三维重建是三维视觉领域重要的研究分支之一。随着高性能深度传感设备与相关传感技术的飞速发展,三维重建领域吸引了学界越来越广泛的关注与研究,其在自动驾驶、虚拟换装等新兴领域中均具有广阔的应用前景。其中,虚拟换装是随着近年蓬勃发展的电子商务而逐渐兴起的技术。消费者可以通过在虚拟模型上直接进行服装更换来了解试穿效果,以获得更可靠的购物体验。本论文借助深度摄像设备对用户进行采集,并基于得到的点云数据展开三维人体重建与虚拟换装方面的应用与研究,进而搭建了相应的换装系统。该系统提供的换装流程以尽可能减少与用户间的交互为目的,具有与传统流程相比更高的自动化程度,使得系统在工作效率不受影响的同时,更易于用户的使用。本论文的具体工作如下:首先,进行了三维人体重建工作。根据深度摄像设备所采集的点云数据,借助配准算法对其进行配准与融合,并通过引入数据点的RGB信息提高配准精度。拼接完整的场景点云将用于对人体部分的点云的提取,进而借助曲面重建算法完成三维人体模型的构建,并将其输出到后续模块中。构建完成的人体模型能够再现用户的形体特征,使得系统的表达效果更加自然真实。其次,进行了服装信息提取工作。借助目标检测深度学习网络对用户输入的服装图像进行处理,从而标记出目标类别以及其对应的边界框与像素覆盖区域等内容。这些标记将作为纹理信息输出,以服务于后续三维服装模型的构建过程。在满足位姿规定的条件下,输入到该模块的服装图像将可以由用户任意指定,从而保证系统拥有更高的自由度与泛用性。最后,进行了虚拟换装与展示工作。根据前面流程中输入的人体模型与纹理信息,基于系统中预设的衣片样板对衣片进行实例化,并以此为基础将各衣片缝合在人体模型四周。结合碰撞检测技术,缝合完成的服装模型将自然依附在人体模型上,生成最终的换装结果。该结果将借助相应的可视化手段输出到显示器上,最终展示给用户。这一过程将完全脱离用户的干预,降低了该换装系统对于用户的使用门槛。