基于深度图的头发建模
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 头发建模研究的背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文主要组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 头发建模技术分类 | 第12-17页 |
| 2.1 头发的结构和属性 | 第12-13页 |
| 2.1.1 头发的特性 | 第12页 |
| 2.1.2 头发的形状 | 第12页 |
| 2.1.3 头发簇的定义 | 第12-13页 |
| 2.2 头发建模技术的分类 | 第13-16页 |
| 2.2.1 基于几何方法的头发建模 | 第13-14页 |
| 2.2.2 基于物理方法的头发建模 | 第14-16页 |
| 2.2.3 基于图像方法的头发建模 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 头发信息的提取 | 第17-34页 |
| 3.1 Kinect 数据流概述 | 第17-18页 |
| 3.2 头发轮廓信息的提取 | 第18-24页 |
| 3.2.1 头发轮廓提取的实现 | 第19-22页 |
| 3.2.2 头发轮廓的边缘平滑优化 | 第22-24页 |
| 3.3 头发纹理贴图的提取 | 第24-26页 |
| 3.4 头发深度信息的提取 | 第26-33页 |
| 3.4.1 头发三维点云数据的提取 | 第26-28页 |
| 3.4.2 基于外接球的深度信息的过滤 | 第28-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于参数化曲面和广义圆柱体的头发建模 | 第34-49页 |
| 4.1 基于广义圆柱体的建模 | 第34-39页 |
| 4.1.1 广义圆柱体的概念 | 第34页 |
| 4.1.2 广义圆柱体的数学定义 | 第34-35页 |
| 4.1.3 广义圆柱体的实现 | 第35-37页 |
| 4.1.4 实验结果 | 第37-39页 |
| 4.2 基于参数化曲面的建模 | 第39-41页 |
| 4.3 参数化曲面的细分 | 第41页 |
| 4.4 头发生长区域的划分 | 第41-43页 |
| 4.4.1 头皮区域整体划分 | 第41-42页 |
| 4.4.2 头皮区域的局部细分 | 第42-43页 |
| 4.5 独立头发的生成 | 第43-48页 |
| 4.5.1 头发生长点的选取 | 第43-47页 |
| 4.5.2 头发长度的计算 | 第47页 |
| 4.5.3 生长点所属区域的判定 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 渲染与实验结果 | 第49-56页 |
| 5.1 实验平台的介绍 | 第49-50页 |
| 5.1.1 Kinect 硬件介绍 | 第49页 |
| 5.1.2 软件实验平台介绍 | 第49-50页 |
| 5.2 头部模型的导入及简化 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
