口腔CBCT图像的全景图像获取方法和系统与流程

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种口腔cbct图像的全景图像获取方法和系统。

背景技术：

用于口腔的锥束x射线计算机断层扫描设备(简称口腔cbct)，通过圆周采集到的人体口腔等区域各个角度下的投影数据进行图像重建，可以得到一系列轴向面图像，简称cbct图像，沿着垂直于纸面的方向罗列而成三维图像。利用cbct图像，可以通过图像处理方法得到全景图(也称为曲面断层图)，利于医生通过cbct图像和全景图像进行牙齿疾病的诊断。cbct生成全景图的基本原理为：在某一层cbct图像上沿着牙齿排列方向勾画曲线c，计算曲线上各个点的法线方向，以曲线点为中心点，沿着法线方向左右一定厚度内的像素值进行累加，得到一个累加值，所有的曲线点和对应的法线都可以得到一个累加值，按照曲线点的排列顺序对对应的累加值排列在一行，其它各层cbct图像根据勾画的曲线c做同样的处理，每一层都会得到一维行数据，按照cbct各层的顺序将诸多一维行数据进行逐行排序，就得到二维的口腔全景图。

传统的口腔cbct图像的全景图像获取方案中，有技术在计算相关全景图上的一个点的值时，远离曲线的灰度值和接近曲线的灰度值，容易导致在曲线法线上两颗牙齿交错的情况下，图像结构边缘不清晰；还有技术在进行全景点的值计算时，采用法线上与对应曲线点的像素值接近的诸多值的平均值作为全景点值，需要阈值来判断哪些像素值属于同一类，阈值设定的不同会影响最终的结果，尤其是图像噪声水平增大的时候，必然影响最终计算结果；另一方面，采用上述传统的口腔cbct图像的全景图像获取方案得到的全景图像存在不符合人眼视觉习惯，没有把观测者的人眼看作是点源来考虑的缺陷，容易导致所获取的全景图像不符合人眼视觉观察特性。

技术实现要素：

基于此，有必要针对传统方案容易导致所获取的全景图像不符合人眼视觉观察特性的技术问题，提供一种口腔cbct图像的全景图像获取方法和系统。

一种口腔cbct图像的全景图像获取方法，包括如下步骤：

在多个连续的二维口腔cbct图像中选择一个含有牙齿结构图像的二维口腔cbct图像作为目标二维图像；

在所述目标二维图像上识别牙弓曲线，根据所述目标二维图像上的牙弓曲线确定各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线；

分别在各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点；

获取各组采样点对应的采样矩阵，分别对各个采样矩阵进行加权前向投影操作，得到多个加权矩阵；

将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像。

一种口腔cbct图像的全景图像获取系统，包括：

选择模块，用于在多个连续的二维口腔cbct图像中选择一个含有牙齿结构图像的二维口腔cbct图像作为目标二维图像；

识别模块，用于在所述目标二维图像上识别牙弓曲线，根据所述目标二维图像上的牙弓曲线确定各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线；

采样模块，用于分别在各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点；

获取模块，用于获取各组采样点对应的采样矩阵，分别对各个采样矩阵进行加权前向投影操作，得到多个加权矩阵；

拼接模块，用于将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像。

上述口腔cbct图像的全景图像获取方法和系统，通过在多个连续的二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点，进而获取各组采样点对应的采样矩阵，以得到相应的加权矩阵，再将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像，所得到的全景图像覆盖了上述各个二维口腔cbct图像所携带的特征，具有较高的准确性，更加符合人眼的视觉观察特性。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的口腔cbct图像的全景图像获取方法。

上述计算机可读存储介质上存储的计算机程序，被处理器执行时可以实现如上所述的口腔cbct图像的全景图像获取方法，可以提高相应全景图像的获取效果，使所获取的全景图像更加符合人眼的视觉观察特性。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的口腔cbct图像的全景图像获取方法。

上述计算机设备中，处理器执行所述程序时可以实现如上所述的口腔cbct图像的全景图像获取方法，有效提高了相应全景图像的获取效果，使所获取的全景图像更加符合人眼的视觉观察特性。

