随着计算机图形图像学的迅速发展,颅面建模和形态统计分析技术为颅骨面貌生物特征提取和识别提供了新的研究方法。本研究以我国维吾尔族颅面形态学和未知颅骨面貌的复原作为研究目标,构建适合于维吾尔族颅面形态研究模型,揭示其颅面的本质关系。本研究主要进展如下:1.为了解决维吾尔族颅面形态研究支撑数据稀少的问题,采集新疆地区维吾尔族头部CT数据并开发了颅骨与面貌模型数据库。为实现三维颅骨模型在初始姿态相差较大以及存在较多缺失情况下自动配准困难的问题,提出一种基于边缘对应的三维颅骨非刚性自动配准方法。首先对待配准三维颅骨进行边缘提取,获得所有孔洞的边缘;然后根据边缘长度以及边缘间最短距离自动识别边缘类型颅骨在边缘上的对应,之后对待配准颅骨的初始位置和姿态进行调整,实现粗配准;最后通过两次一致点漂移(CPD)算法逐步实现两个颅骨从边缘区域至所有区域的精确配准。实验结果表明,与常用的基于迭代最近点(ICP)和薄板样条函数(TPS)相结合的三维颅骨自动配准方法相比,该方法对姿态、位置、分辨率以及缺损具有更强的鲁棒性和更高的配准效率。2.针对刑侦及考古中的遗骨经常存在缺损的问题,提出了基于多样例的三维颅骨缺失修补方法。首先随机选择三维颅骨样本,并通过配准算法对所有样本进行规格化处理;然后利用同样的配准算法根据待修补颅骨的缺失情况把样本库中的每个样本对应地分为存留和缺失两部分数据;之后通过回归算法获得两部分数据之间的函数关系;最后利用该函数关系计算待修补颅骨的缺失数据,并通过拼接融合得到最终的结果。实验结果表明,该方法能有效修补大、小缺失,同时保留原模型的所有特征;此外,修补误差更小。3.提出维吾尔族颅面形态几何特征统计与颅骨性别鉴定方法,首先对于颅骨与面部采取半自动方法进行80个特征点标定,并确定62个测量点与43个测量项。然后采用欧式距离,测地距离计算方法和夹角计算方法计算颅面模型中的直线距离、表面距离以及夹角等几何测量项并进行了统计;最后,针对完整和不完整的颅骨,采用步进Fisher判别分类方法进行了性别判定,其准确率达到92%左右。4.以达到颅面复原质量改善为目的,本研究提出了一种新的颅面点对应关系的建立方法。首先对于颅面进行TPS配准;接着进行模型体素化;然后利用欧式距离确定特征点的近邻点集;采用测地距离一致性进行对初始约束确定核心点集;最后继续扩展核心点集建立点对应关系;实验结果表明,颅面点对应准确率和速率得以明显提高。5.针对现有统计值指标涵盖的年龄、胖瘦等属性段较宽泛而导致复原面貌缺乏个性的缺点,提出了一种新型软组织厚度颅面复原方法。在已标定的80个颅骨特征点的基础上,在头面部确定了相应的软组织测量项;以特征点的圆柱法向作为软组织厚度测量方向,计算出这些特征点处软组织厚度;之后采用支持向量回归方法构建特征点软组织厚度与属性之间的函数关系;最后根据待复原颅骨的属性以及回归函数计算特征点软组织厚度,在此基础上采用薄板样条函数对参考人脸模型进行变形获得复原面貌。实验结果表明,相比于已有方法,该方法能获得更准确的软组织厚度,提高颅面复原的准确度。本研究在构建维吾尔族颅面模型数据库及统计分析的基础上,提出一种改进的颅面形态学和颅骨面貌复原研究技术,将填补我国维吾尔族颅面形态学研究中的空白。该研究结果促进了我国计算机辅助颅面形态学研究发展,为考古、法医和人类学等领域提供了数据支撑和科学依据。