颅面形态学通过研究找出人的颅骨和面貌之间的形态关系,为颅骨面貌复原提供科学依据,近年来这方面的研究受到了广泛的关注和重视。本文针对颅面信息提取与三维重建展开研究,以人体脑部CT图象作为样本数据,实现了CT图象的预处理、分割及轮廓线提取,为快速重建三维模型提供了良好基础。本文研究工作主要包括:(1)提出了一种剔除CT图象中冗余影象的方法,该方法结合图像分割与轮廓跟踪,在获得面皮轮廓线的同时能够自动进行冗余影像的剔除,实验表明该算法速度快,剔除效果好,能够实现大量CT数据的批处理。(2)利用遗传算法得到了吉布斯分布的参数估计,结合最大后验概率准则,提出了GA-MRF-MAP分割算法。与现有的几种CT图象分割算法相比,应用GA-MRF-MAP算法得到的分割结果区域一致性好,正确率高,并实现了无监督分割。(3)在梯度算子与四邻域法的基础上提出了射线扫射法与坐标法,只提取骨骼的最外层轮廓线,避免了多余轮廓线造成的数据存储及重建压力。(4)使用基于轮廓线的表面重建方法对颅骨和人脸进行三维模型重建,得到了无厚度的颅骨模型。以Visual C++ 6.0为主要开发工具,结合VTK开发包,设计实现了对CT图象处理及三维重建的系统“CTManageSys”,该系统为颅面信息后处理提供了基础平台。