将统计模型引入颅面复原领域,通过对CT切片图像三维重建和特征点标定,建立颅骨和面皮的统计模型,将统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型获得的先验知识加上待复原颅骨数据,来估算面皮数据;针对法医学应用需求,设计并实现了基于统计模型的颅面复原系统,并将其应用于法医学计算机辅助颅面复原,取得了满意的复原效果。主要研究进展有:1)颅面数据获取。由医学影像设备采集得到CT图像,对CT图像进行去噪、图像校正,提取图像的轮廓边界,使用移动立方体法重建三维表面,得到的三维模型可以作为统计模型的训练样本。2)颅面特征点标定。实现了两种特征点标定方法:第一,针对传统手动标定系统的不足,设计了一套交互式的特征点标定系统,提高了特征点标定的准确性;第二,提出了一种半自动特征点标定算法,将相关角度分布算法引入特征点标定,通过对特征点的相关角度分布和模型点的相关角度分布作比对,找到模板特征点在待标定数据上的对应点。3)颅面形态学统计模型的建立方法研究。将标定好的三维模型作为样本,对样本集作统计训练,建立一个样本集的统计模型,用统计模型加上模型的形变部分来表示新的模型。4)模型匹配方法研究及数据恢复。通过之前建立的统计模型对缺失的面皮数据进行恢复,并研究了多种条件对恢复效果的影响。5)系统设计实现。针对法医学的需求,设计并实现了基于统计模型的颅面复原原型系统。根据复原的过程设计,系统采用模块化的思想,将三维重建、特征点标定、模型配准等过程以子系统的形式实现。将现代统计学与计算机技术相结合,复原结果更加科学可靠。