计算机三维颅面复原技术是以颅骨与面部之间的相互关系为科学依据来生成三维人脸表面模型,它可广泛应用于考古、刑侦等领域,成为计算机图形学领域的一个研究热点。本文在综述了相关技术的基础上,使用参考模型作为约束条件并对其变形来实现目标颅骨的复原,提出了两种基于可变模型的颅面复原方法,提高了三维颅面复原的准确性。基于径向基函数(RBF)变形的颅面复原方法采用一整套标准人头模型作为参照模型,通过度量参考颅骨和目标待复原颅骨模型上控制点间的配准,采用RBF算法对参考人脸模型变形,获得了目标颅骨的复原模型。由于RBF变形算法是一种基于整体的方法,本文在该算法的基础上提出了一种基于局部的RBF变形的颅面复原算法,通过将模型分区变形,并最终合成重叠区域来实现参考人脸模型的细节变形。另外,移动最小二乘法(MLS)是一种在局部变形效果较好的方法,本文将其引入到颅面复原中,提出了一种基于MLS变形的颅面复原方法。通过度量颅面控制点间的差异,利用MLS变形算法对参考人脸模型进行变形调整,从而快速得到具有脸部细节的三维人脸模型。其中,控制点的位置和对应的软组织厚度数据都是影响以上变形复原算法的关键,进而影响复原后的颅骨面貌。本文参考了兰玉文等人所描述的颅骨特征点和软组织厚度指标系统,并在此基础上,手工标定了一定数目的控制点作为辅助,通过实验取得了较好的复原效果。最后,本文对使用以上方法进行颅面复原的结果进行了分析比较,实验表明基于可变模型的颅面复原方法能够取得较好的复原效果,其中,基于MLS变形的颅面复原方法无论是在细节变形上,还是在变形后模型整体的光滑程度上都较基于RBF变形的颅面复原方法效果要好。