计算机辅助颅骨特征点标定方法研究
发布时间：2021-07-28 03:21
目前,三维模型的特征点广泛应用于模型的检索、重建和配准中,相关特征点标定技术也是当下的研究热点。人类颅骨模型作为一种特殊的三维模型,其表面的特征点标定工作是颅面复原中的关键一步,并且也开始逐渐应用于目前的刑侦、整形手术和失踪人口比对等行业中。但是,颅骨模型由于其自身结构的复杂性和特异性,以及颅骨特征点需要具有一定的生物或医学意义。因此,目前颅骨特征点的标定方法大多数以手工方式为主,这种方式人类主观性较强,其准确性依赖标定人员的经验知识,效率较低。针对颅骨模型特征点标定存在的这些问题,本文提出一种基于知识库的计算机辅助标定颅骨特征点的方法。主要工作进展如下:（1）人类颅骨知识库构建。首先,将颅骨模型进行参数化表示,生成特征描述符;然后针对人类颅骨上的特征点不能简单等同于一般三维模型上的特征点这个问题,为每一个具有人类学意义的特征点生成特征点参数,形成二维特征点选择区域;最后建立人类颅骨知识库,包含颅骨标准化模型、特征描述符以及二维特征点选择区域。（2）提出一种根据颅骨几何特征进行相似性度量方法。基于对人类颅骨模型参数化的结果,分别从颅骨模型的体积、形状以及表面特征点间的欧式距离三方面衡量...
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
通过改变颅骨形态改变面貌基于颅面特征点的应用还有医学领域中人类颅骨上的病灶定位[4]
图 2 等值面抽取颅骨脊线本文主要工作与创新点本文主要工作文针对一般三维模型特征点标定方法不能直接利用在人类颅骨模型特征点题，考虑到对于人类颅骨模型的特征点标定是一种需要生物特性化度量的工三维模型特征点标定工作的基础上，结合人类颅面形态学的知识与传统行、刑侦等）对于颅骨特征点的应用，提出一种基于知识库的计算机辅助颅骨定方法。该方法根据人种、地域、性别和年龄等因素，选取数据无明显缺失好的人类颅骨模型，录入人类颅骨知识库中，将其定义为模板颅骨，接着根用领域对颅骨特征点位置的需要，对这些模板颅骨进行第一轮手工标定，虽工标定特征点耗时费力，但是其标定结果具有一定的参考价值和经验性，可
大约可以得到 300~400张影像数据，这些数据清楚准确的反映了颅骨结构，很好满足本文的研究需求。如图6 所示，是一个颅骨样本经过 CT 扫描得到的部分 CT 影像数据。图 6 颅骨 CT 影像数据（部分）对采集到的头部 CT 影像数据利用计算机软件进行三维建模，生成三维颅骨模型的点云数据。针对重建好的颅骨模型点云数据，将生成的.obj 点云数据文件输入到计算机中，利用 Geomagic Studio 软件显示，如图 7 所示。图 7 人类颅骨模型的点云数据人类颅骨类型的分类主要体现在颅骨形状和颅骨表面外貌，根据人类学知识，造成这些颅骨个体间差异的原因主要是因为种族、地域、年龄和性别等条件。所以，当我们为颅骨知识库选择模板颅骨时，必须是依据这些条件，只有这样，知识库中形成
【参考文献】：
期刊论文
[1]加入迭代因子的层次化颅骨配准方法[J]. 朱丽品,刘晓宁,刘雄乐,卢燕宁. 中国图象图形学报. 2017(04)
[2]基于曲度特征的三维模型检索算法[J]. 周继来,周明全,耿国华,王小凤. 计算机应用. 2016(07)
[3]基于显著特征谱嵌入的三维模型相似性分析[J]. 韩丽,颜震,徐建国,唐棣. 模式识别与人工智能. 2015(12)
[4]三维颅骨特征点的自动标定[J]. 冯筠,陈雨,仝鑫龙,贺小伟,周明全. 光学精密工程. 2014(05)
[5]基于深度图像的人脸模型特征点自动标定[J]. 李康,尚鹏,耿国华. 计算机科学. 2014(04)
[6]三维散乱点云模型的特征点检测[J]. 王丽辉,袁保宗. 信号处理. 2011(06)
[7]三维模型检索算法综述[J]. 徐鹏捷,张媛,史川,叶志伟. 大众科技. 2009(12)
[8]三维坐标转换的两种方法及其比较研究[J]. 张卡,张道俊,盛业华,王培芳,庞佑涛. 数学的实践与认识. 2008(23)
[9]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
[10]基于方向性SUSAN算子的图像角点特征提取[J]. 贺菁,李庆华,王新赛. 小型微型计算机系统. 2008(03)
博士论文
[1]三维模型检索及相关方法研究[D]. 李洪安.西北大学 2014
[2]人面部的代数特征与几何特征的提取及识别[D]. 王宏漫.大连理工大学 2003
硕士论文
[1]基于SIFT特征检测与匹配的快速图像拼接方法研究[D]. 陈月.吉林大学 2017
[2]三维重建中的点云拼接算法研究[D]. 王程远.中北大学 2017
