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基于三維重建的民族舞蹈展示系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2018-03-20 16:42

  本文選題:三維重建 切入點:民族舞蹈 出處:《北京交通大學》2017年碩士論文 論文類型:學位論文


【摘要】:隨著傳統(tǒng)民族文化傳播形式的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的以文字、圖片為主要表現(xiàn)形式的傳播方式已不能滿足人們的需求,而虛擬數(shù)字化代表著未來發(fā)展的方向。針對此問題,本文主要研究民族舞蹈的三維可視化,從而使民族舞蹈實現(xiàn)數(shù)字化的目的。本文首先提出了一種基于面片的多視立體重建解決方案,利用此方案可以精確的重建三維角色模型。然后利用運動捕捉系統(tǒng)采集民族舞蹈運動數(shù)據(jù),驅(qū)動三維角色模型產(chǎn)生舞蹈展示動畫。本文的研究工作主要包括以下幾個部分:(1)數(shù)據(jù)獲取與姿態(tài)估計,數(shù)據(jù)獲取包括二維原始數(shù)據(jù)的獲取和民族舞蹈的BVH數(shù)據(jù)的獲取。前者根據(jù)國內(nèi)外學者提供的部分標準,通過實驗不斷修正拍攝方式,最終提出標準化的拍攝方案;后者通過運動捕捉系統(tǒng)對民族舞蹈家的舞蹈動作進行采集,并通過一系列處理轉(zhuǎn)換成BVH數(shù)據(jù)。本文采用基于SIFT的圖像匹配方法,在傳統(tǒng)的SIFT特征向量匹配基礎(chǔ)上加入Ransac算法消除噪音。使用流行的基于Levenberg-Marquardt算法的Bundler,得到成像攝像機運動參數(shù)、場景的結(jié)構(gòu)信息。(2)點云融合和渲染,本文采用基于面片的多視立體的點云融合算法實現(xiàn)人物點云模型的構(gòu)建。用三維Delaunay三角剖分算法替代傳統(tǒng)的泊松重建算法生成三角網(wǎng)格模型。通過多視立體重建算法獲得的三角網(wǎng)格模型比較粗糙,本文采用借助Zbrush的ZRemesher和Geometry-Divide功能實現(xiàn)模型的平滑和簡化。并利用動態(tài)貼圖的方法對三角網(wǎng)格模型進行紋理映射,從而使模型更加逼真。(3)民族舞蹈系統(tǒng)展示,利用運動捕捉獲得的BVH數(shù)據(jù)驅(qū)動人物模型產(chǎn)生民族舞蹈動畫。研究內(nèi)容包括:人物骨骼的建立,BVH數(shù)據(jù)的導入。本文采用基于距離場的自動生成骨骼算法完成民族舞蹈系統(tǒng)的實現(xiàn)。最終基于三維重建的民族舞蹈在Maya中展示。實驗結(jié)果表明,本文實現(xiàn)的民族舞蹈展示系統(tǒng)能夠滿足將民族舞蹈數(shù)字化的目的,并且操作簡單,成本低廉,可視化效果好。
[Abstract]:With the continuous development of the traditional national culture communication, the traditional communication with text and picture as the main form of communication can no longer meet the needs of people, but virtual digitization represents the direction of future development. In this paper, the three-dimensional visualization of folk dance is mainly studied, so that the national dance can be digitized. Firstly, a multi-view stereo reconstruction solution based on facial slices is proposed. Using this scheme, 3D role model can be reconstructed accurately, and then the motion capture system is used to collect the data of folk dance movement. The research work of this paper mainly includes the following parts: 1) data acquisition and attitude estimation. Data acquisition includes the acquisition of two-dimensional raw data and the acquisition of BVH data of folk dance. The former, according to some standards provided by scholars at home and abroad, constantly modifies the shooting methods through experiments, and finally puts forward a standardized shooting scheme. The latter collects the dance movements of the folk dancers through the motion capture system and converts them into BVH data through a series of processing. This paper adopts the method of image matching based on SIFT. Based on the traditional SIFT feature vector matching, Ransac algorithm is added to eliminate noise. By using the popular Levenberg-Marquardt algorithm, the motion parameters of the imaging camera and the structure information of the scene are fused and rendered. In this paper, the point cloud fusion algorithm based on multi-view stereo is used to construct the point cloud model, and the three-dimension Delaunay triangulation algorithm is used to replace the traditional Poisson reconstruction algorithm to generate the triangular mesh model. The triangular mesh model obtained by the algorithm is rough. In this paper, the ZRemesher and Geometry-Divide functions of Zbrush are used to smooth and simplify the model, and the method of dynamic mapping is used to map the texture of the triangular mesh model, thus making the model more realistic. The BVH data from motion capture is used to drive the character model to produce the folk dance animation. The research content includes: the establishment of the character skeleton and the import of the BVH data. In this paper, the automatic bone generation algorithm based on the distance field is used to complete the ethnic dance animation. The realization of dance system. Finally, the national dance based on 3D reconstruction is displayed in Maya. The experimental results show that, The national dance display system realized in this paper can meet the purpose of digitizing the national dance, and the operation is simple, the cost is low, and the visualization effect is good.
【學位授予單位】:北京交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;J722.22

【參考文獻】

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本文編號:1639950

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