3‑D表面的自动重新拼接的制作方法

本发明总体涉及三维(3-D)成像，更具体地，涉及显示由一系列的3-D扫描形成的复合3-D表面，以及在形成复合3-D表面的过程中自动检测并校正误差。

发明背景

3-D表面扫描广泛用于许多领域，包括医学和牙科应用。患者口腔的详细3-D表面扫描在作为计划资源和用于跟踪患者的畸齿矫正、恢复、假体和相关牙科手术的进展方面具有特殊价值。

对于牙科成像和其它类型的3-D成像而言，经常出现的情况是，获取对象的多个视图以便表现对象的3-D表面内容。对象的独立视图是沿着对象从不同视角捕获的，随后由成像软件拼接在一起，以便以复合3-D表面的形式表现3-D数据。匹配或关联单独3-D视图的过程有时被称为拼接。作为视图拼接的一部分，每个单独的3-D视图与主体的相邻部分的视图进行匹配，并且具有为复合3-D表面的组合而分配的相关联的平移和旋转特性。

至于牙科成像，通过使用口内相机扫描患者的口腔来捕获一系列的3-D视图。3-D视图内容是例如使用诸如条纹投影的图案化光方法而生成，或者通过获取与每个牙齿和软组织表面对应的点云数据而生成，诸如，使用“运动恢复结构”(SFM)成像技术、图像处理领域的技术人员所熟悉的距离成像方法。多视图成像和一些适用的运动恢复结构技术在例如Park等人的标题为"Producing 3D images from captured 2D video"的第2012/0242794号美国专利申请公布中描述，该美国专利申请公布以引用方式全文并入本文中。也可使用用于获取表面图像内容的替代方法，诸如，使用来自焦点数据的深度信息的方法、射频(RF)三角测量、定时检测测序、立体视觉以及其它方法。

在视图拼接的处理中，成像系统针对每个连续的扫描视图在这个获取的表面数据上操作，并且计算用于将所获取的3-D视图中的每个拼接在一起的所需对齐信息(包括旋转和平移)。至于各种图像拼接方法，参考授予Kalayeh的第8,600,193号美国专利、授予Scharlack等人的第7,362,890号和第7,551,760号美国专利、Lee等人的第2014/0152660号美国专利申请公布、Givon的第2012/0320052号美国专利申请公布。

现有3-D视图拼接方法的一个重复出现的问题涉及所获取的3-D视图相对于邻近图像的放置的误差检测。为了检测分量图像放置的误差并作出响应，成像系统通常要求操作员输入或甚至删除匹配不良的视图片段。操作员辅助的误差检测和校正方法极不受欢迎并且容易出错。需要用于自动检测和校正图像匹配误差的更稳健且有效的算法，以便使3-D成像设备对牙科成像和其它应用而言更强大和有用。

图像处理中发生3-D视图的误放可能是由于很多原因中的任一个，包括时序约束和不完全信息。自动化组合过程的初始拼接决定必须快速提供，以便提供延迟最小的视觉反馈，获得适当的观看者体验。此外，只有部分信息可用于拼接算法，因为数据被收集。错误的放置有时只在已经计算了额外放置关系并显示结果之后才明显。因此，需要用于在匹配相邻3-D视图时检测误放和相关误差并且用于在不需要操作员介入的情况下校正这些误差的自动化方法。

发明概要

本公开的目标是针对通过将一系列的扫描3-D视图相结合来形成和表现复合3-D表面的应用，拓展表面成像的领域。本公开的目标提供用于在将扫描的图像内容相结合时自动检测并校正误差的设备和方法。

这些目标仅通过说明性实例的方式给出，并且此类目标可以是本发明的一个或多个实施方案的示例。本领域技术人员可明白或了解本发明固有地实现的其它理想目标和优点。本发明由所附权利要求书限定。

