目 錄
前 言
第一部分 基礎(chǔ)理論
第一章 顱面形態(tài)信息學(xué)概述1
1.1 顱面形態(tài)信息學(xué)的研究背景和意義1
1.1.1 顱面形態(tài)信息學(xué)簡(jiǎn)介1
1.1.2 顱面形態(tài)的認(rèn)識(shí)和進(jìn)步回顧3
1.1.3 顱面形態(tài)信息學(xué)研究意義與應(yīng)用價(jià)值8
1.2 顱面形態(tài)信息學(xué)研究進(jìn)展9
1.2.1 顱骨與面貌的數(shù)據(jù)庫技術(shù)10
1.2.2 計(jì)算機(jī)輔助顱面重構(gòu)技術(shù)10
1.2.3 顱骨與面貌的表示模型11
1.2.4 面貌真實(shí)感處理技術(shù)12
1.2.5 顱骨面貌復(fù)原評(píng)價(jià)技術(shù)12
1.3 顱面形態(tài)信息學(xué)體系12
1.3.1 顱面形態(tài)信息學(xué)知識(shí)體系14
1.3.2 顱面形態(tài)信息學(xué)技術(shù)體系14
1.3.3 顱面形態(tài)信息學(xué)應(yīng)用體系16
1.4 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)17
1.5 本章小結(jié)18
參考文獻(xiàn)18
第二章 顱面復(fù)原技術(shù)基礎(chǔ)21
2.1 顱面復(fù)原關(guān)鍵問題21
2.1.1 顱面數(shù)據(jù)表示21
2.1.2 顱面形態(tài)關(guān)系獲取21
2.1.3 顱面復(fù)原方法評(píng)價(jià)23
2.2 醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理技術(shù)23
2.2.1 圖像濾波23
2.2.2 去除噪聲25
2.2.3 顱面輪廓提取30
2.3 顱面模型表示與處理32
2.3.1 三維顱面模型表示32
2.3.2 三維顱面模型處理35
2.3.3 三維顱面模型坐標(biāo)校正43
2.4 顱面復(fù)原基本方法44
2.4.1 顱面配準(zhǔn)基礎(chǔ)44
2.4.2 顱面復(fù)原方法47
2.5 本章小結(jié)50
參考文獻(xiàn)50
第二部分 處理技術(shù)
第三章 顱面數(shù)據(jù)的采集與管理54
3.1 顱面數(shù)據(jù)采集方法54
3.1.1 傳統(tǒng)測(cè)量方法55
3.1.2 CT掃描55
3.1.3 激光掃描57
3.1.4 超聲波58
3.2 活體顱面CT數(shù)據(jù)采集規(guī)范58
3.2.1 顱面數(shù)據(jù)采集規(guī)范和步驟59
3.2.2 人臉紋理數(shù)據(jù)采集和處理規(guī)范59
3.3 顱面數(shù)據(jù)庫組織59
3.3.1 數(shù)據(jù)采樣要求60
3.3.2 顱骨類型的分類61
3.3.3 知識(shí)庫的存儲(chǔ)內(nèi)容62
3.3.4 知識(shí)的選擇與推理65
3.3.5 國(guó)內(nèi)外顱面數(shù)據(jù)庫66
3.4 本章小結(jié)67
參考文獻(xiàn)67
第四章 顱面數(shù)據(jù)三維建模方法69
4.1 基于影像數(shù)據(jù)的建模69
4.1.1 基于Marching Cubes的體素建模69
4.1.2 基于輪廓線的三維重建71
4.2 基于多視深度圖像的建模73
4.2.1 深度圖像的配準(zhǔn)73
4.2.2 深度圖像融合80
4.3 三維模型孔洞修補(bǔ)81
4.4 模型光順處理86
4.4.1 網(wǎng)格模型光順處理86
4.4.2 點(diǎn)云模型光順處理88
4.5 本章小結(jié)92
參考文獻(xiàn)92
第五章 顱面形態(tài)測(cè)量分析96
5.1 顱骨和人臉的結(jié)構(gòu)96