附图说明

图1为一个实施例的口腔cbct图像的全景图像获取方法流程图；

图2为一个实施例的二维口腔cbct图像上牙弓曲线上部分采样点示意图；

图3为一个实施例的发射参考点和像素点阵示意图；

图4为一个实施例的一层cbct二维图像示意图；

图5为一个实施例的种子点示意图；

图6为一个实施例的牙弓曲线示意图；

图7为一个实施例的发射参考点和像素点阵示意图；

图8为一个实施例的全景图像示意图；

图9为一个实施例的口腔cbct图像的全景图像获取系统结构示意图；

图10为一个实施例的计算机设备结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的口腔cbct图像的全景图像获取方法和系统的具体实施方式作详细描述。

参考图1，图1所示为一个实施例的口腔cbct图像的全景图像获取方法流程图，包括如下步骤：

s10，在多个连续的二维口腔cbct图像中选择一个含有牙齿结构图像的二维口腔cbct图像作为目标二维图像；

上述二维口腔cbct图像为针对待获取全景图像的口腔结构的多个连续的二维图片，即第一个二维口腔cbct图像对应口腔结构一端的平面图像，第二个二维口腔cbct图像对应与上述口腔结构一端的平面图像相邻的一个平面图像，……，最后一个二维口腔cbct图像对应与上述口腔结构另一端的平面图像。上述各个二维口腔cbct图像所包括的像素点个数特征(包括像素行数和像素列数)相同，因而根据各个二维口腔cbct图像中像素点对应的像素值生成的图像矩阵型号相同，均为m*m矩阵，即m行m列矩阵。上述多个连续的二维口腔cbct图像中的若干个二维口腔cbct图像含有口腔结构中的牙齿结构的图像，将上述含有牙齿结构图像的一个二维口腔cbct图像选定为目标二维图像，以便进行相应牙弓曲线的确定。

s20，在所述目标二维图像上识别牙弓曲线，根据所述目标二维图像上的牙弓曲线确定各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线；

具体地，上述步骤可以由计算机在目标二维图像中获取其中的牙弓曲线，也可以通过相关专业人士识别二维口腔cbct图像上的牙列，根据上述牙列描绘相应的牙弓曲线。上述目标二维图像上确定的牙弓曲线可以应用在各个二维口腔cbct图像上，使上述各个二维口腔cbct图像上牙弓曲线进行确定。

s30，分别在各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点；

在上述二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，第一个采样点可以为牙弓曲线的一个端点，最后采样点可以为牙弓曲线的另一个端点，任意相邻两个采样点之间的距离相等，一个二维口腔cbct图像上的任意一个采样点在其他各个二维口腔cbct图像上均存在位置(在相应牙弓曲线上的位置)相同采样点。在一条牙弓曲线上，相邻两个采样点之间的距离不大于二维口腔cbct图像或二维口腔cbct图像的2个像素，以保证各采样点之间的灰度值变化是平稳过渡的。

s40，获取各组采样点对应的采样矩阵，分别对各个采样矩阵进行加权前向投影操作，得到多个加权矩阵；

上述步骤可以通过获取牙弓曲线在采样点处法线上的像素点特征建立各组采样点对应的采样矩阵，使所得到的采样矩阵尽可能包含各个二维口腔cbct图像上的牙齿结构信息。

在得到各组采样点对应的采样矩阵后，可以分别构建各个采样矩阵对应的像素点阵，确定发射参考点，通过上述发射参考点发出的射线所经过的像素点特征确定加权系数，利用上述加权系数对射线所经过的像素点的像素值进行加权求和运算，以得到相应的加权矩阵。

s50，将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像。

上述拼接加权矩阵的顺序为各个加权矩阵所对应的采样点在牙弓曲线上的排列位置顺序。将各个加权矩阵按照顺序进行拼接后可以得到相应口腔结构对应的三维数据阵这一拼接结果，该拼接结果可以表征口腔结构各个图像层像素点的像素值特征，依据上述拼接结果所构建的全景图像可以完整地对口腔结构进行清晰展现，更符合人眼观测模型。

本实施例提供的口腔cbct图像的全景图像获取方法，通过在多个连续的二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点，进而获取各组采样点对应的采样矩阵，以得到相应的加权矩阵，再将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像，所得到的全景图像覆盖了上述各个二维口腔cbct图像所携带的特征，具有较高的准确性，更加符合人眼的视觉观察特性。

