基于参数化的颅面自动配准算法
颅面配准是三维颅面复原中重要的研究内容之一，结果的好坏直接影响最终复原效果．本文道过对颅面进行参数化，把三维颅面的对应问题转换成二维参数域的对应问题.首先，根据人类的生理特征标定6个特征点，利用这特征点构造三维颅面的局部坐标系，将颅面转换到局部坐标系以实现姿态的统一：其次，以两个外眼角为约束对参考颅面进行最小二乘保角映射LSOM，计算出6个特征点的参数值，然后，以这六个生理特征点的参数值为约束，利用LSOM将任一特配准模型映射到二维参数域，最后，将二维对应点映射到二维，从而实现三维数据配准．为了验证本文方法，根据对应点把参考颅面变形到目标颅面，计算出变形后两个模型点之间的几何距离的平均值，以此为度量，将本文方法ICP配准和基于TPs的配准方法进行了对比．实验证明：本文算法的配准效果更好．
三维颅面 自动配准算法 颅面复原 参数化
谢文魁 段福庆 周明全 武仲科
北京师范大学,信息科学与与技术学院,100875
国内会议
北京
中文
64-68
2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）