计算机辅助颅面复原是指在计算机上根据颅骨信息再现人脸面貌的过程,在考古领域的重建古代人物面貌、刑侦案件中的骸骨身份辨认及虚拟整容手术方面有着广泛的应用。本文在对此过程中涉及到的相关技术进行分析研究,通过对待复原颅骨进行特征点的自动标定,利用基于拉普拉斯坐标的网格变形技术对颅骨进行复原得到颅面模型,最后对颅面进行相似度测量。主要研究工作如下:(1)特征点定位。给出颅骨和颅面特征点的定义,对模型进行ICP配准,利用形状因子和曲率因子作为顶点的描述因子在以标准特征点为基准的一定范围内搜索待标定特征点的位置。(2)基于拉普拉斯变形的颅面复原算法。根据待复原颅骨信息,在模板数据库搜索与之最接近的模板,在颅骨上标定特征点,并计算两套特征点之间的差异,运用基于拉普拉斯坐标的网格变形技术将这种差异变换应用到模板颅面上,得到最终的复原结果。(3)颅面相似度测量算法。首先通过ICP对两个颅面配准,并计算整体相似度,接着进行特征点的标定,然后提取眼睛和鼻子相连的区域作为局部特征,将整体相似度和局部相似度进行融合计算得到最终的相似度。(4)颅面复原的原型系统。结合颅面复原一些具体要求,在前面的特征点自动提取、基于拉普拉斯变形的颅面复原算法、颅面相似度计算等研究成果的基础上,设计并实现了一个计算机辅助颅面复原的原型系统FaceMaster。