在一个实施例中，上述获取各组采样点对应的采样矩阵的过程可以包括：

步骤311，针对任意一组采样点，在其中一个采样点所在的二维口腔cbct图像上获取该采样点的法线，以该采样点为中心，向该采样点两侧各取设定距离的法线，得到目标法线段，根据所述目标法线段上像素点的像素值生成一维矩阵；其中，所述一维矩阵的各个元素与目标法线段的各个像素点互相对应；所述一维矩阵的第一个元素取值为目标法线段上位于口腔最外侧的像素点对应的像素值；

一个二维口腔cbct图像上牙弓曲线上的部分采样点可以参考图2所示，图2中标出了第47个点(采样点)，以及第47个点对应的法线，可以以第47个点为中心，向该采样点两侧(牙弓曲线内侧，即口腔内侧，以及牙弓曲线外侧)各取设定距离的法线，得到目标法线段，生成第47个点对应的一维矩阵。上述设定距离可以依据口腔结构内牙齿结构的特性进行确定，如确定为10个像素点等等。第47个点对应的一维矩阵中，第一个元素取值为目标法线段上位于口腔最外侧(牙弓曲线最外侧)的像素点对应的像素值，第二个元素取值为目标法线段上从口腔最外侧开始第二个像素点对应的像素值，以此类推，最后一个元素取值为目标法线段上位于口腔最内侧(牙弓曲线最内侧)的像素点对应的像素值。

步骤312，重复执行所述步骤311，直至获取该组采样点中各个采样点分别对应的一维矩阵，将各个一维矩阵按照相应采样点所在二维口腔cbct图像(即采样点所在牙弓曲线)的排列顺进行叠加，得到该组采样点对应的采样矩阵；

若设定距离为a个像素，则上述采样矩阵的行数(高度)为连续二维口腔cbct图像的个数，列数(宽度)为(2a+1)。

步骤313，分别针对其他未获取采样矩阵的各组采样点，依次执行所述步骤311和步骤312，直至获取各组采样点分别对应的采样矩阵。

本实施例所获取的采样矩阵可以尽可能包括各二维口腔cbct图像上牙齿结构的特征信息，具有较高的精度。

在一个实施例中，上述分别对各个采样矩阵进行加权前向投影操作，得到多个加权矩阵的过程可以包括：

步骤321，构建任意一个采样矩阵对应的像素点阵，获取所述像素点阵的中间行，在所述中间行设定侧的延长线上取发射参考点s，将所述发射参考点s与所述像素点阵的最后一列第一个像素点之间的连线确定为初射线，将所述发射参考点s与所述像素点阵的最后一列最后一个像素点之间的连线确定为末射线；

若上述采样矩阵的各个元素均为相应像素点所对应的像素值，依据上述像素值可以构建采样矩阵对应的像素点阵，上述像素点阵可以参考图3所示，图中81表示像素点阵。在像素点阵的中间行设定侧的延长线上取发射参考点s，获取由上述发射参考点s向像素点阵发出的多条射线，其中第一条射线(初射线)为经过最后一列第一个像素点的射线，最后一条射线(末射线)为经过最后一列最后一个像素点的射线。上述像素点阵的中间行为处于像素点阵中间位置的一行像素点(采样矩阵行数为奇数)，或者为处于像素点阵中间位置的两行像素点之间的中线行(采样矩阵行数为偶数)。

步骤322，获取所述初射线和末射线之间由所述发射参考点s发出的多条射线，如line1，line2，……，line(r-1)，liner；其中，line1为初射线，liner为末射线，line2至line(r-1)为初射线和末射线之间的多条射线，r为大于2的正整数，也就是从发射参考点s发出的射线条数；任意相邻两条射线之间的夹角为θ/(r-1)，θ为初射线和末射线之间的夹角；

步骤323，识别任意一条射线(如line1)依次穿过的像素点，获取各个像素点分别对应的像素值，即第一个像素点对应的像素值p(1)，第二个像素点对应的像素值p(2)，……，第(d+1)个像素点对应的像素值p(d+1)，……，第(2d+1)个像素点对应的像素值p(2d+1)，对各个像素值进行加权平均得到该射线对应的加权平均值：其中，加权系数计算公式为：w(i)＝1/(1+|d+1-i|)，i为大于等于1且小于等于(2d+1)的正整数；上述向相应采样点两侧各取设定距离的法线中的设定距离可以为d个像素长度；若从射线发射参考点s发出的射线同时穿过采样矩阵的同一列中的两个像素，此时只记录射线穿过的这两个像素的长度最长的那个像素；