根据本发明的一方面，提供一种用于显示对象的3-D表面的方法，所述方法至少部分在计算机上执行并且包括：

获取包括多个成员的集合，其中每个成员是所述对象的3-D视图；

至少根据所述成员之间的位移来生成关系数据，所述关系数据将所述3-D视图集合中的每个成员与所述集合中的至少一个其它成员相关联；

根据所述生成的关系数据来形成所述对象的复合3-D表面；

根据所述生成的关系数据来自动检测所述复合表面中的一个或多个定位误差，并且重新生成所述关系数据的至少一部分，以校正所述一个或多个定位误差；以及

显示根据所述重新生成的关系数据而形成的经校正复合3-D表面。

附图简单描述

从以下对本发明的实施方案的更具体描述中将明白本发明的上述和其它目标、特征及优点，如附图所示。附图的元件不必相对于彼此按比例绘制。

图1是示出根据本申请的实施方案的用于从一系列的2D图像中获取3-D视图的成像设备的逻辑流程图。

图2A示出根据本申请的实施方案的具有连接不良的片段的复合3-D表面。

图2B示出图2A的复合3-D表面的校正视图。

图3是示出根据本公开的另一实施方案的用于3-D视图拼接和校正的过程的逻辑流程图。

图4是示出根据本申请的实施方案的用于根据一系列的扫描图像来形成连接图的顺序的逻辑流程图。

图5示出实例连接图。

图6是示出根据本申请的另一实施方案的用于细化连接图的过程的逻辑流程图，包括误差的检测和校正。

图7A示出在视图匹配过程中因接合处而造成定位不良的实例。

图7B示出根据本申请的实施方案的经校正复合表面。

图8A示出针对示出植入物的复合表面，因接合处造成的连接不良的片段。

图8B示出根据本申请的实施方案的适当定位的用于图8A的植入物的校正表面。

示例性实施方案的详细描述

下文是本发明的示例性方法和/或设备实施方案的详细描述，参考附图，在附图中，相同参考标号表示若干图中的每个图中的结构的相同元件。

在下列附图和正文中，类似的元件由类似的参考标号指代，并且省略与元件和布置或者元件的相互作用有关的类似描述。在使用之处，术语“第一”、“第二”等不一定表示任何顺序或优先关系，而是只用来更清楚地将一个元件与另一元件区分开。

在本公开的背景下，术语“观看者”、“操作员”和“用户”应被视作相等，并且指的是观看的执业医生或技师或者在显示器上观看并操纵图像，诸如牙科图像的其他人。“操作员指令”或“观看者指令”是从由观看者输入的明确命令中获取，诸如，使用计算机鼠标或触摸屏或者键盘输入。

在本公开的背景下，术语“3-D视图”与术语“三维图像”或“3-D扫描”同义。3-D视图示出从表面的一个或多个反射图像获取的牙齿或其它结构的表面数据。术语“反射图像”指的是图像或者是由相机使用光的反射捕获的对应图像数据；反射照明通常但未必是可见光。根据如何表现表面数据，反射图像采用多种方式中的任一方式转换成3-D视图，如随后更详细地描述。3-D视图可以使用多种不同技术中的任一技术获取，包括激光扫描装置、立体成像装置、颜色深度相机，以及获取与所获取的图像内容相关的深度信息或点云数据的其它成像装置，包括距离成像和网格成像装置。使用结构光或图案化照明的装置，诸如条纹投影成像器，也可以用来获取3-D视图。

在本公开的背景下，“复合表面”或“复合3-D表面”是通过匹配多个3-D视图(例如，一系列的多个扫描的3-D视图)而形成的3-D表面。此类3-D视图也可被视作经结合以形成复合表面的“分量”视图。扫描的3-D视图可具有呈多种形式中的任一形式的表面数据，包括图案化光或“条纹投影”、点云或者其它表面图像数据。

