复杂场景下人体表面三维重建方法

1、一种复杂场景下人体表面三维重建方法，其特征在于包括如下具体步骤： 1)采用多路摄像机从不同角度对人体运动进行视频采集； 2)把从各个摄像机采集到的图像读入计算机，将第一帧的整个图像作为图像感兴趣区域，将第一帧的整个人体目标活动空间作为空间感兴趣区域； 3)在图像感兴趣区域内进行背景建模，按下式计算每个像素点的前景概率， $P(b_r^p=0|I_r^p)=1-\frac{P\left(I_r^p\right|b_r^p=1)P(b_r^p=1)}{P\left(I_r^p\right|b_r^p=1)P(b_r^p=1)+P\left(I_r^p\right|b_r^p=0)P(b_r^p=0)}$ 上式中，$P(b_r^p=0)$ id="icf0002" file="A2009100549240002C
2.tif" wi="13" he="3" top= "91" left = "46" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>代表在r视图中像素点p是前景的先验概率，$P(b_r^p=1)$ id="icf0003" file="A2009100549240002C
3.tif" wi="13" he="3" top= "91" left = "144" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>代表在r视图中像素点p是背景的先验概率，$P\left(I_r^p\right|b_r^p=1)$ id="icf0004" file="A2009100549240002C
4.tif" wi="21" he="4" top= "99" left = "96" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>代表在像素属于背景的条件下像素所在点颜色的概率分布，$P\left({I_r}^p\right|b_r^p=0)$ id="icf0005" file="A2009100549240002C
5.tif" wi="21" he="4" top= "107" left = "84" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>代表在像素属于前景的条件下像素所在点颜色的概率分布；根据每个像素点的前景概率，得到人体目标前景相似概率图； 4)在空间感兴趣区域内对多幅图像的信息进行融合，按下式计算空间中每个三维体素被人体占据的概率： $P(S_i=1|{\left\{I\right\}}_r)=\frac{P\left({\left\{I\right\}}_r\right|S_i=1)P(S_i=1)}{P\left({\left\{I\right\}}_r\right|S_i=1)P(S_i=1)+P\left({\left\{I\right\}}_r\right|S_i=0)P(S_i=0)}$ 上式中，P(Si＝1)代表三维体素i被前景占据的概率；P(Si＝0)代表三维体素i未被前景占据的概率；P({I}r|Si＝1)代表三维体素i被占据的条件下其在r幅图像上投影的颜色概率分布，用上一步得到的前景相似概率图来模拟；P({I}r|Si＝0)表示三维体素i未被占据的条件下其在r幅图像上投影的颜色概率分布，用单高斯背景建模的方法得到； 5)对空间中每个三维体素被人体占据的概率进行滤波和二值化，去除代表人体内部的体素，获得人体表面三维体素；对投影到图像中同一区域的若干个三维体素，以图像中此区域的颜色作为距离图像平面最近的三维体素的颜色；由此获得当前帧的人体表面三维体素的坐标和颜色信息； 6)以当前帧的人体表面三维体素在图像平面的投影为基础，构成一个矩形区域作为下一帧的图像感兴趣区域；以当前帧三维体素所在空间为基础，构成一个立方体区域作为下一帧的空间感兴趣区域；采用步骤3)、4)、5)的方法，获取下一帧的人体表面三维体素的坐标和颜色信息；直至完成复杂场景下人体表面三维重建。

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