基于2D圖像變換的虛擬試衣算法

蘇 卓，喻春陽(yáng)

(東北大學(xué) 軟件學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110819)

0 引 言

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)的發(fā)展，虛擬試衣漸漸出現(xiàn)在人們的視野中，也出現(xiàn)了各種各樣的相關(guān)技術(shù)[1-2]。目前大多數(shù)虛擬試衣系統(tǒng)或算法是基于3D模型匹配人體[3-9]或是2D貼圖跟隨人體運(yùn)動(dòng)[10-11]，前者很難對(duì)人體進(jìn)行精確匹配，同時(shí)也面臨著物理效果模擬不佳的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者提出將布料模擬[12-16]運(yùn)用到該系統(tǒng)中，但是由于人體的肢體運(yùn)動(dòng)，并不能很好地實(shí)現(xiàn)。后者雖然運(yùn)行效率高，但也存在前者的各種問(wèn)題。

為了解決上述問(wèn)題，文中提出了基于2D圖像變換的虛擬試衣算法。該算法通過(guò)獲取Kinect深度圖像、彩色圖像和人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，再提供衣服的圖像對(duì)應(yīng)圖像上的關(guān)節(jié)坐標(biāo)，將該衣服圖像匹配到人體圖像上。該算法主要將衣服圖像和人體圖像以相同的方法分割成多個(gè)模塊，并將人體圖像上這些對(duì)應(yīng)的模塊逐塊填充。

1 圖像及關(guān)節(jié)坐標(biāo)獲取

通過(guò)Kinect SDK提供的接口可以比較容易地獲得彩色圖像、人體二值圖像和骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，這里的骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為三維坐標(biāo)，需要使用SDK提供的映射函數(shù)轉(zhuǎn)換到人體圖像的屏幕坐標(biāo)。

虛擬的衣服圖像采用讀取BMP文件的方式存儲(chǔ)，關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)在文本文件中，直接讀取即可。

2 對(duì)圖像進(jìn)行一級(jí)分割

由于人體圖像和衣服圖像采用相同的方法進(jìn)行分割，所以下述圖像分割(包括二級(jí)分割)均表示對(duì)二者圖像的分割操作。

一級(jí)分割首先將把人體的頸部、肩部、肘部、腕部進(jìn)行切割。由圖像上這些關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)位置進(jìn)行360°射線探測(cè)，直到遇到白色像素，各方向探測(cè)線長(zhǎng)度記為L(zhǎng)(i),0≤i<180，找到過(guò)該點(diǎn)最短的一條切割線，記得到的探測(cè)角度為A，以A方向和A+180°方向做分割線。A滿足：

L(A)+L(A+180)=min{L(i)+L(i+180)}

(1)

記錄分割線端點(diǎn)的坐標(biāo)。

胯部中心采取與脊柱方向垂直的線段進(jìn)行分割，這樣避免了腿部的影響。之后添加胸部到兩肩部的分割線和腹部到兩腋下的分割線。

人體圖像及衣服圖像一級(jí)分割效果如圖1所示。

圖1 一級(jí)分割結(jié)果

圖中，位置1～7為最短探測(cè)線分割，位置8為水平分割，位置9～12為骨骼節(jié)點(diǎn)到對(duì)應(yīng)分割點(diǎn)的直接連接分割。

3 對(duì)圖像進(jìn)行二級(jí)分割

由一級(jí)分割結(jié)果得到14個(gè)一級(jí)模塊，如圖2所示。

圖2 一級(jí)模塊

每個(gè)模塊由兩個(gè)皮膚端點(diǎn)的坐標(biāo)、兩個(gè)骨骼點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成。其中3號(hào)模塊以右肩的分割線為皮膚邊界，4號(hào)模塊以左肩的分割線為皮膚邊界。

