单层闭合颅面三维模型重建及其特征点标定算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·颅面三维模型重建 | 第10-11页 |
| ·人脸模型特征点标定 | 第11-12页 |
| ·本文研究思路 | 第12-14页 |
| ·本文结构框架 | 第14-17页 |
| 第二章 颅面CT图像预处理 | 第17-27页 |
| ·医学CT图像简介 | 第17-18页 |
| ·图像去噪与增强 | 第18-22页 |
| ·去噪 | 第18-20页 |
| ·增强 | 第20-22页 |
| ·图像二值化 | 第22-26页 |
| ·手工阈值法 | 第22-23页 |
| ·OTSU法 | 第23-24页 |
| ·NIBLACK算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 颅面CT外轮廓提取 | 第27-41页 |
| ·边缘检测 | 第27-32页 |
| ·经典算子 | 第27-29页 |
| ·射线扫描法 | 第29-30页 |
| ·Snake与射线结合法 | 第30-32页 |
| ·基于曲线演化的外轮廓提取 | 第32-37页 |
| ·曲线演化 | 第32-34页 |
| ·数学模型 | 第34-35页 |
| ·轮廓提取模型 | 第35-37页 |
| ·实验流程与分析 | 第37-40页 |
| ·实验步骤 | 第37页 |
| ·实验过程 | 第37-38页 |
| ·结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人脸和颅骨三维模型重建 | 第41-53页 |
| ·基于MC算法的模型重建 | 第41-43页 |
| ·基于轮廓线的表面重建 | 第43-44页 |
| ·基于最小累积面的三维模型重建 | 第44-48页 |
| ·轮廓点序列化 | 第45-46页 |
| ·最小累积面的主要思想 | 第46-47页 |
| ·算法描述 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·相邻两层CT的轮廓线及其对应的网格 | 第48-49页 |
| ·本文重建的模型 | 第49-50页 |
| ·与其它方法的比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 人脸模型特征点标定 | 第53-67页 |
| ·人脸特征点 | 第53-54页 |
| ·特征点标定流程 | 第54-55页 |
| ·人脸深度图像的生成 | 第55-57页 |
| ·球面坐标变换 | 第55页 |
| ·球面深度图像 | 第55-57页 |
| ·深度图像特征点自动标定 | 第57-64页 |
| ·SUSAN算子 | 第57-59页 |
| ·基于SUSAN算子的五官分割 | 第59-61页 |
| ·基于灰度积分投影的五官及特征定位 | 第61-63页 |
| ·基于人脸几何模型的内眼角定位 | 第63-64页 |
| ·人脸模型特征点标定 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第67-73页 |
| ·系统功能设计 | 第67页 |
| ·系统结构与流程 | 第67-69页 |
| ·系统功能实现 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 小结与展望 | 第73-75页 |
| 小结 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
