【技术实现步骤摘要】
一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法
本专利技术涉及一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，属于计算机图形学、人类学、公共安全领域。
技术介绍
颅骨面貌复原是根据人体头面部软组织分布以及颅骨与面貌五官间的形态关系，在颅骨或颅骨的石膏模型上用可塑物质(橡皮泥、粘土、塑像蜡等)生成颅骨生前面貌的技术。然而，手工复原技术存在复原技术难度高难掌握、复原结果主观性强、复原过程周期长等局限。近年来，随着三维扫描、医学影像、计算机图形学、机器学习等技术的发展，计算机辅助颅骨面貌复原技术已经成为研究的热点问题之一。与手工面貌复原技术相比较，计算机颅面复原技术具有复原速度快、复原结果客观、复原方法易于掌握等优势。基于软组织厚度的计算机辅助面貌复原已被国内外学者广泛应用，其主要可分为两类：(1)基于软组织厚度的颅面复原。该方法首先统计不同年龄、性别、种族的少量面部特征点处的软组织厚度均值，然后将其作为待复原颅骨对应特征点处的软组织厚度，从而通过插值或蒙皮技术实现三维颅面复原。例如，Vanezis等人采用激光扫描仪采集颅骨三维模型，在颅骨表面标定40个特征点，根据测量得到的软组织厚度计算颅骨特征点对应的面貌特征点的位置，最后将参考面貌模型向计算出的面貌特征点变形，实现颅面复原[1]。我们在前期工作中分别计算了不同性别、年龄段78个颅骨特征点[2]和面部稠密点的软组织厚度[3]，进而利用薄板样条函数实现参考面貌模型向计算出的面貌特征点的变形，进而实现颅面复原。由于待复原颅骨每个顶点软组织厚度的测量方向与统计软组织厚度时每个样本顶点的测量方向并不一致，使得直接...
【技术保护点】
1.一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，依据在从CT影像重建获得的现代人的颅骨和面貌三维模型上标定的颅骨特征点和面貌特征点，采用非刚性配准算法实现颅骨三维模型间和面貌三维模型间的非刚性变形，从而将沿法线方向的投影点作为对应点建立现代人颅骨三维模型间的稠密对应点云，基于所述对应关系采用主成分分析算法通过求解特征值和特征向量建立现代人颅骨的统计形状模型，从而用于第二步古人类颅骨的点云稠密对应；第二步，根据第一步获得的现代人颅骨的统计形状模型，采用在统一能量函数框架下的非刚性配准和主成分分析方法，建立古人类颅骨和现代人参考颅骨三维模型的稠密对应点云；第三步，根据第一步获得的现代人颅骨的稠密对应点云和现代人颅骨对应的三维面貌模型，计算性别、年龄因素约束的面部软组织厚度回归模型；利用第二步获得的古人类颅骨的稠密对应点云，实现古人类颅骨面貌的初步复原；第四步，针对第三步获得的面貌初步复原三维模型和建立的现代人三维面貌的统计形状模型，计算主成分系数实现颅面精确复原；第五步，基于反馈评价的颅面复原结果交互编辑，通过比较古人类颅面复原结果的面部软组织分布和...
【技术特征摘要】
1.一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，依据在从CT影像重建获得的现代人的颅骨和面貌三维模型上标定的颅骨特征点和面貌特征点，采用非刚性配准算法实现颅骨三维模型间和面貌三维模型间的非刚性变形，从而将沿法线方向的投影点作为对应点建立现代人颅骨三维模型间的稠密对应点云，基于所述对应关系采用主成分分析算法通过求解特征值和特征向量建立现代人颅骨的统计形状模型，从而用于第二步古人类颅骨的点云稠密对应；第二步，根据第一步获得的现代人颅骨的统计形状模型，采用在统一能量函数框架下的非刚性配准和主成分分析方法，建立古人类颅骨和现代人参考颅骨三维模型的稠密对应点云；第三步，根据第一步获得的现代人颅骨的稠密对应点云和现代人颅骨对应的三维面貌模型，计算性别、年龄因素约束的面部软组织厚度回归模型；利用第二步获得的古人类颅骨的稠密对应点云，实现古人类颅骨面貌的初步复原；第四步，针对第三步获得的面貌初步复原三维模型和建立的现代人三维面貌的统计形状模型，计算主成分系数实现颅面精确复原；第五步，基于反馈评价的颅面复原结果交互编辑，通过比较古人类颅面复原结果的面部软组织分布和现代人的面部软组织分布之间的差异，确定复原结果不佳的区域，再通过调整面貌复原结果对应的主城分系数，实现复原面貌的交互编辑。2.