三维人脸重建是计算机图形学和计算机视觉中的重要研究内容,在三维动画、影视游戏、虚拟试衣等领域有着广泛的应用。由于单张照片获取容易,基于单图像的三维人脸重建已成为热点研究课题。根据图像生成的人脸纹理是在重建过程中实现真实感与美感的重要组成部分,但目前纹理生成算法中对人脸的美化仍存在一些问题,如肤色校正与眉毛修复等。本文针对上述问题进行了相关研究,主要研究内容包括:(1)人脸特征点提取。本文对传统的主动形状模型(ASM)算法进行改进,提出一种多区域ASM算法,先对脸颊轮廓与五官区域建立形变模型,然后对不同区域分别训练建立局部形变模型,经过由粗到精的过程提取特征点。(2)颜色转换和高光去除。为实现人脸肤色的校正,采用基于局部线性嵌入算法的编辑传播方法进行颜色转换,并通过肤色椭圆模型提取人脸肤色区域,修正不需要转换的区域。然后建立双色反射模型,通过联合双边滤波器去除人脸区域的镜面反射分量从而消除人脸高光。(3)眉毛修复和无缝融合。为实现被遮挡眉毛的轮廓修复,本文提出一种结合Li模型与Harris角点检测的方法修复半遮挡的眉毛轮廓。最后将美化处理后的人脸图像的五官区域与标准肤色图通过泊松融合生成最终的人脸纹理图,并通过纹理映射技术重建得到具有真实感并经过美化的三维人脸模型。实验表明,本文算法能够适用于不同复杂背景,不同光照条件下拍摄的人脸图片,重建得到的三维人脸模型其肤色能与身体模型肤色保持一致,被遮挡的眉毛也得到了较好的重建,并具有较快的处理速度,能应用于实时交互产品之中。最后,本文进行了总结,并对今后的工作进行了展望。