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基于统计模型的颅面复原技术研究

作　者: 欧小哲
导　师: 耿国华
学　校: 西北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 颅面复原统计模型特征点标定三维重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 150次
引　用: 12次
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内容摘要

将统计模型引入颅面复原领域,通过对CT切片图像三维重建和特征点标定,建立颅骨和面皮的统计模型,将统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型获得的先验知识加上待复原颅骨数据,来估算面皮数据;针对法医学应用需求,设计并实现了基于统计模型的颅面复原系统,并将其应用于法医学计算机辅助颅面复原,取得了满意的复原效果。主要研究进展有:1)颅面数据获取。由医学影像设备采集得到CT图像,对CT图像进行去噪、图像校正,提取图像的轮廓边界,使用移动立方体法重建三维表面,得到的三维模型可以作为统计模型的训练样本。2)颅面特征点标定。实现了两种特征点标定方法:第一,针对传统手动标定系统的不足,设计了一套交互式的特征点标定系统,提高了特征点标定的准确性;第二,提出了一种半自动特征点标定算法,将相关角度分布算法引入特征点标定,通过对特征点的相关角度分布和模型点的相关角度分布作比对,找到模板特征点在待标定数据上的对应点。3)颅面形态学统计模型的建立方法研究。将标定好的三维模型作为样本,对样本集作统计训练,建立一个样本集的统计模型,用统计模型加上模型的形变部分来表示新的模型。4)模型匹配方法研究及数据恢复。通过之前建立的统计模型对缺失的面皮数据进行恢复,并研究了多种条件对恢复效果的影响。5)系统设计实现。针对法医学的需求,设计并实现了基于统计模型的颅面复原原型系统。根据复原的过程设计,系统采用模块化的思想,将三维重建、特征点标定、模型配准等过程以子系统的形式实现。将现代统计学与计算机技术相结合,复原结果更加科学可靠。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-9
第一章绪论  9-15
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 研究意义  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-13
  1.4 本课题研究的主要内容  13-14
  1.5 文章的组织结构  14-15
第二章颅面数据获取  15-24
  2.1 数据采集  15
  2.2 数据预处理  15-19
    2.2.1 中值滤波  16
    2.2.2 图像校正  16-17
    2.2.3 边缘提取  17-19
  2.3 三维重构  19-23
    2.3.1 轮廓拼接  19-20
    2.3.2 等值面绘制  20-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章特征点标定  24-39
  3.1 特征点定义  24-27
    3.1.1 MPEG-4人脸特征点定义  24-25
    3.1.2 人脸特征点定义  25-26
    3.1.3 颅骨特征点定义  26-27
  3.2 特征点提取算法  27-32
    3.2.1 四面体法  28-29
    3.2.2 基于最大方向的特征点提取法  29-30
    3.2.3 统计模型法  30-31
    3.2.4 点分布模型法  31-32
  3.3 特征点标定  32-38
    3.3.1 特征点手动标定  32-34
    3.3.2 特征点半自动标定  34-37
    3.3.3 手动与半自动相结合的特征点标定  37-38
  3.4 本章小结  38-39
第四章主动形状模型建立  39-47
  4.1 形状对齐和配准  39-42
    4.1.1 ICP配准  39-40
    4.1.2 配准算法评价  40-41
    4.1.3 配准实验  41-42
  4.2 模型建立  42-44
  4.3 模型准确性评价  44-45
    4.3.1 模型的通用性  44
    4.3.2 模型的特殊性  44
    4.3.3 模型的紧凑性  44-45
  4.4 实验结果  45-46
  4.5 本章小结  46-47
第五章基于统计模型的颅骨面貌复原  47-53
  5.1 颅面复原  47-49
  5.2 复原实验  49-52
    5.2.1 多分辨率肝脏实验  49-51
    5.2.2 颅面复原实验  51-52
  5.3 本章小结  52-53
第六章颅面复原系统实现  53-61
  6.1 系统功能设计  53-55
  6.2 系统流程图  55-56
  6.3 系统实现  56-60
  6.4 本章小结  60-61
总结和展望  61-63
  本文主要完成工作  61
  未来的研究工作  61-63
参考文献  63-67
读硕士期间发表的论文  67
参与的科研项目  67-68
致谢  68

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