5.2 顱骨特征點(diǎn)的定義98
5.3 軟組織厚度測(cè)量及分析100
5.3.1 軟組織厚度測(cè)量100
5.3.2 軟組織厚度分析101
5.4 顱骨和面貌模型測(cè)量107
5.5 基于顱骨幾何測(cè)量項(xiàng)的性別判別114
5.6 本章小結(jié)119
參考文獻(xiàn)119
第六章 基于知識(shí)分析模型的顱面復(fù)原121
6.1 基于知識(shí)分析的顱面復(fù)原流程121
6.2 基于稀疏軟組織厚度的顱面復(fù)原方法122
6.2.1 軟組織厚度特征點(diǎn)定義124
6.2.2 特征點(diǎn)標(biāo)定125
6.2.3 軟組織厚度獲取126
6.2.4 軟組織厚度與屬性規(guī)律統(tǒng)計(jì)128
6.2.5 頗面復(fù)原具體步驟129
6.3 基于稠密軟組織厚度的顱面復(fù)原方法133
6.3.1 顯式的稠密軟組織復(fù)制方法134
6.3.2 隱式的稠密軟組織復(fù)制方法135
6.4 本章小結(jié)137
參考文獻(xiàn)138
第七章 基于統(tǒng)計(jì)模型的顱面復(fù)原142
7.1 統(tǒng)計(jì)形變模型143
7.2 基于最小二乘擬合的顱面統(tǒng)計(jì)復(fù)原方法145
7.3 基于后驗(yàn)概率最大的顱面統(tǒng)計(jì)復(fù)原146
7.3.1 建立依賴屬性變化的模型146
7.3.2 基于薄板樣條TPS變形的統(tǒng)計(jì)模型匹配148
7.3.3 基于后驗(yàn)概率最大的顱面統(tǒng)計(jì)復(fù)原實(shí)驗(yàn)結(jié)果149
7.4 基于層次化顱面統(tǒng)計(jì)模型的復(fù)原151
7.4.1 基于全局統(tǒng)計(jì)模型的復(fù)原151
7.4.2 顱面分區(qū)統(tǒng)計(jì)模型152
7.4.3 層次化顱面復(fù)原模型的融合154
7.4.4 層次化顱面復(fù)原的實(shí)驗(yàn)結(jié)果156
7.5 基于統(tǒng)計(jì)回歸的顱面復(fù)原158
7.5.1 回歸建模159
7.5.2 基于回歸模型的顱面復(fù)原160
7.5.3 統(tǒng)計(jì)回歸顱面復(fù)原實(shí)驗(yàn)結(jié)果161
7.6 本章小結(jié)163
參考文獻(xiàn)163
第八章 人臉真實(shí)感處理165
8.1 人臉形狀編輯165
8.1.1 基于B樣條的網(wǎng)格變形式編輯166
8.1.2 基于RBF插值三維網(wǎng)格編輯167
8.1.3 基于剛性胞元的自由變形方法168
8.2 互官替換169
8.2.1 五官分割169
8.2.2 五官替換融合172
8.3 紋理編輯175
8.3.1 人臉紋理圖像的生成175
8.3.2 紋理映射176
8.4 頭發(fā)建模179
8.4.1 頭發(fā)的交互式造型179
8.4.2 頭發(fā)的非交互式造型182
8.4.3 頭發(fā)的光照散射渲染184
8.4.4 頭發(fā)的陰影渲染185
8.4.5 基于發(fā)型約束域的可重用頭發(fā)模型建模187
8.5 飾物添加191
8.6 本章小結(jié)192
參考文獻(xiàn)192
第九章 顱面重構(gòu)的評(píng)價(jià)方法197
9.1 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展197
9.2 基于面貌特征點(diǎn)的相似度評(píng)價(jià)199
9.2.1 基于面貌特征點(diǎn)的特征提取199
9.2.2 特征向量的相似度計(jì)算200
9.2.3 基于歐氏距離的相似度評(píng)價(jià)結(jié)果分析200
9.3 基于面貌輪廓曲線特征的相似度評(píng)價(jià)202
9.3.1 面貌輪廓曲線202
9.3.2 基于三維面貌輪廓曲線特征的相似度計(jì)算204