本文中使用的术语“集合”指的是非空集合，如初等数学中广泛理解的集合中的元素或成员的集合的概念。除非另外明确指明，否则本文中使用的术语“子集”指的是非空真子集，也就是，具有一个或多个成员的较大集合的子集。针对集合S，子集可包括完全集S。然而，集合S的“真子集”严格地包含于集合S中，并且排除集合S中的至少一个成员。

本文中使用的术语“可通电”涉及在接收电力后并且任选地在接收启动信号后执行所表明的功能的装置或部件的集合。

用于所显示的特征的术语“突出显示”具有如信息和图像显示领域的技术人员所理解的常规含义。一般而言，突出显示使用局部显示增强的某一形式，以吸引观看者的注意。将图像的一部分(诸如，个别器官、骨骼、或结构、或者例如从一个特征延伸到下一特征的路径或空腔)突出显示可采用多种方式中的任一方式来实现，包括但不限于，加注解、显示附近或覆盖符号、描绘轮廓或画出轮廓、以与其它图像或信息内容不同的颜色或者明显不同的亮度或灰度值显示、闪烁或动画表示显示的一部分，或者以较高的清晰度或对比度显示。

在根据本公开的3-D视图匹配的背景下，术语“位移”优选地涉及对象的一个3-D视图相对于另一视图的平移和旋转。

本公开的实施方案可使用从有关主体的不同位置(例如，角度)拍摄的主体的2-D图像中获取3-D结构信息的多视图成像技术。多视图成像的处理可使用“运动恢复结构”(SFM)成像技术、图像处理领域的技术人员所熟悉的距离成像方法。多视图成像和一些适用的运动恢复结构技术在例如Park等人的标题为"Producing 3D images from captured 2D video"的第2012/0242794号美国专利申请公布中描述，该美国专利申请公布以引用方式全文并入本文中。

图1的示意图示出根据本公开的实施方案的用于从一系列的反射图像中获取3-D视图的成像设备90。相机16(通常是手持式数码相机、颜色深度相机、手持式3-D扫描仪或口内3-D扫描仪)扫描患者14的整个口腔，以获取具有多个反射图像和相关联的深度信息的集合。与相机16信号通信的控制逻辑处理器80获取来自相机16的图像数据，并且处理该图像数据以及深度信息，以便生成单独的3-D视图92。控制逻辑处理器80随后将扫描的3-D视图相结合，以便生成复合3-D表面94并且在显示器84上显示。控制逻辑处理器80上的误差检测与校正逻辑随后可操作，以识别匹配错误或匹配不良的3-D视图92，并且使用本申请的方法和/或设备实施方案来生成和显示经校正复合3-D表面94。在一些实施方案中，处理成和/或执行误差检测与校正逻辑的硬件和/或逻辑可设置在相机16、控制逻辑处理器80、显示器84或者远程计算机/硬件中，以组合和调整复合视图(例如，不依赖操作员介入或输入)。

举例来说，图2A示出具有由以圆圈示出的接合处3-D视图44连接的连接不良片段的所显示的复合3-D表面48。本公开的实施方案检测并校正这种类型的连接误差和/或其它连接误差，以提供图2B的经校正复合3-D表面50。

图3的逻辑流程图示出根据本公开的实施方案的用于生成和显示复合3-D表面的处理顺序。在扫描步骤S100中，技师或执业医生扫描患者的牙齿并且获取图像的集合，所述图像经过获得和处理以生成3-D视图集合96，所述3-D视图可相结合例如以形成复合3-D表面94。用于从扫描的图像中生成3-D视图数据所需的处理类型取决于所使用的成像类型。针对点云数据，例如，可使用表面成像领域的技术人员所熟悉的距离成像方法。在图形成步骤S200中，处理器根据连接图模型来生成用于不同的获取图像的3-D视图数据，所述连接图模型随后可针对来自视图集合96的连接不良的分量3-D视图92进行分析。细化步骤S300随后将连接图细化，以便提供所连接的分量3-D表面视图92的改良匹配。显示步骤S400显示来源于细化所扫描的3-D视图的连接数据的处理结果。

