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基于分区变形颅面复原算法的研究与实现

作　者: 田中金
导　师: 周明全
学　校: 西北大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 颅面复原颅面分割薄板样条函数移动最小二乘法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 37次
引　用: 2次
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内容摘要

计算机辅助颅面复原是以颅骨和面部之间的形态学关系为科学依据,参照特定人群面部软组织统计厚度,复原出人脸面皮模型的一种技术,在考古、刑侦、医学整形、人脸表情动画等领域有着广泛的应用。本文基于大量颅面CT数据,建立颅面复原知识库,选择与待复原颅骨最佳匹配的复原指导知识,分别进行五官区域分割,对分区得到的五官模型进行变形,实现面貌的复原。主要研究工作如下：1)创建计算机辅助颅面复原知识库。建立颅面复原知识库可以对获得的样本数据进行有效管理。对采集的原始CT数据进行预处理,获得单层颅面数据；创建复原知识库,把这些数据及样本基本信息都存入知识库中作为复原指导知识,支持颅骨面貌复原过程中样本的选择。2)提出了一种基于模型点相对角直方图和支持向量机的颅面特征点标定方法。颅骨和人脸特征点标定是颅面分区和复原的基础,该方法首先把特征点定位到一个很小的邻域范围内,再利用支持向量机进行精确选择,提高了特征点标定的效率和准确性。3)提出了一种基于初始化中心点的GPS聚类网格分割方法。该方法通过计算模型点的GPS向量表示,利用K均值聚类,对颅面模型按照五官区域进行划分,提高了网格分割的精度。4)提出了基于分区TPS变形和整体MLS变形的颅面复原方法。针对分区后的局部网格,研究了TPS变形和MLS变形的原理,利用复原知识库选取参考模型,进行区域划分,根据标定的特征点对各分区进行TPS变形,最后拼接光滑处理,完成面貌复原。相对于整体MLS颅面复原方法,提高了复原的真实感。5) FacialRec颅面复原原型系统的设计与实现。结合Visual C++界面显示和Matlab高效计算的优势,建立了基于数据库的FacialRec颅面分区复原系统,有利的支持了研究工作。本研究得到国家自然科学基金重点项目“颅面形态学和颅面重构的研究”(60736008)的支持。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-16
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究意义  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-12
  1.4 本文的研究内容及创新点  12-14
  1.5 文章的组织结构  14-16
第二章颅面数据预处理及复原知识库的创建  16-28
  2.1 颅面数据的预处理  16-22
    2.1.1 CT数据的获取  16
    2.1.2 CT图像的预处理  16-17
    2.1.3 轮廓线的提取  17-19
    2.1.4 三维颅面重构  19-21
    2.1.5 三维颅面数据的标准化  21-22
  2.2 颅面复原知识库的创建  22-26
    2.2.1 颅骨类型的划分  22-24
    2.2.2 知识库的存储对象  24-25
    2.2.3 知识的选择  25-26
  2.3 本章小结  26-28
第三章颅面特征点标定与颅面分割  28-46
  3.1 颅面特征点的标定  28-37
    3.1.1 颅面特征点的定义  28-29
    3.1.2 相对角直方图和支持向量机  29-34
    3.1.3 颅面特征点的标定  34-35
    3.1.4 实验结果及分析  35-37
  3.2 典型的三维网格分割算法  37-40
  3.3 基于初始化中心点的GPS聚类网格分割算法  40-45
    3.3.1 GPS聚类网格分割  41-43
    3.3.2 实验结果及分析  43-45
  3.4 本章小结  45-46
第四章基于分区TPS与MLS变形的颅面复原  46-59
  4.1 TPS变形方法概述  46-50
  4.2 基于分区TPS变形的颅面复原算法  50-54
    4.2.1 复原指导知识的获取  50-51
    4.2.2 颅骨及面皮的TPS分区复原  51-52
    4.2.3 实验结果及分析  52-54
  4.3 基于MLS变形的颅面复原算法  54-58
    4.3.1 基于MLS变形的颅面复原  54-57
    4.3.2 实验结果及分析  57-58
  4.4 本章小结  58-59
第五章 FacialRec颅面分区复原系统的设计与实现  59-66
  5.1 FacialRec颅面复原系统功能设计  59-61
  5.2 系统流程  61-63
  5.3 系统实现  63-64
  5.4 本章小结  64-66
第六章总结与展望  66-69
  6.1 本文完成的主要工作  66-67
  6.2 对未来研究工作的展望  67-69
参考文献  69-73
攻读硕士学位期间参与的科研项目  73-74
致谢  74

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