9.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析205
9.4 基于測(cè)地距離的相似度評(píng)價(jià)205
9.4.1 兩組頂點(diǎn)集的空問分布關(guān)系206
9.4.2 面貌模型中等測(cè)地區(qū)域的提取207
9.4.3 基于分布矩陣的相似度計(jì)算208
9.4.4 基于測(cè)地距離的相似度評(píng)價(jià)結(jié)果分析208
9.5 基于照片的重構(gòu)面貌的相似度評(píng)價(jià)方法209
9.5.1 人臉識(shí)別領(lǐng)域的相關(guān)方法210
9.5.2 基于照片的相似度評(píng)價(jià)算法210
9.5.3 基于特征點(diǎn)質(zhì)量的相似性度董214
9.5.4 與三維模型的復(fù)原評(píng)價(jià)方法比較218
9.6 本章小結(jié)219
參考文獻(xiàn)219
第十章 顱像重合222
10.1 顱像重合的原理與發(fā)展222
10.1.1 顱像重合的原理222
10.1.2 顱像重合的發(fā)展223
10.2 顱像重疊配準(zhǔn)226
10.2.1 人像水平偏轉(zhuǎn)指數(shù)與俯仰指數(shù)226
10.2.2 攝影物距估算方法228
10.2.3 基于單幅圖像的人臉三維姿態(tài)估計(jì)236
10.3 顱像重合判別鑒別246
10.3.1 鑒定指標(biāo)246
10.3.2 決策方法250
10.3.3 基于尺度空問的輪廓曲線相似性算法251
10.3.4 whole-to-part曲線匹配255
10.4 本章小結(jié)259
參考文獻(xiàn)260
第三部分 領(lǐng)域應(yīng)用
第十一章 顱面形態(tài)信息處理平臺(tái)263
11.1 中國(guó)人顱面三維數(shù)據(jù)庫263
11.2 基于顱面數(shù)據(jù)庫的自動(dòng)化顱骨面貌建模平臺(tái)267
11.3 顱骨面貌復(fù)原平臺(tái)274
11.3.1 基于知識(shí)模型的顱面復(fù)原原型系統(tǒng)276
11.3.2 基于全局和局部統(tǒng)計(jì)模型的顱面復(fù)原原型系統(tǒng)277
11.3.3 三維面貌編輯系統(tǒng)280
11.3.4 人臉三維紋理映射系統(tǒng)281
11.4 基于面貌的幾何形態(tài)相似性認(rèn)定平臺(tái)282
11.4.1 顱骨面貌形態(tài)相似度評(píng)價(jià)平臺(tái)283
11.4.2 三維顱面身份認(rèn)定原型系統(tǒng)286
11.5 顱面三維模型的測(cè)量統(tǒng)計(jì)平臺(tái)292
11.5.1 顱骨面貌測(cè)量與統(tǒng)計(jì)技術(shù)框架293
11.5.2 顱骨面貌測(cè)量與統(tǒng)計(jì)原型系統(tǒng)295
11.6 奉章小結(jié)297
參考文獻(xiàn)297
第十二章 顱面形態(tài)信息學(xué)應(yīng)用實(shí)例299
12.1 顱面形態(tài)信息學(xué)應(yīng)用概述299
12.2 顱面形態(tài)信息學(xué)在考古領(lǐng)域中的應(yīng)用300
12.2.1 李任的面貌復(fù)原300
12.2.2 遺骸的面貌復(fù)原303
12.3 顱面形態(tài)信息學(xué)在刑事偵查中的應(yīng)用305
12.4 顱面形態(tài)信息學(xué)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用308
12.4.1 缺損顱骨修補(bǔ)308
12.4.2 顱頜面整形手術(shù)計(jì)劃和結(jié)果預(yù)測(cè)平臺(tái)308
12.5 本章小結(jié)311
參考文獻(xiàn)311