對(duì)每個(gè)一級(jí)模塊進(jìn)行二分遞歸分割，具體方法如圖3所示。

圖3 二分法分割示意

圖中，計(jì)算遞歸模塊中的兩個(gè)皮膚端點(diǎn)K1,K2的中心點(diǎn)Km，兩個(gè)骨骼點(diǎn)S1,S2的中心點(diǎn)Sm。由骨骼中心點(diǎn)Sm向皮膚中心點(diǎn)Km方向進(jìn)行射線探測(cè)，r為分割線，直至遇到白色像素，得到該骨骼中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際的皮膚中心點(diǎn)坐標(biāo)K3。以皮膚中心Km和新得到的骨骼中心Sm構(gòu)造出兩個(gè)新的遞歸模塊K1S1SmKm和KmSmS2K2，繼續(xù)執(zhí)行上述操作。

這里的遞歸深度為4，也可以按照不同長(zhǎng)度的骨骼進(jìn)行不同深度的遞歸，但要保證人體二值圖像和衣服二值圖像對(duì)應(yīng)一級(jí)模塊的遞歸深度相同。否則無(wú)法進(jìn)行二級(jí)模塊的區(qū)域匹配。

在分辨率允許范圍內(nèi)，遞歸的深度越多，衣服貼合人體的效果越好。人體圖像及衣服圖像的二級(jí)分割效果如圖4所示。

圖4 二級(jí)分割結(jié)果

4 對(duì)人體圖像進(jìn)行填充

由于上面處理的人體二值圖像和衣服二值圖像的分割結(jié)果具有相同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，遍歷對(duì)應(yīng)的各個(gè)二級(jí)模塊，將皮膚二級(jí)模塊對(duì)應(yīng)的衣服彩色圖像的逐像素顏色填充至人體對(duì)應(yīng)二級(jí)模塊對(duì)應(yīng)的彩色圖像上。僅針對(duì)一個(gè)二級(jí)模塊，具體步驟如下：

(1)將該模塊分為兩個(gè)三角形，如圖5所示。

圖5 二級(jí)模塊三角分割示意

其中，a、b為骨骼點(diǎn)，c、d為皮膚點(diǎn)。這里以abc、bdc作為兩個(gè)三角形。

(2)構(gòu)造一個(gè)顏色矩陣M，該矩陣的行數(shù)、列數(shù)要較大于三角形的最小外接矩形，這里直接將三角形最長(zhǎng)邊的1.2倍長(zhǎng)度作為M的行數(shù)R、列數(shù)C。

(3)由該矩陣的坐標(biāo)(C-1,0)、(C-1,R-1)、(0,0)及該衣服圖像二級(jí)模塊中abc的坐標(biāo)，代入：

(2)

(4)三角形bdc同理。

(5)由M中坐標(biāo)(C-1,0)、(C-1,R-1)、(0,0)及該人體圖像二級(jí)模塊中abc的坐標(biāo)，求出仿射矩陣A2，遍歷M中坐標(biāo)點(diǎn)P2，通過(guò)A2×P2得到人體圖像中的坐標(biāo)，并以矩陣M所有元素的顏色值填充人體彩色圖像。

(6)三角形bdc同理。

由于需要使用圖像數(shù)據(jù)，采用了逐像素填充的方法，CPU負(fù)擔(dān)會(huì)比較重。如果只用于顯示，也可以直接通過(guò)渲染三角形的方式，將衣服彩色圖像中三角形的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為UV坐標(biāo)，通過(guò)貼圖的方式即可實(shí)現(xiàn)。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6 通過(guò)Kincet實(shí)時(shí)獲取人體圖像的填充結(jié)果

6 結(jié)束語(yǔ)

算法通過(guò)Kinect實(shí)時(shí)顯示了換衣的效果，虛擬衣服可以隨人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)而比較契合地附著在人體圖像上。相比傳統(tǒng)基于3D模型匹配的方法更具有生動(dòng)性，能較好地模擬衣服拉伸效果。由于填充部分完全獨(dú)立，適用于并行計(jì)算。對(duì)于不同一級(jí)模塊的遞歸分割可因一級(jí)模塊區(qū)域大小分配，避免不必要的開(kāi)銷。對(duì)衣服的原始二值圖像進(jìn)行拓展，即體現(xiàn)出頭部、手部、胯部等，可以更好地對(duì)圖像進(jìn)行一級(jí)分割以及充分利用。

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