用于面诊的人脸全景图像拼接算法.pdf

用于面诊的人脸全景图像拼接算法 本文主要介绍了一种用于面诊的人脸全景图像拼接算法。该算法基于人脸特征的柱面投影方法，能够快速、有效地生成人脸全景图像，为后续中医面诊奠定了基础。 中医医生可以根据人面部的光泽和颜色，以及面部唇色的差异看出人体内部气血的运行状况。《黄帝内经》对人面部颜色、光泽的变化与其脏腑状态间的关系进行了描述。面部诊断不仅历史悠久，而且在中医临床应用中具有重要的意义，中医医生可以通过观察人的面部神色进行诊断和施治，不会引起病人任何的不适，也不会对人体造成任何的创伤。 随着中医面诊客观化研究及计算机技术的飞速发展，我们可以通过图像处理将人脸拼接成一个完整的具有立体感的二维图像方便医生进行快速诊断。然而，传统的人脸拼接算法存在一些问题，如姚嘉梁等提出的基于特征块的匹配算法配准相邻的人脸图像，但必须保证相邻图像重合面积足够大，且旋转角度小，此方法处理得到的图像较模糊，无法达到面诊要求。郑青碧等采用传统的利用正、侧面折线法实现人脸拼接，再对其进行归一化处理，这样只能机械地实现正侧面拼接，无法去除因面部角度问题带来的误差。 因此，本文提出的算法基于人脸特征的柱面投影方法，将人的头部近似看做一个圆柱体，有效地解决了在采集过程中因面部角度所引起的视觉不一致性。接着，利用SIFT特征匹配算法提取两幅图像的特征向量，并通过RANSAC匹配优化算法消除错误的匹配，实现图像的配准。采用渐入渐出的融合算法，使图像间实现平滑的过渡，消除拼接缝隙。 实验结果表明，本研究使用的算法能够快速、有效地生成人脸全景图像，为后续中医面诊奠定了基础。这项技术的发展对中医面诊的发展具有重要的意义，也为医疗器械和图像处理技术的发展提供了新的思路。 本文提出的算法能够快速、有效地生成人脸全景图像，解决了传统的人脸拼接算法存在的问题，为中医面诊奠定了基础。这项技术的发展对中医面诊的发展具有重要的意义，也为医疗器械和图像处理技术的发展提供了新的思路。