根据权利要求1所述的一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于：所述第一步具体步骤如下：步骤1.1：颅面三维外表面建模和特征点标定；针对采集获得的现代人头部医学影像数据，通过图像分割、三维重建和外表面提取步骤，实现颅骨和面貌外表面的三维建模，并利用软件标定颅骨特征点和面貌特征点，上述特征点将用于颅骨模型配准和面貌模型配准；步骤1.2：从现代人颅骨外表面模型库中选择任意颅骨作为参考模型，采用带有尺度的最近点迭代算法，计算平移变换、旋转变换和缩放变换，实现颅骨模型库中参考模型向其余样本颅骨模型的刚性配准；采用非刚性最近点迭代算法计算参考模型上每个顶点的仿射变换，实现参考模型向其余样本颅骨模型的非刚性配准；步骤1.3：将非刚性配准后的现代人颅骨模型间沿法线方向的投影点作为对应点，建立颅骨模型间的点云稠密对应，进而计算现代人颅骨的平均模型meanskull，并将归一化后的平均颅骨作为参考颅骨模型；步骤1.4：将现代人颅骨模型库中的每个颅骨归一化，采用带有尺度的最近点迭代算法和非刚性最近点迭代算法，计算参考颅骨模型每个顶点的仿射变换，实现参考颅骨模型向现代人颅骨外表面数据库中每个颅骨模型的非刚性配准；步骤1.5：将配准后的参考颅骨模型和现代人颅骨外表面数据库中每个颅骨模型间沿法线方向的投影点作为对应点，建立现代人颅骨模型的点云稠密对应；步骤1.6：将步骤1.4中归一化的现代人颅骨模型表示为其中pi表示颅骨每个顶点的坐标，l表示颅骨顶点的个数，则将每个现代人的颅骨模型表示为向量，记为[x0,y0,z0,x1,y1,z1,…,xl-1,yl-1,zl-1]T，采用主成分分析方法计算现代人颅骨模型的主成分skullVector＝[svector0,svector1,…,svectorf]和现代人颅骨对应的主成分系数其中svectori表示统计形状空间中的主成分，sbi表示主成分系数，f表示主成分的个数，进而建立归一化的现代人颅骨的统计形状模型；可将现代人颅骨模型表示为Modernskull＝meanskull+skullVector·Moderncoff，其中Modernskull表示利用统计形状模型计算获得的现代人颅骨，Moderncoff表示该现代人颅骨对应的主成分系数，meanskull表示平均颅骨模型，该模型将用于步骤二中古人类颅骨的点云稠密对应。3.根据权利要求1所述的一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于：所述第二步，具体步骤如下：步骤2.1：针对三维扫描获得的古人类颅骨的三维模型，采用粗细两次等角度采样的方法计算古人类颅骨的外表面模型；首先将古人类颅骨模型变换到法兰克福坐标系下，定义沿z轴方向的采样间隔为dist，沿水平方向的采样角度间隔为5度，每层轮廓的采样的中心为(0,0,zi)，zi为沿z轴的坐标其值由dist决定，则采用柱面采样初步计算古人类颅骨的外轮廓；然后，针对每层外轮廓点集，计算每层轮廓的中心坐标oi(xi,yi,zi)，将其作为新的每层轮廓的采样的中心，定义沿z轴方向的采样间隔为dist，沿水平方向的采样角度间隔为1度，重新计算古人类颅骨的外轮廓点集；最后，采用最短对角线算法实现古人类颅骨外表面的三维建模；步骤2.2：针对步骤1.1中已经标定的现代人颅骨特征点，采用最近点迭代算法实现现代人颅骨特征点的配准，采用主成分分析算法计算现代人颅骨的平均特征点、主成分和主成分系数，建立现代人颅骨特征点的统计形状模型；利用该统计形状模型，将现代人颅骨的平均特征点作为初始特征点，采用活动轮廓模型迭代的优化计算古人类颅骨的特征点；步骤2.3：针对已经计算的现代人颅骨的平均特征点和古人类颅骨的特征点，采用在统一能量函数框架下的非刚性配准和主成分分析方法，实现古人类颅骨的点云稠密对应，进而实现古人类颅骨在统计形状空间中的表示。4.根据权利要求1所述的一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于：所述第三步具体步骤如下：步骤3.1：针对现代人颅骨的点云稠密对应，计算现代人每个颅骨样本各个顶点的软组织厚度值，建立性别和年龄的软组织厚度回归模型；步骤3.2：依据推测的古人类的年龄和性别，利用软组织厚度回归模型，计算古人类颅骨的面部软组织分布，并将其用于颅面初步复原。5.根据权利要求1所述的一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，其特征在于：所述第四步，具体步骤如下：步骤4.1：针对现代人的面貌三维模型，采用步骤一的非刚性配准方法，建立现代人面貌模型的点云稠密对应；对现代人的面貌三维模型归一化，采用主成分分析方法建立归一化的现代人面貌统计形状模型，主成分记为fMarkVector＝[fmarkv...
【专利技术属性】
技术研发人员：税午阳，吴秀杰，周明全，邓擎琼，
申请(专利权)人：北京师范大学，中国科学院古脊椎动物与古人类研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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