本发明涉及头影测量，具体为多模态影像融合的头影测量方法。
背景技术：
1、头影测量是指通过对头部的尺寸、形状和位置等进行测量和分析，以获取头部的相关信息，头影测量在医学、人体工程学、计算机视觉等领域具有广泛的应用。
2、其中在对头影测量时多通过采用激光雷达来对头部进行测量，通过激光雷达来发出激光束扫描头部，紧接着通过接收激光反射信号来测量头部的三维形状，以此获得人员头部的测量数据；但是在实际使用时仅仅采用激光束扫描的方式来对头部进行测量，其测量精度难以保证，且测量方式单一，难以应用在不同场景中，从而会缩短其使用范围。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供多模态影像融合的头影测量方法，具备测量精度高的优点，解决了仅仅采用激光束扫描的方式来对头部进行测量，其测量精度难以保证，且测量方式单一，难以应用在不同场景中，从而会缩短其使用范围的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：多模态影像融合的头影测量方法，其头影测量方法包括如下步骤：
3、a、数据采集：
4、a1、首先将待测量的人员移动至检测位置，通过采用定位件来对患者进行定位，紧接着会将多种传感器安装在盘架上，通过使用多种传感器来采集不同模态的影像数据；
5、a2、通过动力件带动盘架进行匀速转动，进而盘架可带动可见光相机围绕人员头部转动，以此可获取人员头部的可见光图像，同时盘架带动红外相机围绕人员头部转动，以此可获得人员头部的红外图像，紧接着，盘架带动激光雷达围绕人员头部进行转动，进而可获取人员头部的三维空间信息；
6、b、影像预处理：
7、b1、通过将步骤a中采集到的多模态数据进行预处理，包括图像去噪、校正和配准等；确保不同影像间的几何和辐射校准一致，以获得更好的融合效果；
8、b2、影像融合：利用图像融合算法将不同模态的影像数据进行融合，常用的融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等，融合过程旨在综合不同模态的信息，提高头影的特征提取和分析能力；
9、b3、特征提取和分析：根据融合后的影像数据，利用计算机视觉和图像处理技术提取头部的尺寸、形状和位置等特征；
10、c、测量结果输出：根据特征提取和分析的结果，生成头部的测量参数和描述信息，可以用于头部尺寸的测量、三维建模、虚拟现实应用等。
11、优选的，所述步骤b1中对多模态图像去噪利用小波变换将图像分解为不同频率的子带，并通过阈值处理去除高频子带中的噪声，小波去噪方法可以有效去除图像中的噪声，并保持图像的细节信息。
12、优选的，所述步骤b1中对多模态图像校正采用几何校正的方式，主要用于纠正图像中的几何扭曲和透视变形，这可以通过标定摄像头参数，例如焦距、相机畸变等，然后应用等效变换矫正图像中的透视畸变。
13、优选的，所述步骤a1中所采用的定位件为束紧带，可以很好的确保人员位置，防止人员在测量中移动，降低测量精度的情况。
14、优选的，所述步骤a1中的盘架为桶型设计，在使用时直接套设在人员头部，以此可更好的带动传感器对头部头影进行测量。
15、优选的，所述步骤a1中的动力件采用步进电机，且步进电机的型号为nema6。
16、优选的，所述步骤b3中对特征提取过程中可以通过图像分割技术提取头部的轮廓信息，通过边缘检测和角点检测算法获取头部的边界和关键点位置。
17、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
18、本发明通过可见光相机获取人员头部的可见光图像，红外相机获取人员头部的红外图像且激光雷达获取人员头部的三维空间信息，进而可获得不同的测量数据，且通过将不同的测量数据进行图像去噪、校正和配准，确保不同影像间的几何和辐射校准一致，可很好对数据进行融合，从而以获取更全面、准确的头部形态和结构信息，不仅改善了测量精度、增强特征提取能力，并且在复杂场景和各种应用中具有广泛的应用。
1.多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：其头影测量方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤b1中对多模态图像去噪利用小波变换将图像分解为不同频率的子带，并通过阈值处理去除高频子带中的噪声，小波去噪方法可以有效去除图像中的噪声，并保持图像的细节信息。
3.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤b1中对多模态图像校正采用几何校正的方式，主要用于纠正图像中的几何扭曲和透视变形，这可以通过标定摄像头参数，例如焦距、相机畸变等，然后应用等效变换矫正图像中的透视畸变。
4.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤a1中所采用的定位件为束紧带，可以很好的确保人员位置，防止人员在测量中移动，降低测量精度的情况。
5.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤a1中的盘架为桶型设计，在使用时直接套设在人员头部，以此可更好的带动传感器对头部头影进行测量。
6.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤a1中的动力件采用步进电机，且步进电机的型号为nema6。
7.根据权利要求1所述的多模态影像融合的头影测量方法，其特征在于：所述步骤b3中对特征提取过程中可以通过图像分割技术提取头部的轮廓信息，通过边缘检测和角点检测算法获取头部的边界和关键点位置。