【摘要】：相較于傳統(tǒng)顱面復(fù)原方法,計算機輔助顱面復(fù)原方法具有明顯的優(yōu)勢,其復(fù)原結(jié)果更加接近真實面模型。顱面相似性度量方法不僅可以評價復(fù)原結(jié)果,而且評估復(fù)原方法,有改善已有的復(fù)原方法。因此,顱面相似性度量逐漸成為顱面形態(tài)學(xué)研究熱點。本文以三維顱面模型為研究對象,重點研究顱面放射狀特征點提取方法,并將自適應(yīng)鄰域應(yīng)用于相似性度量方法,旨在解決自動度量顱面模型相似性。主要研究工作如下:1、實現(xiàn)三維顱面模型重建與標(biāo)準(zhǔn)化處理。主要包括基于CT數(shù)據(jù)的三維顱面重建、顱面復(fù)原、統(tǒng)一法蘭克福坐標(biāo)并尺度歸一化。通過CT數(shù)據(jù)重建顱骨和真實面貌模型,基于顱骨面貌復(fù)原獲取復(fù)原面貌模型。統(tǒng)一真實面貌模型和復(fù)原面貌模型坐標(biāo)系、并尺度歸一化,為后續(xù)研究提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2、針對傳統(tǒng)面貌相似性度量方法容易受主觀影響以及半自動面貌特征點提取方法存在標(biāo)定不準(zhǔn)確等問題,提出了一種基于放射狀特征點的顱面相似性自動度量算法。融合人臉識別的經(jīng)驗知識,首先提取面貌模型上始于鼻尖、終于面貌模型邊界的不同密集程度的放射狀面部輪廓線,按照等測地距離提取輪廓線上的特征點;之后,計算鄰域點的加權(quán)平均形狀因子度量特征點,采用相關(guān)系數(shù)衡量面貌模型間相似性。實驗表明,該方法可以自動提取特征點并進(jìn)行三維面貌模型的相似性度量,且度量結(jié)果與主觀評判一致。3、針對復(fù)原面貌模型沒有表情特征,提出了一種基于自適應(yīng)鄰域特征描述子的三維面貌相似性度量算法。分析不同表情面部輪廓線上特征點的變化情況,利用自適應(yīng)鄰域約束條件選取與表情特征無關(guān)的鄰域點,并參與構(gòu)建特征點的幾何特征描述子。以測地距離作為依據(jù)衡量復(fù)原面貌模型與真實面貌模型之間的相似程度。實驗結(jié)果表明,該方法可以有效地進(jìn)行三維面貌模型相似性度量,對具有表情特征的面貌模型具有較好的魯棒性。
【圖文】：

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文效應(yīng)以及超聲測量法中存在的問題。本文實驗數(shù)據(jù)，統(tǒng)一采用 CT 醫(yī)學(xué)圖像作為原始實驗數(shù)據(jù)。電子計算機斷層掃描(Computed Tomography, CT)，通過 CT 獨有的窗口技術(shù)，實現(xiàn)精確地識別和測量面部軟組織和顱骨。CT 是無重疊、斷層成像，高分辨率和測距功能可以更好的顯示活體顱骨周圍的軟組織，軟組織的測量結(jié)果更為客觀可信。獲取活體CT顱面數(shù)據(jù)過程中，要統(tǒng)一CT采集設(shè)備的參數(shù)，且采集者應(yīng)為未做過頭部手術(shù)且顱面形態(tài)正常的成年人。采集過程中，采集者頭部不能存在金屬部件或者裝飾，面部表情保持中性，雙眼目視前方。由 CT 獲取的顱面醫(yī)學(xué)圖像是由一定數(shù)目不同灰度等級像素以矩陣的形式排列構(gòu)成，不同的像素反映了顱面不同組織部位對 X 射線的衰減系數(shù)。由 CT 掃描儀獲取的 CT 影像如圖 1 所示，每個切片的分辨率是512 512，顏色深度為 16 位，數(shù)據(jù)描述、傳輸以及保存都是采用 DICOM3.0 標(biāo)準(zhǔn)。由于活體頭部尺寸不同，每個活體顱面數(shù)據(jù)具有大約 400 張 CT 醫(yī)學(xué)圖像才可以獲得完整的顱面影像數(shù)據(jù)。

直接采用八鄰域法即可提取面貌輪廓線，如圖 2 給出了顱骨、面皮對應(yīng)的輪廓曲線。圖 2 顱骨、面皮輪廓線圖2.2.2 基于輪廓線三維建�；谳喞�的三維建模[42]是在精準(zhǔn)獲取顱骨、面貌的輪廓線的基礎(chǔ)上，，按照對相鄰切片上輪廓線點集的拓?fù)浞诸惥幋a和結(jié)構(gòu)識別，將復(fù)雜的顱骨、面貌三維重建問題
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：D919;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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4 崔晨e

本文編號：2637597