用于从所获取的扫描3-D视图集合中生成复合3-D表面的视图拼接过程是图像处理领域的技术人员已知的。然而，提供图像拼接的现有系统并不提供自动检测并且校正因不良匹配和矛盾或冲突的匹配变换而造成的问题的实用工具。与现有技术相比，本公开的实施方案使用新方法，该新方法实现图像匹配异常的自动化检测和校正，以用于生成复合3-D表面。本公开的实施方案并不需要操作员介入，诸如，“手动”删除视图或者删除或重新计算似乎是问题的源头的变换的操作员指令。

本发明的示例性实施方案可使用图模型和相关联的逻辑，以便提供所获取与处理后的3-D视图92(图1)之间的适当匹配。发明人已发现，图逻辑的特征可有效地用来帮助识别和校正图像匹配异常，诸如，图2A中示出的异常，其中必须进行表现较差的初始匹配逻辑和校正动作，以便提供准确组合的复合3-D表面。必须强调的是，所使用的连接图模型提供用于排列和布置有关不同3-D视图92的数据的方便示例性机制，并且允许视图之间的位置关系的简单算法分析。连接图本身不需要显示；这个模型仅仅有助于描述和显示图像处理可如何针对每个3-D视图来评估和重新安排位置参数(例如，旋转、平移)，以便组合和调整复合视图，而不依赖于操作员介入或输入。

图4的逻辑流程图示出图形成步骤S200的一些示例性子步骤。针对扫描的3-D视图集合96中的每个成员，步骤可以重复。在邻近关系计算步骤S210中，对每个扫描的3-D视图92进行分析并且将它匹配到邻近视图。在本公开的背景下，给定的扫描3-D表面视图92的邻近视图应被视作中心位于给定视图92的预定半径内的视图。然而，其它示例性措施可用来限定邻近视图。预定半径可基于3-D视图尺寸来根据经验确定，所述3-D视图尺寸与扫描仪视野有关并且可在成像系统之间改变。附近的相关视图92的视图匹配可使用图像处理领域的技术人员所熟悉的多种实用工具和方法。一般而言，匹配使用将新扫描的视图92与任何其它视图相关联的任何可用信息。这可包括，例如，从相机16(图1)获取的有关下列的信息：相对相机运动、相机位置、视频跟踪或者与对象相关的姿势信息。这也可包括有关其它表面视图92的表面特征的信息。针对每个3-D视图92，步骤S210的结果可以是邻近关系的集合，所述邻近关系在随后的处理中用来定位或重新定位连接图内的该视图。邻近关系可以表达为相对于识别的邻居来旋转和平移扫描的3-D视图的变换。这些变换可以容易采取用于视图平移和旋转的传统矩阵形式，诸如，3-D视图处理领域的技术人员所熟悉的4×4矩阵。残余位移步骤S220基于邻近关系来计算视图的当前位置与预期位置之间的任何残余位移。

连接的视图从邻近关系集合中获取。连接标准可包括获取现有3-D视图位置与邻近关系之间的平移和旋转的相对值。各种决定方法可用于确定视图连接性，诸如，使用有关所需或最佳位置的残余位移。例如，视图V1可通过执行下列来连接到它附近的视图V2：

(i)从它与V2的邻近关系来计算V1的预期位置；

(ii)计算V1的当前位置与预期位置之间的残余位移；

(iii)从残余位移中计算平移幅度和旋转幅度；

(iv)如果平移幅度低于第一阈值并且旋转幅度低于第二阈值，则考虑将V1和V2连接。

所有成对的邻近视图的连接信息的计算提供连接的集合，称为连接图。用于复合表面显示的连接图是在连接图生成步骤S230中生成的。

图5示出用于扫描的3-D视图的小集合的示例性连接图20。连接图20中的每个顶点或节点表示扫描的3-D视图。每条边(线)表示基于接近度和先前描述的视图匹配标准的3-D视图之间的连接视图关系。

