基于CT數(shù)據(jù)的顱面信息提取及三維重建研究.pdf

1、顱面形態(tài)學(xué)通過研究找出人的顱骨和面貌之間的形態(tài)關(guān)系，為顱骨面貌復(fù)原提供科學(xué)依據(jù)，近年來這方面的研究受到了廣泛的關(guān)注和重視。本文針對(duì)顱面信息提取與三維重建展開研究，以人體腦部CT圖象作為樣本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了CT圖象的預(yù)處理、分割及輪廓線提取，為快速重建三維模型提供了良好基礎(chǔ)。本文研究工作主要包括： (1)提出了一種剔除CT圖象中冗余影象的方法，該方法結(jié)合圖像分割與輪廓跟蹤，在獲得面皮輪廓線的同時(shí)能夠自動(dòng)進(jìn)行冗余影像的剔除，實(shí)驗(yàn)表明該算

2、法速度快，剔除效果好，能夠?qū)崿F(xiàn)大量CT數(shù)據(jù)的批處理。 (2)利用遺傳算法得到了吉布斯分布的參數(shù)估計(jì)，結(jié)合最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則，提出了GA—MRF—MAP分割算法。與現(xiàn)有的幾種CT圖象分割算法相比，應(yīng)用GA—MRF—MAP算法得到的分割結(jié)果區(qū)域一致性好，正確率高，并實(shí)現(xiàn)了無監(jiān)督分割。 (3)在梯度算子與四鄰域法的基礎(chǔ)上提出了射線掃射法與坐標(biāo)法，只提取骨骼的最外層輪廓線，避免了多余輪廓線造成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及重建壓力。 (4)