一种评估颅骨和颅面相似性的方法

针对评估颅面和颅骨轮廓相似性过程中的离散点对应、曲线拟合带来的误差以及人工干预问题, 提出一种基于重采样和Fourier变换的离散轮廓像素点的相似度量方法。首先使用Canny算子和滑动窗口方法进行边缘检测和边界跟踪, 得到待比较颅骨和颅面的边缘轮廓像素集合; 然后对轮廓统一重采样, 解决了两者离散点的对应问题; 最后直接对数据进行规格化和离散傅里叶变换, 利用傅里叶描述子进行相似性度量, 避免了曲线拟合导致的误差和手工介入问题。实验表明, 该算法提高了颅骨和颅面相似性度量的准确率, 复杂度较低, 可实现评价过程自动化, 为颅像重合身份认证奠定了基础。     

一种人工标志点自动匹配的方法

给出了一种自动识别和匹配人工标志点的方法。该方法包括设计一套具有唯一特征的人工标志点和对该套标志点进行自动识别和匹配两部分内容。详细讨论了自动识别和匹配标志点算法中的各个步骤,包括标志点的判定、标志点的标定和标志点的匹配。该方法将有效地解决计算机辅助近景摄影测量中人工标志点的自动匹配难题。     

基于单幅图像的人脸三维姿态估计

针对单张人像的三维姿态计算,结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内,选取眼角点,口角点,鼻翼点建立人脸模型;然后根据人脸平面上两个相互垂直的特征线投影到照片上的灭点位置,求出人脸平面的旋转方向。该方法特征点易于标定,且无需任何的辅助设备和先验知识,具有一定的实用性。     

曲率及几何约束的三维人脸标志点定位

本文提出一种基于Shape Index特征和几何约束的三维人脸标志点定位方法.首先通过曲面拟合计算模型的连续Shape Index特征,对Shape Index特征进行阈值分割和区域标记,然后由统计方法建立的标志点几何约束模型进行区域筛选.最终得到标志区域及标志点.实验结果表明本文所提方法的平均定位准确度高于90%,具有较高的姿态鲁棒性.     

一种人工标志点自动匹配新方法的研究

针对人工标志点的识别与匹配这一图像处理领域内的难题提出了一种新的方法。该方法采用软硬件结合的办法，设计了一套实施简单、方便快捷、精度高的人工标志点识别与匹配的机制，其中包括了标志点的设计、自动搜索、识别、匹配等方面内容。     

基于人脸特征的摄影物距计算方法

针对从人像中计算摄影物距，结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内，选取眼角点、口角点、鼻翼点建立人脸模型，然后根据面部特征点的分布规律和投影原理，在照片平面与三维人脸位置之间建立起对应关系，最后利用面貌测量的统计知识求解出摄影的物距。这种方法无需任何辅助设备，易于实现，具有一定的实用性     

人脸关键特征点自动标定研究

人面部特征点的自动标定是计算机辅助颅像重合技术的重要研究内容之一。在人脸分析技术的基础上,提出了一种眉心点和眼角点的自动定位方法。在得到人像双眼位置的前提下,据此确定眉毛和眼睛块;然后利用一种自适应的阈值分割法对特征块进行二值化处理,进而提取出眉心点和眼角点。该方法充分利用了人面部的特征知识,简便易行。实验结果表明算法有效,定位的准确度较高。     

基于单张二维照片的三维姿态计算

通过一张二维照片计算其三维姿态是三维人脸识别和颅像重合中的难点问题。该文主要研究了绕轴的平面旋转、垂直深度旋转和侧深度旋转的姿态计算问题。通过两外眼点间的关系计算平面旋转角度；通过眉间点、鼻下点与颏下点的距离关系计算垂直深度旋转角度；通过鼻下点与两外眼点的角度关系计算侧深度旋转角度。试验证明提出的方法误差小，能够比较准确地计算出三维姿态。     

自由曲面视觉测量标志点三维匹配方法研究

提出一种适用于自由曲面视觉测量的标志点三维匹配方法.该方法首先通过编码标志点确定局部测量区域在物体上的初始位置,获得可能匹配点集;然后根据非编码标志点与编码标志点之间的距离、角度、方向等特征,获得全局坐标系与局部坐标系之间的初始转换关系;最后根据此初始转换关系求解最终匹配点集,完成标志点的三维匹配.该方法适用于基于标志...     

