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本论文以已有的CVIDraw中的图形变形交互技术为基础,深入系统地研究了一系列更加灵活和可控的动漫人物表情变化方法。在传统的动漫人物图形图像中融入变形和约束信息,使其能够在用户的交互控制下灵活地变形,以便高效地获得各种动漫人物表情式样,形成新型的更加灵活的动漫图形动画制作模式。全文从以下三个部分进行了研究:第一部分是人脸表情变化过程中面部特征点运动规则的获取;第二部分是有约束的动漫人脸可变形模型的构造;第三部分是对无约束的动漫人脸造型的网格驱动变形技术。三部分相辅相成,共同构成了一套完备的动漫人物面部表情变形的控制方案。其中主要的研究工作和观点有:(1)采用一种基于MPEG-4和PCA的动漫人脸变形规则的获取技术。在获取动漫人脸的变形规则时,对从真实人脸表情变化图象序列中提取的兼容MPEG-4人脸动画标准的特征点的位置信息,使用PCA技术获得特征点变化的主成分,并在此基础上求解量化的情绪参数与主成分的系数向量之间的逼近函数,再采用插值方法计算出特定情绪参数下的人脸特征点位置。(2)构造了一个基于CVIDraw的动漫人脸可变形模型,并在实际卡通动漫人物制作过程中得到应用。提出了一种基于关键点位置矩阵的可变形图形的生成方法,有效地解决了可变形图形的最优控制点的自动化获取问题。再结合人脸表情变形规则,将变形规则嵌入到动漫人脸模型中去,使得用户只需简单地交互控制人脸图形上的控制点,便可方便地得到各种卡通动漫人脸表情式样。(3)提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足。将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息。为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值。为把基于特征点变化的动漫人物面部表情生成方法应用到更为一般的、无约束的动漫造型上提供了可行的底层支持工具。大量的实例制作和在CVIDraw中的应用情况表明本文所提出的动漫人物面部表情变形的控制方案具有较强的技术性和实用性。