孙晓斐，宋万忠

（四川大学计算机学院，成都 610065）

基于模板的人脸点云补洞方法

孙晓斐，宋万忠

（四川大学计算机学院，成都 610065）

为得到完整的三维人脸点云数据，首先提出一种在点云生成过程中自动提取三维人脸特征点的方法，然后根据三维特征点对人脸点云模型进行剖分变形。还对非刚体最近点迭代算法进行改进，加入以对应点拓扑结构为依据的剔除错误点对应点机制和优化的迭代策略，实现更快更好的配准，继而完成点云的补洞。试验结果表明，该方法对人脸点云孔洞填补效果较好，特别是在人眼、鼻子等复杂部位，补洞真实，优势明显。

三维人脸；孔洞修补；点云；非刚体最近点迭代算法；三维人脸特征点

0 引言

采用结构光三维面形测量技术获取的原始人脸点云数据，因受人脸面形起伏产生的遮挡、局部区域反射率差异较大（眉毛、眼睛、化妆后脸部反光）等影响，会导致人脸表面某些区域无法测量，造成测量的数据不完整形成孔洞。孔洞不仅影响美观，而且不方便纹理等后续处理，实际应用前需要自动孔洞填补。

文献[1-2]对通用性的点云孔洞填补方法进行了介绍，文献[3-4]介绍了针对人体点云孔洞的填补方法。泊松曲面重建[5]是一种隐函数表面重建方法，将其用于人脸点云孔洞填补时存在填补后的局部区域面形明显失真的问题，比如重建后的眼球是凹陷的。采用曲面拟合的点云孔洞填补方法[6-8]也存在类似问题，其原因是：如需要填补的孔洞原有面形起伏较大，孔洞附近的面形不足以提供生成较为准确的孔洞填补所需信息。……