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3D面皮的五官分区配准与点对应算法分析

日期:2018年01月15日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:1159
论文价格:150元/篇 论文编号:lw201501131919067889 论文字数:27632 所属栏目:五官科论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
第一章绪论

1.1研究背景
面皮复原,也称项骨复原技术,是以人类学中的项骨与容貌之间的形态关系为依据,通过计算机的三维重建技术,对项骨合理添加一定厚度的软组织进而实现面部容貌复原的技术。人类学研究已经表明:颜骨形状、软组织的厚度与面部的几何形态有着十分紧密的关系。面部五官的分布位置主要依赖于颜骨的结构,项骨的形态与面部的软组织厚度决定了面部的基本形态。项面复原技术具有广泛的应用,主要表现在如下方面:
1.古人类与历史人物的面貌复原
古人类与历史人物的面貌复原己经有多个成功的案例,使现代人可以欣赏到古代著名人物的风采。这些成功的案例包括:距今六千年前的人类先祖;3800年前的新疆“楼兰美女”;长沙市马王堆1号汉墓出土的2000多年前的长沙国丞相夫人辛追;比辛追早100年的汉朝美女凌惠平;唐代的公主李倕;清朝历史上惟一一位维吾尔族后妃香妃。图1展不了辛追18岁和30岁的复原面貌。

2.无名尸骨的身份认定[1][2]
在公安刑侦过程中,经常获得的是无名项骨,而与之相对应的软组织经常由于各种原因而损坏、腐烂或风化,这给案件的侦破带来了很大的难度。由于颇骨具有坚固、相对稳定、不易被篡改以及较强的抗腐烛性等特性,所以项骨会在事故灾难中很好的保留下来。通过顿面复原技术获得与生前相貌相似的容貌,可以为破案提供更多的线索,加速案件的侦破。
在计算机辅助的经典颜面复原算法中,基于统计理论的颜面复原技术[3][4]是一种非常有效的算法。基于统计模型的复原方法对获得的三维面皮样本进行统计训练,将获得的先验知识科学的用于指导面皮的复原,可以有效的避免单一参考样本对复原结果的影响,使复原出的面皮几何形态更合理,更加接近于真实的相貌。
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1.2研究意义
在21世纪,伴随着信息科学技术的高速发展,计算机通过对图像、触觉、声音等重要信息的捕获与综合分析,可以为用户主动的提供服务。面部[5]是人身体中一个非常重要的部位,它传递了大量丰富的信息。通过对面部的信息进行分析,计算机将会更好的服务于人类。
近年来,计算机辅助顿面复原已经发展成为计算机图形学领域的一个热点问题,受到了大量研究机构的关注。烦面复原技术具有广泛的应用,如历史人物的面貌复原、刑侦、医学整形、器官分割、遗骨认领等。与传统复原方法相比较,基于统计的领面复原方法更加科学,复原结果与真实面貌更加接近,近年来逐渐发展成为计算机辅助的颇面复原领域的研究热点。在基于统计的颇面复原技术的各个步骤中,三维点对应关系的准确建立起着承前启后的作用,它在很大程度上影响了高质量面皮样本训练集的建立以及卢页面复原结果的准确性。但是目前国内外对于面皮三维点对应关系的研究较少,所以在三维面皮之间建立具有生理位置一致性的点对应关系,有利于推动颂面复原的进一步发展。
三维点对应对于三维人脸识别[6]同样具有重要意义。在现代社会中,身份认证技术正起着越来越重要的作用。与人脸识别相比,基于指纹,虹膜的识别技术具有更高的可靠性,但是人脸识别具有友好,易被用户接受的优势而具有更加广阔的前景。三维人脸识别技术首先要求对获得的三维面皮模型进行去噪并提取特征,然后与库中己知身份的面皮模型进行匹配,最后对提取的特征进行分类判别,实现身份认证。三维面皮点对应关系的建立,可以加速模型的去噪,方便特征的提取,提高人脸识别的准确率。
三维面皮点对应这一难题的解决,对于推动面皮形态学规律研究具有重要的基础性意义,对三维面皮模型的特征点自动标定也具有重要的推动作用,以及对统计形状模型的建立也起到了重要的指导意义,另外对模型分割等问题的研究也起到了一定的促进作用。
三维面皮点对应的研究工作得到了陕西省科学技术研究发展计划项目(国际合作)的大力支持,项目名称:顿像重合相似性决策方法;项目编号:2013KW04-04。
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第二章三维面皮点对应的流程和预备工作

基于统计模型的烦面复原技术,需要对所有三维面皮样本做统计训练,将获得的先验知识用于指导面貌复原,有效的避免了样本单一性对复原结果的影响。相比其它计算机辅助的面貌复原方法,复原结果更加客观。但是基于统计的复原方法要求三角网格表示的面皮数据必须是单层的,并且需要对面皮样本进行必要的预处理,预处理的结果对后续的实验结果有着直接的影响。本章首先介绍了 PCDM点对应算法的流程,然后在点对应的预备工作中,介绍了三维面皮模型的重建和法兰克福坐标归一化处理。

