基于三维扫描工程建模的面部整形点云数据处理方法研究

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1、基于三维扫描工程建模的面部整形点云数据处理方法研究重庆大学博士学位论文学生姓名：李绪武指导教师：刘飞教授专业：机械制造及其自动化学科门类：工学重庆大学机械工程学院二〇一三年四月TheStudyofthePointCloudDataProcessingMethodsBasedonthe3DScanningProjectModelingintheFacialPlasticSurgeryAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor’sDegreeofEng

2、ineeringByLiXuwuSupervisedbyProf.LiuFeiSpecialty:MechanicalManufacturingandAutomationCollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2011中文摘要摘要基于三维扫描工程建模的面部整形技术属机械制造技术与医学工程技术的交叉领域，是当前研究的一个热点问题；能有效避免传统方法中依靠医生的主观经验完成临床治疗手术的不确定性。三维扫描工程建模的点云数据处理是该项技术的关键技术。本文针对现有研究的不足，对基

3、于点云数据的缺陷修补方法、基于点云数据数学模型求解的脸部整形面积获取方法、基于点云数据的正畸牙齿模型空间移动精确距离分析方法等面部整形点云数据处理中的关键方法进行了研究。主要包括以下内容：①针对面部整形点云数据缺陷修补问题，提出了通过多幅二维图片对三维点云数据进行缺陷修补的方法。该方法以ATOS扫描设备所获取的点云数据为研究对象，首先对扫描得到的点云数据进行预处理，提取二维图片与三维点云数据中非编码点的位置坐标，同时提取三维点云数据中缺陷点云数据的边界，接着通过非编码点建立二维图片与三维点云数据之间的对应关系，并求出焦点位置，然后建立焦点与所要修补的非编码点之间的空间直线方

4、程，最后通过计算多条直线交点来确定需要修补的缺陷点云数据位置坐标。②针对大面积烧伤、创伤的自体或体外皮源移植中的面部整形面积计算问题，提出了一种基于点云数学模型求解的脸部整形面积获取方法。该方法首先进行面部扫描，然后对点云数据进行预处理，接着对预处理后的点云数据采用对称化处理，得出对称前后两个点云数据的色彩对比图CDM（ColorDifferenceMaps）,通过CDM图得到脸部整形面积区域的切片数学模型，将该切片模型直接进行求解从而最后获取脸部整形面积。该方法直接对点云数据进行操作，可以准确、高效地完成手术面积计算。最后通过对比分析表明这种方法在脸部整形中是行之有效的。

5、③针对正畸矫治过程中牙齿空间移动距离值的精确测量问题，提出了一种基于Typodont水域实验的三维空间移动距离测量的新方法。该方法首先通过Typodont水域实验得到牙齿模型的三维数据，然后在迭代最近点ICP（IterativeClosestPoint）匹配算法的基础上采用VICP算法对采样点云数据进行二次虚拟匹配，找到与被检测模型相对应点的数据，得到模型移动的三维空间距离值，从而解决了正畸矫治过程中对每个牙齿移动距离以及移动方式的分析。通过模型移动对治疗中牙齿移动距离进行检测，可以对正畸牙进行随时监控疗程，避免牙齿移动过量，起到有效利用支抗的作用。对以上①②③种方法，均给

6、出了实验案例；案例分析结果表明，上述方法是I重庆大学博士学位论文可行和有效的。关键词：三维扫描工程，面部整形，缺陷修补，点云数据，TypodontII英文摘要ABSTRACTFacialPlasticsurgerytechnologyisbasedonthree-dimensionalscanningprojectmodelingmachinerymanufacturingtechnologyandcross-cuttingareasofbiomedicalengineeringtechnology,itisahottopicofcurrentresearch.Thiste

7、chnologyeffectivelyavoiedthetraditionalmethodsrelyonthesubjectiveexperienceofthedoctortocompletetheuncertaintyofclinicalsurgery,playedanobjectiveevaluationoftheeffectivesupportingrole.Thepointclouddataprocessingengineeringmodelingofthree-dimensionalscanningist