如图5中的图20的布置示出，视图V74被称为接合处3-D视图44，如果移除该接合处3-D视图，将生成两个视图群集，群组22a和22b。图20中的左边的群组22a具有分量3-D视图V76、V77、V85、V86和V87。图20中的右边的群组22b具有分量3-D视图V78、V79、V83、V84、V88、V89、V90和V91。在此特定情况下，视图V74具有到群组22a的唯一连接，该视图可移除以生成两个不同的群集，之后可以将来自群组22a的视图重新定位在群组22b上。

连接图20的映射可以提供有关如何组织复合3-D表面的重要有用信息，并且在关系相对较差或不可能的地方，可操作而导致诸如图2A所示的视图拼接异常。作为引起匹配和重新匹配处理的通用经验法则，较差的匹配通常彼此不一致。当关系的网络被表示为连接图时，可以容易表示这些类型的关系。使用连接图表示，可容易可见与较差匹配相关的其它问题。在图5中，例如，接合处视图V74与视图V76只具有单一关系，因此与群组22a的其余部分具有单一关系。这种类型的布置是连接不良的片段所特有的，诸如，图2A所示的那样，并且可表明进一步的计算将有助于视图的更稳健布置。

细化处理

在给定诸如图5的实例中所示的初始连接图20的情况下，图6的逻辑流程图示出根据本申请的实施方案的用于在细化步骤S300(图3)中将连接图细化的示例性过程，包括误差的检测和校正，以及似乎具有较弱连接并且可因接合处和/或其它因素而连接不良的视图的重新匹配。在所示的程序流程中，决定步骤S310确定是否存在暗示较差匹配的一个或多个未处理的群集对。如果没有，则处理继续到下一决定步骤S320。如果存在未处理的群集，则执行校正步骤S312，其中处理器计算尝试将群集重新匹配。这可涉及移除一个或多个关系(例如，变换)，以及重新计算以确定其它关系是否改进连接模式。验证步骤S314确定配对群集的重新匹配是否成功。如果没有，则可选择替代配对并且处理返回到步骤S310。如果重新匹配成功，则执行重新计算步骤S316，根据处理结果来重新调整连接图。

继续图5的过程，决定步骤320进行检查以确定连接图中是否存在未处理的接合处。每个接合处进行处理以便测试视图的所需或最佳布置，如果不存在的话，则处理继续到下一决定步骤S330。如果存在未处理的接合处，则执行校正步骤S322，其中处理器计算尝试将接合处重新匹配。这可涉及移除较弱的单一关系(变换)，以及重新计算以确定其它关系是否改进连接模式。至于图5的示例性连接图，校正步骤S322可尝试通过留出经由视图V76将视图V74与群集22a相关的变换来将分量视图V74重新匹配。这使群集22a成为临时断开的群集。该过程随后重新计算视图V76、V77、V85、V86和V87中的每个与群集22b中的视图的匹配。

仍按照图6中概述的过程，验证步骤S324确定接合处的重新匹配是否成功。如果不成功，则可选择替代接合处并且处理返回到步骤S320。如果重新匹配成功，则执行重新计算步骤S326，根据处理结果来重新调整连接图。

继续图6的过程，决定步骤330进行检查以确定连接图中是否存在未处理的连接不良的视图。连接不良的视图是比预定阈值具有更少连接邻居的视图。每个连接不良的视图经过处理以便测试视图的选择或最佳布置。如果存在未处理的连接不良的视图，则执行校正步骤S332，其中处理器计算尝试将连接不良的视图重新匹配。这可涉及移除较弱关系(例如，变换)，以及重新计算以确定其它关系是否改进连接模式。验证步骤S334确定连接不良的视图的重新匹配是否成功。如果不成功，则可选择替代的连接不良的视图并且处理返回到步骤S330。如果重新匹配成功，则执行重新计算步骤S336，根据处理结果来重新调整连接图。