2.1三维面皮点对应的流程
针对基于统计模型的颉面复原中的点对应问题,本文提出了 PCDM点对应算法。第一步,对重建获得的面皮模型实现了法兰克福坐标系归一化处理;第二步,定义并标定面皮模型的特征点,设计了基于特征点的五官分割模板,并根据模板计算测地线实现面皮的分区;第三步,采用基于ICP和TPS结合的配准算法实现了各个分区的配准,使各个分区能够近似重合;第四步,计算各个分区模型中顶点的微分属性以及多尺度几何特征,根据提出的点对应算法实现面皮点对应关系的建立。算法的流程图如图2所示,本文在第二章中介绍面皮模型的三维重建和法兰克福坐标系归一化,第三章介绍测地线分区,第四章介绍面皮分区的配准,第五章介绍点对应算法的具体步骤。

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2.2单层三维面皮模型的重建
2.2.1原始CT图像的获取
实验中釆用的三维面皮模型都是通过二维CT[i3]图像重建出来的。为了保证颂面复原实验的科学性,CT图像都是通过医院的螺旋CT机采集得到的。CT图像的成像原理是:人体不同组织对X射线的吸收性和透过率不同。人体组织密度越高吸收的X射线越多,在CT图像中显示的越亮,反之组织密度越小,在图像中显示的越暗。在CT数据采集过程中,CT机对人体头部每隔1.5min进行一次断层扫描。根据头部的大小,每个人的CT图像约200-300张。如图3所示为CT扫描得到的一组连续图像,它的像素大小是0.5 0.5mm,分辨率是512 512。

CT图像是数字化图像,它被保存成计算机可以识别的DICOM[i4]格式的文件。DICOM即医学数字成像和通信标准,它是由美国放射学会ACR和全美电子厂商联合会NEMA联合制定的,在制定的过程中参考了很多相关的国际标准。目前,在医疗信息标准中,DICOM是应用最广泛的标准之一,如应用于放射诊疗诊断设备,核磁共振,CT,超声等。现在国际上采用的是3.0版的标准,它规范了医学图像的采集、存档、传输、显示及查询等问题。
2.1.2 CT图像的三维重建
三维模型的重建[15]是计算机图形学中的一个重要研究课题,同时也广泛应用于医学三维重建和医学教育中,如解剖教学,虚拟手术等。从医院获取的原始CT数据只是一组二维连续断层图像的集合,无法通过计算机清晰地、立体地显示面皮样本,所以需要将原始二维CT数据转化为三维模型。
在基于统计的颜面复原研究中,要求将采集的活体样本CT断层图像进行三维表面重建,以获得单层三角网格表示的面皮样本。面皮样本要求采用单层三角网格表示,主要有以下两方面的原因:①单层三角网格表示的面皮模型只包含面皮表面的必要顶点及拓扑信息,信息冗余度低,存储空间小,绘制效率高;②便于领面复原研究。非单层模型内部包含的顶点对面皮数据的配准、点对应等后期处理造成很大的困难,因此需要将面皮模型内部顶点当作杂质去除掉。
将活体样本CT数据进行三维重建,得到单层三角网格表示的面皮模型,需经过以下两个步骤:
步骤一:CT断层图像的轮廓线提取。轮廓线的提取直接决定了重建出来的三维模型的精确度。目前,轮廓线提取的算法主要分为三类:①基于图像分割的方法,如阀值法。此法对阀值范围固定的对象分割效果较好,但对于阀值范围有交叉或范围很大的对象则难以准确分割。②基于边缘检测的方法,此类方法通过边缘检测算法实现了轮廓线提取。它可划分为基于搜索和基于零交叉两种类型,如基于数学形态学的边缘检测、多尺度边缘检测。③基于形变模型的方法,其中最典型的方法是主动轮靡模型[i6](snake算法)。自1987年提出以来,它在图像分析领域得到了广泛的应用。主动轮廓模型对噪声不敏感,具有从复杂的背景中准确的提取出目标轮靡的能力,所以它很适合于处理CT图像以获得特定组织的轮廓线。
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第三章三维面皮的分区.................................. 15
3.1分区方法研究现状.................................. 15
3.2特征点的定义及标定.................................. 16
3.2.1面部的生理结构及器官的分布特征.................................. 16
3.2.2面皮特征点的定义.................................. 17
3.2.3特征点的标定.................................. 19
3.3面皮分区的几何模板.................................. 20
3.4测地线计算.................................. 20
3.4.1 MMP算法流程概述.................................. 21
3.4.2基于点光源的窗口传播方法.................................. 23
3.4.3测地线路径回溯算法.................................. 24
3.5面皮分区的切割.....