随着计算机技术的不断发展,计算机头影测量分析系统和颅颌面手术模拟系统与临床的结合也越来越紧密。本文侧重研究这两个系统中的测量以及测量标志点的自动识别。针对X线图像的特点和不同的标志点,我们采用不同的方法。选择合适的模板匹配方法应用于头影图像,可以确定孤立标志点。对于依附于边缘的标志点采用边缘检测的方法。根据先验知识,首先确定几个特征标志点,然后对标准图像的特征边缘利用仿射变换确定被测图像特征边缘的初始位置。然后采用基于仿射变换的模板匹配方法,将模板匹配和仿射变换结合起来,调整图像的初始边缘。最后对边缘作进一步的修正。对于软组织轮廓用分段模板的方法予以识别,得到光滑的轮廓线。最后对识别的结果进行准确性检验。 在颅颌面手术模拟系统中通过对CT数据的读取,三维重建和表面显示得到效果较好的颅颌面立体模型。通过求交运算,将屏幕拾取的坐标点变换三维物体上,实现交互测量,包括距离、角度、面积和体积的测量,并对测量的精度作了分析。 根据颅颌面标志点本身的特点,我们把识别方法分成两类:一类是对图像降维,把在三维体积数据中识别转换成在二维图像上识别;另一类是直接在体积数据上识别。前者通过定标获得体积数据的矢状面和投影面,在二维图像上的识别利用边界跟踪,模板匹配的方法予以实现;后者涉及到三维图像匹配。利用CT图像较容易提取出骨组织的特点,首先提取体积数据中反映形状结构的边界信息,并对其做距离变换,然后利用特定的解剖结构与其匹配,利用遗传算法来求取它们之间的最佳变换关系。