基于三維圖像分析的服裝設計合理性仿真

張慶

摘 要： 為了實現企業的大規模量體定制的服裝生產，提升企業經濟效益，進行了基于三維圖像分析的服裝設計合理性仿真。采用 Marching Cubes 方法重建三維人體表面模型，基于彈簧?質點模型完成布料虛擬仿真，采用基于正則柵格法的四邊域網格剖分算法實現二維衣片到三維柔性曲面的變換。給出了三維虛擬服裝的縫合過程，并塑造人體模型的OBB樹進行虛擬服裝同人體模型間的碰撞檢測，并在碰撞過程中及時解決響應問題，最終實現三維服裝虛擬試穿，完成服裝設計合理性的準確分析。實驗結果證明所提方法可對不同類型服裝設計合理性進行準確預測。

關鍵詞： 三維圖像； 服裝設計； 合理性仿真； 縫合過程

中圖分類號： TN911.73?34； TP339 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）11?0076?04

Clothing design rationality simulation based on 3D image analysis

ZHANG Qing

（College of Art and Design， Huanghe Science & Technology College， Zhengzhou 450000， China）

Abstract： In order to realize the large?scale fully?tailored clothing production， and improve the enterprise economic benefit， the clothing design rationality simulation based on 3D image analysis was performed. The Marching Cubes method is used to reconstruct the 3D human body surface model to realize the fabric virtual simulation based on the spring?particle model. The quadrilateral mesh generation algorithm based on regular grid method is adopted to convert the two?dimensional clothing parts into the three?dimensional flexible surface. The seaming process of 3D virtual clothing is given. The OBB tree of human body model is constructed to perform the collision detection between the virtual clothing and human body model. The response problem is solved timely in the collision process to realize the 3D clothing virtual fitting， and analyze the rationality of clothing design accurately. The experimental results show that the method can predict the design rationality of different clothing types accurately.

Keywords： 3D image； clothing design； rationality simulation； seaming process

0 引 言

當前數字化技術廣泛應用于服裝行業，促進了服裝企業信息采集的效率，進而進行大規模的量體定制的服裝生產計劃，給各用戶帶來個性化的服務，提高企業的經濟效益，增強企業的競爭力[1]。三維全身掃描技術、虛擬服裝試穿技術以及人體尺寸的自主采集都是大規模量體定制技術，而融合三種技術的基于三維圖像分析的服裝設計合理性仿真分析過程為企業準確分析不同客戶對服裝的個性需求和意見[2]，提升企業經濟效益，具有重要的應用意義。

1 重建三維人體表面模型

三維人體表面形狀復雜，為了提高人體表面模型重建的質量，應將多輪廓線間的形體重構過程看成人體數據的等值面構建過程，具體過程為：采用三維全身掃描部件間隔高度，對人體進行掃描，采集人體輪廓線，并設置輪廓線平面中的采樣網絡為大小，獲取元規格是的立方體。對人體輪廓線進行分區域處理，將其分割成二維數據場[3]，再基于高度信息獲取體數據[4]，采用特殊方法獲得等值面，進而完成三維人體表面模型的構建，如圖1所示。

圖1 重建三維人體表面模型

2 虛擬服裝試穿

虛擬設計是服裝企業實現大批量生產的重要技術。通過利用虛擬設計服裝試穿技術，顧客可依據自身的三維人體模型體驗服裝的試穿效果，分析服裝設計的合理性，進而提出修改意見[5]，獲取個性化的服裝。本文基于彈簧質點模型完成服裝穿著的動態仿真，分析虛擬服裝試穿技術。

2.1 服裝布料仿真

2.1.1 彈簧?質點模型

彈簧?質點模型由四邊形質點網格組成，其行和列的粒子間距是1，布料由不透明的三角形網格組成，這些多邊形頂點通過質點的區域。如圖2所示的網格結構由質點、結構彈簧、剪切彈簧以及彎曲彈簧構成。其中，結構彈簧可確保布料的四邊形狀態的穩定性，剪切彈簧能夠完成外表力的傳遞，彎曲彈簧避免了布料被撕裂。

圖2 彈簧質點模型

2.1.2 基于彈簧?質點模型的布料模擬仿真實現

在上述分析的彈簧?質點模型的基礎上，進行布料模擬仿真，其具體實現過程如下：

（1） 給出各質點的質量以及各彈簧的彈性系數；

（2） 運算獲取各質點受到的力；

（3） 運算獲取各質點的加速度

（4） 運算獲取各質點的速度；

（5） 運算獲取各質點的位移；

（6） 如果各質點達到平衡，結束運算。否則，返回步驟（3）。

采用VC++，OpenGL對布料進行懸垂模擬，結果如圖3所示。

2.2 二維衣片到三維曲面的變換

二維衣片到三維曲面的變換過程中，需要采用基于正則柵格法的四邊域網格剖分算法[6]對二維衣片離散，剖分生成基于彈簧?質點模型的網格形式，實現二維衣片到三維服裝的變換。

基于正則柵格法的四邊域網格剖分算法，在目標范圍上部署完全包含目標區域的正則柵格，而那些處于目標范圍外的柵格單元將被過濾掉，進而確保柵格單元同目標范圍間的距離最小化[7]。最終采用合理的樣式將全部的柵格單元分割成大量的網格單元，并通過光滑技術對網格單元進行再次處理，實現二維樣片到三維柔性曲面的變換，結果如圖4所示。