连接图细化的重新匹配

用于重新匹配的过程识别各种异常，诸如，断开或连接不良的群集、接合处和连接不良的匹配，随后临时忽略较弱连接并且尝试生成改进的定位。连接图细化过程的重新匹配标准可包括下列任一个：

(i)重新匹配计算之前和之后的一个或多个视图的相当数量的连接。一般而言，具有较高数量连接的布置被视作提供更好的匹配。

(ii)与所计算的一致性变换一致的变换数量(例如，内围的数量)。

(iii)尝试将群集中的一个或多个视图重新匹配的重试次数。

一些匹配可尚未存在并且需要作为这个过程的一部分进行计算。

为了移动视图的群组，诸如图5的群集22a所示，可以计算一致性变换。这可通过考虑群集和更大的目标分组中的视图之间的所有相关匹配来完成。这些相关匹配的比较可用来计算提供可应用于多个视图的平均旋转和平移值的一致性变换。求平均值可限于使用随机取样一致性方法(RANSAC)或用于噪声数据集中的鲁棒聚类的类似技术获取的变换的子集。RANSAC处理是成像领域的技术人员公知的，以用于估计形成复合表面所用的模型参数。

用于从所选择的子集中计算一致性变换的技术包括分解成另一表示(诸如，四元数、比例、偏斜、平移)的矩阵分解、表示之间的内插法，以及提供可以用来提供候选匹配的平均变换的重组。

一般而言，接合处通常表示与视图定位相关的问题。图7A和图7B示出接合处导致片段98定位不良的实例。图7B示出在移除接合处并重新生成关系数据之后的复合表面24的校正，以提供复合表面26。图8A示出针对示出植入物32的表面28，因接合处造成的连接不良的片段98。图8B示出适当定位的校正表面30。

动态更新

本公开的实施方案允许在扫描附加的分量3-D视图时自动更新复合3-D表面。现有的表面数据内容可以被来自新扫描的视图的数据取代。这允许技师或执业医生校正问题并且对需要改善图像质量或先前的扫描过程可能错过一些图像内容的区域进行重新成像。在执行时，参考图3到图6描述的用于形成复合表面和校正误差的过程根据更新图像内容的必需或需要经常重复。

本公开的实施方案提供诸如图2A所示的那些3-D视图拼接异常的自动化检测和校正。根据本公开的实施方案，随着视图被获取并映射到目标3-D表面，视图拼接过程将结果显示给观看者。校正的进行不需要观看者介入，观看者可以在拼接校正由图像处理系统处理时观看拼接校正，如图7A到图8B的显示器84所示。

根据本公开的另一替代实施方案，操作员可以选择识别所显示的复合3-D表面中的一个或多个连接不良的片段，其中将移动连接不良的片段。操作员的识别可包括使用鼠标或其它指示器、从列表中选择片段，或者其它替代。作为响应，系统自动重新计算关系数据，以便移动所识别的图像内容。

根据本公开的另一替代实施方案，系统根据由连接图建模的邻近关系的布置来识别需要位置校正的视图。这些视图在显示给用户时进行突出显示以便选择，诸如，通过描绘轮廓，如图7A所示。操作员随后可选择接受突出显示的视图的自动替换或者删除所选择的视图或拒绝那些视图的自动替换。操作员或者可以输入识别不良放置的指令，诸如，通过使用例如触摸屏来表明定位不良的视图。

尽管本公开的实施方案主要描述用于牙科成像的3-D视图的扫描和生成，但可以了解，本文所述的方法可以用在许多应用中，其中3-D视图集合进行组合以便提供复合3-D表面。表面可以是不透明的、半透明的，或甚至透明的。根据成像类型的特性，可需要或可不需要用于成像的表面的预处理。

