颅面复原是对未知颅骨根据统计先验知识恢复其生前面貌的一种技术,在考古学和法医学等领域具有重要应用价值。依据模板变形对颅骨恢复其面貌的方法与传统的方法相比更具科学依据以及客观性,因此成为颅面形态学和基于颅骨的身份认证热点。本文结合颅面分区和引入动态参数估计的ICP(Iterated Closest Point,ICP)三维模型配准算法,选取与待复原颅骨相似的参考颅骨集;在手工标定待复原颅骨特征点基础上,采用对应点匹配方法自动标定参考颅骨集中的颅骨特征点;提出引入夹角约束的拉普拉斯变形算法实现颅面复原,并对复原后结果进行多几何约束的相似度匹配,评估本文复原方法的准确度。主要研究工作包括:1.结合分区与改进ICP的参考颅骨选择算法。首先从颅面模型数据库中找到与待复原颅骨人类学属性相近的颅面数据;然后提出基于颅骨分区和加入动态参数估计的改进ICP算法,对待复原颅骨与相似颅骨进行配准,并且将均方根误差(RMSE)作为配准误差,计算预选颅骨与待复原颅骨的误差,选择配准误差最小的k个相似颅骨作为参考颅骨,完成参考颅骨和面皮的选择。实验表明该方法可以选出与待复原颅骨更加接近的颅面数据。2.引入夹角约束的拉普拉斯颅面复原方法。首先,根据待复原颅骨与参考颅骨之间的误差,由改进的Laplace求解k个参考面皮变形后的特征点值;然后为k个变形后的面皮设置与RMSE成反比的权值;最后计算每个参考面皮的加权平均形变,实现待复原颅骨的面貌复原。实验证明引入夹角约束的拉普拉斯复原方法复原结果与真实面皮更加接近。3.基于多几何约束的颅面复原效果评价。首先根据曲率因子和形状因子,选择初始的匹配对;然后提出结合顶点法线和曲率加权距离,有效剔除误配的对应点;最后引入能量函数,求得最佳刚性变换矩阵,对复原后的面皮和真实面皮进行相似度评估。实验表明该方法可以有效的评估复原方法的结果。