随着数字图像处理与三维人体建模技术的快速发展,三维人体模型在虚拟试衣、游戏、安防和车辆设计领域都广泛的应用,如何快速高效地构建出和真实人体体型相接近的三维人体模型已经逐渐成为一个新的技术热点。本文的研究思路是在将人体从照片中提取出来然后进行特征识别计算出人体的体型数据然后生成接近于真实人体的三维人体模型。第一章讲诉了本课题的研究背景和意义,并介绍了数字图像处理的研究近况和发展趋势以及三维人体建模的研究近况和发展趋势,最后介绍本课题的主要研究内容。第二章主要对数字图像处理的整体方案进行研究和设计,其中主要包括用户照片的读取、数字图像的前期处理以及数字图像人体轮廓提取算法的分析。其中通过对比几种阈值化算法之后选择了比较适应本课题的自适应阈值分割算法,然后对图像进行了滤波处理减少图像的噪声,再通过凸包检测得出了人体的大致轮廓。通过改进的图像分割算法快速精确的将人体从背景中提取出来,最后通过图像的开闭运算和边缘检测得到最终所需要的人体轮廓图像。第三章主要对人体体型数据的获取方案进行研究和设计,首先定义人体的特征点和人体的基准线,然后通过八链码算法识别人体的特征点并对特征点进行标记,然后通过两种方法初步计算人体的围度尺寸和曲线尺寸,最后采取二元一次模型和多项式拟合模型分别对围度尺寸和曲线尺寸进行拟合,从而得到准确的人体特征尺寸数据。第四章主要对三维人体建模的方案进行设计,先通过人体特征尺寸匹配、特征点匹配和轮廓线匹配从建好的标准的人体模型库中匹配适合的三维人体模型。然后再通过水平和垂直位移转换算法、特殊部位转换算法和弧度转换算法对匹配到的三维人体模型做进一步的优化,使生成的三维人体模型更加接近真实的人体。最后通过局部渲染的方法对人体模型进行渲染,大大提高渲染速度且有效减低计算机的负载。第五章主要介绍了本文的开发环境以及对在该开发环境下生成的实验数据进行分析,其中数据分析主要分为图像分割效果分析、人体体型数据拟合分析以及三维人体建模效果分析。第六章主要对本课题的研究设计进行总结和展望。