用于面部整形外科的关键图像处理技术

论文题目: 用于面部整形外科的关键图像处理技术

论文类型: 硕士论文

论文专业: 生物医学工程

作者: 李轶

导师: 万柏坤

关键词: 虚拟手术系统,数字图像处理,面部特征定位,图像融合,图像变形

文献来源: 天津大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着社会的发展和人们观念的转变,要求通过面部整形外科手术而获得理想容貌的人迅速增加。面部整形是一项兼具高精度、高风险的临床治疗技术,面部整形失败给患者带来的痛苦是不言而喻的,将会直接影响其生活质量、损害其身体健康,这已成为我国乃至世界广泛关注的社会问题。常规面部整容手术由于不能在术前对患者面部进行客观定量的形态学评价和演示术后的整形效果,缺乏医生与患者之间的思想沟通,很难做到治疗方案与患者要求一致,极易导致手术结果的不理想甚至失败。而通过虚拟手术系统技术所建立的面部整形辅助系统可以在手术前进行手术的风险预测和效果预现,弥补了这一不足。本论文主要探讨并研究了用于面部整形辅助系统中图像处理的主要关键技术问题,如:面部特征定位、眼部中心点的精确定位、局部图像的替换、融合和变形以及术后效果预测等。对由数码相机采集的正、侧面人脸照片进行了面部特征定位研究。提出了16个定位正面图像和6个定位侧面图像的特征点参数,并对眼部中心点采用改进的混合投影函数进行了精确定位,经试验确定了投影函数的比例系数。经对BioID人脸库中50幅图像进行测试,其正确率达到96%,平均相对误差为0.0873。并对PSFace人脸库中20幅正面照片进行了测试,正确率高达100%,平均相对误差为0.0855。采用了基于边缘信息的梯形无缝融合技术对正面人脸鼻部图像进行替换和融合,获得了正面人脸术后效果预测图。并使用图像变形技术对侧面人脸鼻部图像进行变形处理,获得了侧面人脸术后效果预测图。经实验确定所得预测图的效果比较真实。以上研究结果将对临床面部整形辅助系统的研制和开发以及面部整形手术的实施具有一定的参考与指导作用。

论文目录:

中文摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 面部整形外科辅助系统的研究意义

1.2 虚拟手术系统技术的研究现状

1.2.1 虚拟手术系统的定义

1.2.2 虚拟手术系统技术在国外的研究现状

1.2.3 虚拟手术系统技术在国内的研究现状

1.3 面部整形手术辅助系统中的关键图像处理技术

1.3.1 面部整形手术辅助系统的研究内容

1.3.2 数字图像处理简介

1.3.3 本文所采用的数字图像处理技术

1.4 人脸图像数据库和处理平台

1.4.1 人脸图像数据库

1.4.2 图像处理平台

1.5 论文各章内容安排

第二章 脸部特征定位

2.1 脸部特征定位方法概述

2.1.1 脸部特征定位方法分类

2.1.2 基于外观信息的脸部特征定位

2.1.3 基于色彩信息的脸部特征定位

2.1.4 基于先验规则的脸部特征定位

2.1.5 基于几何形状信息的脸部特征定位

2.1.6 基于关联信息的面部特征定位

2.1.7 本论文所采用的面部特征定位方法

2.2 面部图像二值化

2.2.1 图像的二值化方法

2.2.2 各阈值划分方法的实验研究

2.2.3 本论文所采用的图像二值化方法

2.3 面部特征的粗略定位

2.3.1 眼睛中心点的粗略定位

2.3.2 区域标号算法

2.3.3 鼻尖点的粗略定位

2.4 正面图像眼睛中心点的精确定位

2.4.1 混合投影函数的基本原理

2.4.2 改进的混合投影函数

2.4.3 眼睛定位的基本过程

2.4.4 测试实验及其结果讨论

2.5 面部图像其他特征点的定位

2.5.1 正面图像特征点定位

2.5.2 侧面图像特征点定位

第三章 正面鼻部图像的替换

3.1 鼻部区域的选择

3.2 鼻部图像配准

3.2.1 图像鼻部位置匹配

3.2.2 图像鼻部大小调整

3.2.3 插值算法

3.2.4 鼻部图像色彩匹配

3.3 鼻部图像融合

3.3.1 鼻部图像替换

3.3.2 基于边缘信息的图像融合算法

3.3.3 算法流程及结果讨论

第四章 侧面鼻部图像的变形

4.1 图像变形技术的基本原理

4.2 本文采用图像变形技术进行术后效果预测的一般流程

4.3 图像的预处理

4.4 控制线段的选择

4.4.1 控制线段选择的一般过程

4.4.2 寻找鼻子图像的基本控制点

4.4.3 找出控制点的对应关系

4.4.4 定义其他控制点

4.5 映射函数的确立

4.5.1 本文进行图像间映射的基本原理

4.5.2 本文进行图像间映射的算法流程

4.5.3 系数u、v 的确定

4.5.4 权重WEIGHT 的选择

4.6 形成变形后的图像

4.7 变形后图像调整

4.8 形成变形图像的中间帧

第五章 总结与展望

5.1 本文主要工作和贡献

5.2 今后研究工作展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

附录

致谢

发布时间: 2007-04-17

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