_mask);

% 对左中右三个相机的图像进行校正
[L_just, LM_just] = rectifyStereoImages(L_mask, M_mask, stereoParLtM, 'OutputView', 'full');
[MR_just, R_just] = rectifyStereoImages(M_mask, R_mask, stereoParMtR, 'OutputView', 'full');

% 提取立体特征,计算视差图
figure;
subplot(211)
LM_features = func_getFeatures(L_just,LM_just);
title('L-M配准');

subplot(212)
RM_features = func_getFeatures(MR_just,R_just);
title('M-R配准');

figure;
subplot(121)
LM_map = func_Map(L_just,LM_just,Range1);
title('L-M视差');
subplot(122)
MR_map = func_Map(MR_just,R_just,Range2);
title('M-R视差');

% 对视差图进行反向映射,获取深度信息
LMr = func_unDisparities(LM_map);
MRr = func_unDisparities(MR_map);
..................................................
% 对点云数据进行三角化,生成三维网格数据
[LTM,LTR,Lima] = func_Mesh(LM_map,LMxyz, L_just, LMr);

```

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
空心电抗器的matlab建模与性能仿真分析
空心电抗器是一种无铁芯的电感元件,通过多层并联导线绕制而成。其主要作用是限制电流、滤波、吸收谐波和提高功率因数。电抗器的损耗包括涡流损耗、电阻损耗和环流损耗。涡流损耗由交变磁场引起,电阻损耗与电抗器半径有关,环流损耗与各层电流相关。系统仿真使用MATLAB2022a进行。
|
19天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
1月前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
织物图像的配准和拼接算法的MATLAB仿真,对比SIFT,SURF以及KAZE
本项目展示了织物瑕疵检测中的图像拼接技术,使用SIFT、SURF和KAZE三种算法。通过MATLAB2022a实现图像匹配、配准和拼接,最终检测并分类织物瑕疵。SIFT算法在不同尺度和旋转下保持不变性;SURF算法提高速度并保持鲁棒性;KAZE算法使用非线性扩散滤波器构建尺度空间,提供更先进的特征描述。展示视频无水印,代码含注释及操作步骤。
|
3月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
109 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
5月前
|
算法
基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
这是一个基于粒子群优化(PSO)的图像融合算法,旨在将彩色模糊图像与清晰灰度图像融合成彩色清晰图像。在MATLAB2022a中测试,算法通过PSO求解最优融合权值参数,经过多次迭代更新粒子速度和位置,以优化融合效果。核心代码展示了PSO的迭代过程及融合策略。最终,使用加权平均法融合图像,其中权重由PSO计算得出。该算法体现了PSO在图像融合领域的高效性和融合质量。
|
4月前
|
算法
基于matlab的风力发电系统建模与详细性能仿真分析
本研究介绍风力发电原理与系统模型,使用MATLAB 2022a进行性能仿真。风力通过风轮转化为电能,涉及贝努利定理及叶素理论。仿真展示了风速与输出功率间的关系,包括风电利用系数、切入切出控制与MPPT控制效果。当风速超过25m/s时,系统自动停机保护设备。MPPT算法确保了在变化风速下获得最大功率。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
224 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码

热门文章

最新文章