图像配准技术在颅像重合中的应用

该文将图像配准技术应用于颅像重合,从而实现颅骨与照片的配准。首先简要介绍了常用的几种图像配准算法,然后根据颅像配准的特点选择基于特征点映射的配准算法,并结合加权值的思想使颅像配准效果更加理想,最后对颅像配准的误差来源进行了分析。试验证明,采用基于加权值的特征点映射配准算法获得了较好的配准效果。     

基于标值点过程的遥感影像道路网络提取

针对高分辨率遥感影像道路网络的特点,采用基于贝叶斯理论的全自动方法从遥感影像中提取道路.根据道路的局部和全局特征,使用标值点过程对道路建模,采用结合可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法的模拟退火算法优化求得全局最优解.提出新的预处理方法得到道路的位置和方向信息,提出基于预处理的生灭转移核以降低算法的搜索空间,提出基于连接的移动转移核以加快算法的收敛速度.实验结果表明.该方法可以快速、有效地从不同的遥感影像(光学、SAR)提取道路网络.     

基于特征点匹配技术的图像检索方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点,提出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索技术。同时,还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中以便改善检索效果。实验表明,文中所叙述的方法是比较有效的。     

基于表面及切向属性的点模型骨架提取方法

针对目前在离散点云模型以及低分辨率模型上提取骨架算法存在的局限性,提出一种基于表面及切向属性(attributesofsurfaceandtangency,AST)的新方法.首先给出两个属性定义及其计算方式.然后基于上述属性通过表面光滑收缩和骨架吸引的双重作用达到模型的几何收缩,连接迭代收缩完成后得到的中心点,从而得到模型的骨架.实验表明:该方法得到的骨架能较好地表达原始模型的几何特征和拓扑结构,在缺少连接信息和低分辨率的情况下也能获得较好的骨架提取效果.     

基于非局部几何信号的点模型去噪算法

与传统的基于局部几何信号去噪方法不同,提出了一种基于非局部几何信号的点模型去噪算法.该算法通过双边滤波算子,计算出每个点的微分坐标信息作为“几何灰度值”;基于模型上每个点的邻域的微分信息进行相似性匹配计算,对点模型上的“几何灰度值”进行全局加权平均,获得该点最终的微分信号;最后重建出该点的几何信息.进一步,提出了基于混合树的加速方法,对具有相似特征的邻域进行聚类,减少了匹配的空间复杂度,提高了计算效率.实验结果表明,算法简单高效,获得了满意的去噪效果.     

一种用于表面重建的网格点生成算法

表面重建需要建立表面的多边形(通常为三角形)网格模型,该文给出的算法通过两项参数来控制边缘轮廓上生成的网格点,所生成的网格点不但能够体现边缘的主要特征,而且可以避免在重建时产生斜三角形。该算法具有速度快、适应性强以及可灵活调整重建精度的特点,已在医学影像工作站上的三维重建系统中获得了较好的应用。     

一种数字曲线的分层自适应特征点检测方法

本文提出了一种特征点检测方法,通过引入局部特性因子和层次因子分别实现了自适应特征点检测及分层描述,不需输入参数,避免了复杂的参数试探过程。由于采用的主要是几何信息,算法简单,且与人类视觉系统有着很好的一致性。试验结果比较理想。     

基于小波多尺度分析的图像特征点提取方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于小波变换的图像多分辨率分块特征点提取方法,采用多分辨率的分块策略对图像的二维空间进行划分,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,实验证明文中所给的方法是十分有效的。     

基于位置和速度的点状运动目标Bayes跟踪

采用结合概率数据关联的卡尔曼滤波方法,研究一种基于位置、速度信息的微弱点动目标Bayes跟踪技术。其关键是在跟踪区域检测时,检测器以Basyes模式进行工作,检测门限随目标先验概率比变化。提出一种新的门限计算方法。与基于恒虚警概率准则的跟踪技术相比,跟踪过程中检测到的虚警目标明显减少,仿真结果验证了该算法的实时性与精确性。     

基于神经网络的图象序列特征点匹配

利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题，将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题，并用2D Hopfield网络实现，在Hopfield网络的能量函数的设计中，综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况，从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象，对于特征点的跟踪，头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配，并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数，实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。     

一种自由曲面的快速跟踪求交算法

自由白面的求交算法在ＣＡＤ／ＣＡＭ软件系统中占有重要的地位,并对软件运行的效率有较大的影响。目前常用的Ｂｅｚｉｅｒ曲面分割法难以满足高精度和高速度的要求。为此该文提出了利用交线的几何信息进行快速求交的算法,同时兼顾了快速和高精度两方面的要求,并已在作者自行开发的软件中得到了成功的应用。