根据一个实施方案，本发明利用计算机程序，所述计算机程序具有在从电子存储器中访问的图像数据上执行的存储指令。如图像处理领域的技术人员可了解，本发明的实施方案的计算机程序可由合适的通用计算机系统使用，诸如，个人计算机或工作站。然而，许多其它类型的计算机系统可用来执行本发明的计算机程序，包括联网的处理器。用于执行本发明的方法的计算机程序可存储在计算机可读存储介质中。这个介质可包括，例如：磁性存储介质，诸如，诸如硬盘驱动器的磁盘、或移动装置、或者磁带；光学存储介质，诸如，光盘、光学磁带、或者机器可读条形码；固态电子存储装置，诸如，随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM)；或者用来存储计算机程序的任何其它物理装置或介质。用于执行本发明的方法的计算机程序也可存储在通过互联网或其它通信介质而连接到图像处理器的计算机可读存储介质上。本领域的技术人员将易于认识到，此类计算机程序产品的等效物也可构建在硬件中。

应注意，在本公开的背景下相当于“计算机可访问存储器”的术语“存储器”可指代用于在图像数据上进行存储和操作并且可由计算机系统访问的任何类型的临时或更持久的数据存储工作空间。存储器可以是使用例如长期存储介质的非易失性存储器，诸如，磁性存储设备或光学存储设备。或者，存储器可以是使用电子电路的具有更易失性质的存储器，诸如，用作微处理器或其它控制逻辑处理器装置的临时缓冲器或工作空间的随机存取存储器(RAM)。显示图像需要存储设备。显示数据例如通常存储在临时存储缓冲器中，所述临时存储缓冲器与显示装置直接相关联，并且根据需要定期刷新以便提供所显示的数据。这个临时存储缓冲器也可被视作存储器，如该术语用在本公开中。存储器也可用作用于执行和存储计算和其它处理的中间和最终结果的数据工作空间。计算机可访问存储器可以是易失性的、非易失性的，或者易失性与非易失性类型的混合组合。

将理解，本发明的计算机程序产品可利用公知的各种图像操纵方法和过程。还将理解，本发明的计算机程序产品实施方案可体现用于实施方式的本文中没有具体示出或描述的算法和过程。此类算法和过程可包括在图像处理领域的普通技术内的传统实用工具。此类算法和系统的额外方面，以及用于产生和以其它方式处理图像或者与本发明的计算机程序产品协作的硬件和/或软件在本文中没有明确示出或描述，并且可从本领域中已知的此类算法、系统、硬件、部件和元件中选择。

在一个实施方案中，用于显示对象的3-D表面的方法可以至少部分在计算机上执行，并且包括：获取包括多个成员的集合，其中每个成员是使用图案化照明生成的对象的3-D视图；至少根据成员之间的位移来生成关系数据，所述关系数据将3-D视图集合中的每个成员与集合中的至少一个其它成员相关联；显示根据所生成的关系数据而形成的对象的复合表面；根据所生成的关系数据来自动检测所显示的复合表面中的一个或多个定位误差，并且重新生成关系数据的至少一部分，以校正一个或多个定位误差；以及更改显示，以示出根据重新生成的关系数据而形成的经校正复合表面。

尽管相对于一个或多个实施方式说明了本发明，但在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下，可以对所示实例进行改变和/或更改。此外，尽管已经可参考若干实施方式中的一个来公开本发明的特定特征，但此类特征可以与其它实施方式的一个或多个其它特征相结合，而这对于任何给定或特定功能而言可以是需要并且有利的。术语“至少一个”用来指代可以选择的所列项目中的一个或多个。术语“约”表示列出的值可以稍微改变，只要改变不造成过程或结构与所示实施方案不一致即可。最后，“示例性”表示描述被用作实例，而不暗示它是理想的。在考虑本文中公开的本发明的说明和实践后，本领域的技术人员将明白本发明的其它实施方案。当前公开的实施方案在所有方面因而应被视作说明性而非限制。本发明的范围由所附权利要求书指明，并且意图包括属于所附权利要求书的等效物的含义及范围内的所有变化。