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颅骨面貌复原技术以人类的颅骨作为基本材料，借助相关领域如人类学、法医学、解剖学中的头骨和面貌间相互关系规律，来重新构建出相应的人脸模型。该技术被广泛应用于刑事侦查、考古、医疗以及人脸动画等领域。鉴于人类头部解剖结构异常的复杂性，国内外学者已经对三维颅面复原的相关研究做了大量的工作，然而，能够快速、准确、逼真地重构出三维人脸模型，依然是一个极具挑战性的难题。
近年来，借助CT技术和计算机技术，颅骨面貌复原在数据采集、高精度处理、可视化等方面有了长足的发展。本文就基于CT数据的计算机颅骨面貌复原中的若干问题进行了研究和探索，主要内容如下：
1)分析并总结当前颅骨面貌复原技术的研究现状和存在的若干问题。通过对颅面复原技术的产生、发展的历史回顾，扼要阐述了该技术的研究内容；并在分析对比国内外学者研究状况的基础上，讨论了颅骨面貌复原技术在原始数据获取、计算机辅助复原、复原结果评价和复原系统集成等方面所面临的各种技术和非技术难题。同时介绍并分析了当前光顺算法的分类和相关工作，也对比分析了三维重构方法中面向曲面的重构方法和面向体的重构方法的异同。
2)采集和处理颅骨面貌复原过程中的颅骨和面皮的样本数据。本文的样本数据来自于人类头部的医学CT切片图像，通过对切片进行图像平滑、图像增强等处理后，利用双阈值法对图像进行分割，提取颅骨和面皮的轮廓线点云数据。
3)对从CT切片获取的颅面点云数据进行光顺处理。通过分析对比现有的基于能量最小化和基于迭代的光顺方法，提出了一种新的点云光顺算法。算法综合考虑了点云中点的曲率、法向和三维坐标等信息，在保证颅骨和面皮的拓扑结构和几何特征的同时，对点云进行光顺处理，消除数据采集过程中产生的噪声和扰动。
4)将光顺后的颅骨和面皮的点云数据构建成三角网格。分析对比了面向曲面的三维重构和面向体的三维重构，提出了一种新的颅面三维重构算法。算法考虑到颅面点云数据对应的复杂的表面特征，利用改进了的最小对角线方法进行三角化，完成对颅骨和面皮的三维重构。