[3]SIFT特征匹配技术研究与应用[D]. 陈晗婧.南京理工大学 2017
[4]计算机辅助三维颅骨性别鉴定方法研究[D]. 赵倩娜.西北大学 2016
[5]基于相对角聚类和支持向量机的人脸特征点定位技术研究[D]. 麻宏静.西北大学 2010
[6]基于轮廓线特征的三维人脸识别算法研究[D]. 李晓娟.北京交通大学 2010
[7]支持向量机与K-均值聚类融合算法研究[D]. 程佳.辽宁师范大学 2008
本文编号：3307101
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
通过改变颅骨形态改变面貌基于颅面特征点的应用还有医学领域中人类颅骨上的病灶定位[4]
图 2 等值面抽取颅骨脊线本文主要工作与创新点本文主要工作文针对一般三维模型特征点标定方法不能直接利用在人类颅骨模型特征点题，考虑到对于人类颅骨模型的特征点标定是一种需要生物特性化度量的工三维模型特征点标定工作的基础上，结合人类颅面形态学的知识与传统行、刑侦等）对于颅骨特征点的应用，提出一种基于知识库的计算机辅助颅骨定方法。该方法根据人种、地域、性别和年龄等因素，选取数据无明显缺失好的人类颅骨模型，录入人类颅骨知识库中，将其定义为模板颅骨，接着根用领域对颅骨特征点位置的需要，对这些模板颅骨进行第一轮手工标定，虽工标定特征点耗时费力，但是其标定结果具有一定的参考价值和经验性，可
大约可以得到 300~400张影像数据，这些数据清楚准确的反映了颅骨结构，很好满足本文的研究需求。如图6 所示，是一个颅骨样本经过 CT 扫描得到的部分 CT 影像数据。图 6 颅骨 CT 影像数据（部分）对采集到的头部 CT 影像数据利用计算机软件进行三维建模，生成三维颅骨模型的点云数据。针对重建好的颅骨模型点云数据，将生成的.obj 点云数据文件输入到计算机中，利用 Geomagic Studio 软件显示，如图 7 所示。图 7 人类颅骨模型的点云数据人类颅骨类型的分类主要体现在颅骨形状和颅骨表面外貌，根据人类学知识，造成这些颅骨个体间差异的原因主要是因为种族、地域、年龄和性别等条件。所以，当我们为颅骨知识库选择模板颅骨时，必须是依据这些条件，只有这样，知识库中形成
【参考文献】：
期刊论文
[1]加入迭代因子的层次化颅骨配准方法[J]. 朱丽品,刘晓宁,刘雄乐,卢燕宁. 中国图象图形学报. 2017(04)
[2]基于曲度特征的三维模型检索算法[J]. 周继来,周明全,耿国华,王小凤. 计算机应用. 2016(07)
[3]基于显著特征谱嵌入的三维模型相似性分析[J]. 韩丽,颜震,徐建国,唐棣. 模式识别与人工智能. 2015(12)
[4]三维颅骨特征点的自动标定[J]. 冯筠,陈雨,仝鑫龙,贺小伟,周明全. 光学精密工程. 2014(05)
[5]基于深度图像的人脸模型特征点自动标定[J]. 李康,尚鹏,耿国华. 计算机科学. 2014(04)
[6]三维散乱点云模型的特征点检测[J]. 王丽辉,袁保宗. 信号处理. 2011(06)
[7]三维模型检索算法综述[J]. 徐鹏捷,张媛,史川,叶志伟. 大众科技. 2009(12)
[8]三维坐标转换的两种方法及其比较研究[J]. 张卡,张道俊,盛业华,王培芳,庞佑涛. 数学的实践与认识. 2008(23)
[9]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
[10]基于方向性SUSAN算子的图像角点特征提取[J]. 贺菁,李庆华,王新赛. 小型微型计算机系统. 2008(03)
博士论文
[1]三维模型检索及相关方法研究[D]. 李洪安.西北大学 2014
[2]人面部的代数特征与几何特征的提取及识别[D]. 王宏漫.大连理工大学 2003
硕士论文
[1]基于SIFT特征检测与匹配的快速图像拼接方法研究[D]. 陈月.吉林大学 2017
[2]三维重建中的点云拼接算法研究[D]. 王程远.中北大学 2017
[3]SIFT特征匹配技术研究与应用[D]. 陈晗婧.南京理工大学 2017
[4]计算机辅助三维颅骨性别鉴定方法研究[D]. 赵倩娜.西北大学 2016
[5]基于相对角聚类和支持向量机的人脸特征点定位技术研究[D]. 麻宏静.西北大学 2010
[6]基于轮廓线特征的三维人脸识别算法研究[D]. 李晓娟.北京交通大学 2010
[7]支持向量机与K-均值聚类融合算法研究[D]. 程佳.辽宁师范大学 2008
本文编号：3307101
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3307101.html