上述步骤323可以根据光线追踪算法，识别相应射线依次穿过的像素点。公式中，下标a1表示正获取加权矩阵的采样矩阵，如第一个采样矩阵，pa11表示该采样矩阵中相应射线对应的加权平均值。

步骤324，针对未获取加权平均值的其他各条射线(如line2至liner)分别执行步骤323，获取所述像素点阵对应的各条射线对应的加权平均值pa12，pa13，……，pa1r，将各个加权平均值按照相应的射线顺序排列成列矩阵，得到该采样矩阵对应的加权矩阵；其中上述pa12为line2对应的加权平均值，其中上述pa13为line3对应的加权平均值，以此类推，pa1r为liner对应的加权平均值；上述加权平均值pa12，pa13，……，pa1r在加权矩阵中的排列顺序与各加权平均值对应的射线位置信息一致，即初射线line1的加权平均值pa11为加权矩阵的第一个元素(最上面的元素值)，line2的加权平均值pa12为加权矩阵的第二个元素，末射线liner的加权平均值pa1r为加权矩阵的最后一个元素；

步骤325，分别针对其他未获取加权矩阵的采样矩阵执行步骤321至步骤324，获取各个采样矩阵对应的加权矩阵。

本实施例通过较为具体的加权前向投影操作过程获取各采样矩阵对应的加权矩阵，具有较高的准确性。

在一个实施例中，上述在所述目标二维图像上识别牙弓曲线的过程包括：

识别所述目标二维图像中的牙列，将穿过牙列的一条曲线确定为相应目标二维图像上的牙弓曲线。

本实施例可以由计算机自动生成一条曲线，通过调整曲线的形状、长短，使其穿过二维口腔cbct图像中的牙列，实现上述牙弓曲线的确定。

在一个实施例中，上述在所述目标二维图像上识别牙弓曲线的过程包括：识别所述目标二维图像中的牙列，在所述牙列上选择多个种子点，将所述目标二维图像上通过各个种子点的光滑曲线确定为该目标二维图像的牙弓曲线。

本实施例可以通过鼠标在图像上进行点击的方式，在牙列上选择一系列种子点，利用曲线拟合方法得到一条连续光滑的曲线，以得到相应的牙弓曲线。

在一个实施例中，上述拼接加权矩阵的顺序可以为各个加权矩阵所对应的采样点在牙弓曲线上的排列位置顺序。

本实施例可以进一步保证所获取的全景图像的准确性。

在一个实施例中，上述牙弓曲线上相邻两个采样点之间的距离小于或者等于2个像素。

本实施例中，牙弓曲线上相邻两个采样点之间的距离小于或者等于2个像素，可以保证采样点之间的灰度值变化是平稳过渡的。

在一个实施例中，以像素尺寸为512*512的多个连续二维口腔cbct图像为例，获取相应全景图像的过程可以包括：

(1)，获取含有牙齿结构的诸多连续的二维口腔cbct图像，构成三维图像，每层图像矩阵大小为512*512，记每个像素的长度是单位1，一共有512层图像。

(2)，选择如图4所示的一层cbct二维图像i，若层号是第308层，确定其中一条牙弓曲线curve，确定方法可以为：沿着牙弓的方向，通过鼠标点击图像，确定一系列种子点(参考图5所示)，可以采用三次b样条算法依次连接相邻的四个点，生成如图6所示的光滑曲线。

(3)，根据上述曲线计算得到曲线上采样点的法线方向，采样点记为p1，p2，……，pn，n为采样点的个数，n＝617，记作每个采样点对应的法线为f1，f2，……，fn。第47个采样点求取的法线方向可以参考图2所示。

(4)，设定距离a＝10，单位为单位1，即10个像素长度，以第47个采样点为中心点，沿着它在法线上的两侧方向各自取10个像素长度，获取包括采样点的一共2*a+1距离内的所有像素点，形成一个一维行矩阵，且行矩阵中元素从左到右的顺序是图像中2*a+1距离内的所有像素从口腔外到内的排列顺序。按照cbct三维图像的堆叠顺序，按照处理第47个点的方式，可以得到其它层图像的诸多一维矩阵，并罗列成为二维矩阵，宽度为2*a+1，高度为512(因为有512幅cbct图像)，记作二维矩阵为a1；