圖3 布料網絡和懸垂模擬

圖4 基于正則柵格法的四邊域網格剖分實例

2.3 虛擬服裝的三維縫合過程

進行虛擬服裝的三維縫合時，采用空間幾何轉換手段以及交互手段，分別設置衣片的初始坐標以及縫合的初始坐標，并將衣片部署在三維人體表面模型相關的合理位置，完成二維到三維的轉換[8]，再依據相應的工藝順序完成虛擬服裝的縫制，如圖5所示。

圖5 虛擬服裝的三維縫合

2.4 碰撞檢測

模擬人體試穿三維虛擬服裝時，將形成大量的碰撞現象。因此有效處理碰撞問題才可真實地實現虛擬穿衣的模擬。本文采用OBB樹算法將向性包圍盒當成物體的包圍盒，構成OBB樹進行碰撞檢測。通過“分割軸”方法檢測兩個包圍盒是否相交，并確保包圍盒通物體緊密相連，增強包圍盒檢測的命中率。一個OBB是三維空間內某任意方向的長方體包圍盒，多個OBB集成的層次結構則為OBB樹。

2.4.1 塑造人體的OBB方向包圍盒

基于獲取的三維人體表面重建模型，將人體分割成15個部分，分割結果如圖6所示。

按照人體分割的結果，塑造人體的OBB方向包圍盒，如圖7所示。

2.4.2 碰撞檢測算法

碰撞檢測算法的偽代碼為：

//個對象

//檢測時間從to依據步長計算

Simulation（）

{

…

for {

//update 個對象的行為；

bool flag =CollisionDetect

If（flag）

Calculate collision response；

描述個對象

}

}

//碰撞檢測過程，其中Tprev為全局變量，設置初值為

//dt is Sampling step size of collision detection，且

CollisionDetect（Tcurr，）

{

for（t=Tprev to Tcuur， 步長為）

{

for（中每個對象）

將放置在時間的點上；

for（中每個對象）

for（中每個對象）

If（與相交）

時刻完成碰撞檢測；

}

Tprev=Tcuur；

}

2.5 人體虛擬穿衣的仿真和合理性分析

2.5.1 虛擬穿衣模擬過程

（1） 采集二維服裝CAD系統制定的衣片；

（2） 提取全部待縫合衣片的縫合邊；

（3） 將二維衣片剖分成彈簧?質點模型，實現二維衣片到三維柔性曲面的變換；

（4） 將衣片交互式部署在三維人體表面模型的原始位置；

（5） 塑造三維人體表面模型的OBB樹；

（6） 對衣片進行縫合，同時進行三維人體表面模型?衣片以及衣片?衣片間的碰撞檢測處理，同時做出相應的碰撞響應[9]。

2.5.2 人體虛擬穿衣實現以及合理性分析

人體虛擬穿衣的仿真實現過程也就是實現二維服裝樣板到三維服裝的轉化過程，如圖8所示。從中能夠看出，轉化過程實現了平面衣片到立體服裝的變換，真實模擬出服裝的自然垂感，可對服裝設計的合理性進行準確分析。

圖8 人體虛擬穿衣的實現過程

3 實驗分析

實驗使用最小二乘一元先行回歸法對本文設計的基于三維圖像分析的服裝設計合理性方法以及基于BP預測模型的服裝設計合理性分析方法的預測性能進行驗證。設置著裝皮膚舒適性指數預測值，也就是不同方法的預測結果是期望值也就是實測值再使用該最小二乘一元回歸法對以及進行線性回歸分析，獲取直線若獲取的兩條直線相似度高，說明模型預測準確度較高，并分析預測值同實測值的相關性，若相關系數高于0.7，則說明相應方法對服裝設計合理性的預測精度高。

3.1 棉質服裝設計合理性預測

實驗樣本集是10個受試者穿著三種不同類型棉質服裝進行舒適性測試，也就是服裝的合理性檢測獲取的數據。從中選擇15個樣本作為樣本集檢驗不同方法的預測效果，結果如圖9和圖10所示。

圖9 棉質服裝設計合理性BP預測模型預測

圖10 棉質服裝設計合理性本文方法預測

從圖9，圖10中可得，BP預測模型預測值同實測值的相關系數為62.37%，而本文方法的相關系數為87.64%，說明本文方法的預測效果更好。采用檢驗法對相關系數進行顯著性檢驗，結果如表1所示。

分析表1可得，兩種方法的相關系數都是顯著性相關，而本文方法的相關系數最顯著。說明本文方法對棉質服裝設計合理性的預測能力優于BP預測方法。

3.2 絲質服裝設計合理性預測

實驗樣本集是10個受試者穿著三種不同類型絲質服裝進行舒適性測試，也就是服裝的合理性檢測獲取的數據。從中選擇15個樣本作為檢驗樣本集檢驗不同方法的預測效果，結果如圖11和圖12所示。

分析圖11，圖12可得，BP預測模型的預測值同實測值間的相關系數為71.25%，而本文方法的相關系數為90.58%，說明本文方法對絲質服裝設計合理性的預測效果更優。進一步采用檢驗法對相關系數做顯著性檢驗，結果如表2所示。

分析表2可得，兩種方法的相關系數都是顯著性相關，而本文方法的相關系數更為顯著。說明相對于BP預測方法，本文方法對絲質服裝設計合理性具備良好的預測性能。

4 結 論

本文進行了基于三維圖像分析的服裝設計合理性仿真，完成服裝設計合理性的準確分析。實驗結果證明，所提方法可對不同類型服裝設計合理性進行準確預測。

參考文獻

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