我国每年因烧伤就医的人员仅次于因交通事故就医的人数,因此我国的烧伤病人数目庞大,目前主要通过人工估计烧伤面积,准确性较差,且主观性较强。准确地识别并估计烧伤病理区域对休克复苏,现场急救,营养支持和手术方式的选择有着非常重要的意义。本课题来源于国家自然科学基金《损伤控制复苏中的计算机辅助烧伤面积快速评估研究》,目的是为了提高医护人员在临床中测量烧伤区域的精确性、易用性和便携性,研究应用于人体表面病理区域评估的三维表面测量技术,为烧伤病人的病理区域诊断和治疗提供客观可靠的依据,为医护人员的评估工作带来方便。针对国内外现行的烧伤面积统计存在着误差大、操作复杂、使用受限等问题,本文提出了基于Kinect的三维人体表面测量技术。该技术通过Kinect获得原始的深度和彩色数据作为输入,通过三维彩色点云配准技术生成真实三维人体模型,再采用三维彩色点云分割算法获得烧伤区域,进而评估烧伤面积。该技术便携、廉价、精确而且操作简单。医护人员可以通过使用该系统直接进行烧伤面积评估,不需要经过特别的培训。而针对烧伤病人病情的实际情况考虑,病人只需要平躺在床上,不需要摆出特定的姿势,即可获得相应的烧伤区域表面。而且该系统还可以用在体表疾患(如皮肤病和疤痕等)和各种创伤皮损的范围测算中。本文在研究目前流行的配准算法的基础上,对传统的ICP(迭代最近点)算法做出了改进,主要包括基于降采样,包围盒划定搜索空间,基于Kd-tree的搜索加速,错误匹配点剔除,匹配点赋权等。论文针对本文中手持Kinect对病人进行扫描时,配准后的模型边界容易产生盐噪声的问题,本文采用自适应阈值的方法对背景信息剔除,采用改进边缘检测方法,将目标物体的边缘噪声剔除,优化了累积误差。针对目前三维彩色点云分割算法精确度不高,不适用于医学临床应用场景的问题,提出了一种三维彩色点云分割算法,该算法根据颜色差异进行精确的区域分割。最后,通过人体贴图的方式计算表面积,并与传统测量方式做出对比,说明该系统的实用性和精确度。