(5)，对于曲线上其它采样点，重复步骤(4)的操作，一共可以得到对应的二维矩阵为a1，a2，……，an。

(6)，以曲线上第47个点为例，计算其对应的矩阵a47的加权前向投影，得到列矩阵l47(加权矩阵)，具体计算方法如下：

(6.1)对于矩阵a47对应的像素点阵(图示矩阵47)，计算中间行位置，为512/2＝256，参考图7所示，在中间行左侧的延长线上，取一点s，距离矩阵l47左侧边缘为d＝235，s点与矩阵最后一列第一个像素点t1和最后一个像素点t2的连线st1和st2所形成的夹角θ,通过计算可得θ＝90度；

(6.2)以s点为射线原点，在st1和st2所形成的夹角范围内形成多条等间隔的射线line1，line2，……，liner，line1就是st1，liner就是st2，r为射线条数，则相邻两条射线之间的夹角为1度，射线条数r＝91；

(6.3)对于每条射线，根据光线追踪算法，可以计算得到射线穿过哪些像素；

(6.4)记第1条射线经过的像素点值分别为p(1)，p(2)，……，p(d+1)……，p(2d+1)，那么第d+1个像素就是cbct图像中对应的曲线下的像素点。以该点作为中心点，对p(1)，p(2)，……，p(d+1)，……，p(2d+1)像素值进行加权平均加权系数计算公式为：w(i)＝1/(1+|d+1-i|)。其它射线所形成的加权平均值记为pa472，pa473，….，pa47r，并按列方向排序，得到列矩阵，如第47个点对应的加权矩阵为：

(7)，按照步骤6的操作步骤，计算其它矩阵a1，a2，……，an的加权前向投影，依次得到列矩阵l2，……，ln，将列矩阵l1，l2，……，ln按照从左到右的顺序(相应采样点在牙弓曲线上的排列顺序)依次拼接在一起，得到全景图矩阵[l1，l2，……，ln]，以此得到的全景图像(牙齿排布图)可以参考图8所示。

参考图9所示，图9为一个实施例的口腔cbct图像的全景图像获取系统结构示意图，包括：

选择模块10，用于在多个连续的二维口腔cbct图像中选择一个含有牙齿结构图像的二维口腔cbct图像作为目标二维图像；

识别模块20，用于在所述目标二维图像上识别牙弓曲线，根据所述目标二维图像上的牙弓曲线确定各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线；

采样模块30，用于分别在各个二维口腔cbct图像的牙弓曲线上进行等距采样，得到各二维口腔cbct图像上的多个采样点，将各个二维口腔cbct图像位置相同的多个采样点确定为一组采样点；

获取模块40，用于获取各组采样点对应的采样矩阵，分别对各个采样矩阵进行加权前向投影操作，得到多个加权矩阵；

拼接模块50，用于将各个加权矩阵按照顺序进行拼接，根据拼接结果获取所述口腔cbct图像的全景图像。

本发明提供的口腔cbct图像的全景图像获取系统与本发明提供的口腔cbct图像的全景图像获取方法一一对应，在所述口腔cbct图像的全景图像获取方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于口腔cbct图像的全景图像获取系统的实施例中，特此声明。

基于如上所述的示例，一个实施例中还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的口腔cbct图像的全景图像获取方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性的计算机可读取存储介质中，如本发明实施例中，该程序可存储于计算机系统的存储介质中，并被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

基于如上所述的示例，参考图10所示，本发明还提供一种计算机设备60，该计算机设备包括存储器61、处理器62及存储在存储器62上并可在处理器61上运行的计算机程序，所述处理器61执行所述程序时实现如上述各实施例中的任意一种口腔cbct图像的全景图像获取方法。

上述计算机设备60可以包括电脑等智能处理设备。本领域普通技术人员可以理解存储器61存储的计算机程序，与上述口腔cbct图像的全景图像获取方法实施例中的描述相对应，处理器62还可用于执行存储器61所存储的其他可执行指令。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。