牙齿三维数据重建方法、装置和系统与流程

文档序号:14912445发布日期:2018-07-10 23:47阅读:362来源:国知局

本发明涉及计算机互联网领域,具体而言,涉及一种牙齿三维数据重建方法、装置和系统。



背景技术:

在临床上,口腔内部牙齿的三维数据采集分为口外扫描和口内扫描两种方式,口外扫描是采用扫描设备对患者牙列的石膏模型进行扫描以获取数字化三维,口内扫描是将扫描设备伸入患者的口内直接对牙体和相关软硬组织进行扫描测量,实时获取数字化三维,与口外扫描方式相比,口内扫描做到了真正意义上的无模化、数字化,便捷高效,优势显而易见。

目前口内扫描常用的技术主要是以彩色条纹为基础的口内重建和以共焦技术为基础的重建技术,彩色条纹技术在重建过程中使用单目或双目相机获取投影仪投射的光栅条纹图像,再通过条纹编码进行左右视图的配准,最后通过三角化来获取牙齿三维信息,这种方式在实时性和重建精度上都有比较好的表现,但是由于硬件组成上相对复杂,产品在体积上存在限制,整体硬件成本较高;以共焦技术为基础的重建技术通过在极短的时间内获取相机在多个不同焦距下的图像,通过已知的相机焦距直接获取牙齿的深度信息,这种情况由于硬件的约束设备成本更高。

上述两种扫描技术要求扫描设备采用更多更精密的硬件,如相机,投影仪等,除此之外,为了提高扫描设备的精度,还会采用扫描前在牙齿上喷粉的方式,这些硬件累积在一起会使扫描设备体积偏大,在局限的口内环境中操作困难,给患者带来不适的体验,并且造成设备成本高昂,对设备购买方和使用方的推广带来很大压力,因此在扫描过程的体验或面向市场的竞争力上存在不足。

针对上述现有技术中在采集牙齿三维数据时对硬件设备要求高且计算复杂的问题,目前尚未提出有效的解决方案。



技术实现要素:

本发明实施例提供了一种牙齿三维数据重建方法、装置和系统,以至少解决现有技术中在采集牙齿三维数据时对硬件设备要求高且计算复杂的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面,提供了一种牙齿三维数据重建方法,包括:使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种牙齿三维数据重建装置,包括:第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种牙齿三维数据重建系统,包括上述牙齿三维数据重建装置,还包括三维成像系统,其中,三维成像系统包括主相机、从相机和多个光源。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,其特征在于,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述牙齿三维数据重建方法。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述牙齿三维数据重建方法。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种终端,包括:第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据;处理器,处理器运行程序,其中,程序运行时对于从第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块输出的数据执行上述牙齿三维数据重建方法。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种终端,包括:第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据;存储介质,用于存储程序,其中,程序在运行时对于从第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块输出的数据执行上述牙齿三维数据重建方法。

在本发明实施例中,通过使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据,达到了只使用包含主相机和多个光源的三维成像系统即能实现牙齿三维数据重建的目的,从而实现了使用小巧轻便的设备快速高效地采集口内牙齿的三维数据,保证了扫描精度和效率,同时避免扫描喷粉等步骤,提升扫描体验,硬件体积小,成本低,制造工艺简单,操作便捷,容易被大规模推广的技术效果,进而解决了现有技术中在采集牙齿三维数据时对硬件设备要求高且计算复杂的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:

图1是根据本发明实施例的一种牙齿三维数据重建方法的示意图;

图2是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;

图3是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;

图4是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;

图5是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;

图6是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;

图7是根据本发明实施例的一种可选的牙齿三维数据重建方法的示意图;以及

图8是根据本发明实施例的一种牙齿三维数据重建装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例,提供了一种牙齿三维数据重建方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的牙齿三维数据重建方法,如图1所示,该方法包括如下步骤:

步骤S102,使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源。

具体的,本发明使用的三维成像系统只需要包括主相机和多个光源即可,可选的,光源与主相机的位置可以为光源均匀分布在主相机周围,光源的个数可以为2m个,其中,m≥3,可选的,三维成像系统中还可以包括一个或多个从相机,在三维成像系统包括一个主相机、一个从相机以及多个均匀分布在主相机周围的光源的情况下,三维成像系统的结构图可以如图2所示,图2中,主相机11、从相机12和光源13封装在扫描手柄14的最前端,且主相机11、从相机12和光源13的位置相对固定。

步骤S104,根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云。

步骤S106,对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据。

具体的,对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合可以是:获取到当前视角下的稠密三维点云M0之后,通过同样的方式获取下一个视角下的稠密三维点云M1后,可以对M0和M1进行拼接和点云融合,然后继续采集更多的稠密三维点云Mt,并与之前采集的三维数据进行拼接和融合,最终得到所需要的牙齿三位数据。

在本发明实施例中,通过使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据,达到了只使用包含主相机和多个光源的三维成像系统即能实现牙齿三维数据重建的目的,从而实现了使用小巧轻便的设备快速高效地采集口内牙齿的三维数据,保证了扫描精度和效率,同时避免扫描喷粉等步骤,提升扫描体验,硬件体积小,成本低,制造工艺简单,操作便捷,容易被大规模推广的技术效果,进而解决了现有技术中在采集牙齿三维数据时对硬件设备要求高且计算复杂的技术问题。

在一种可选的实施例中,步骤S104中根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云包括:步骤S202,采用光度立体三维重建的方式根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云。

具体的,光度立体三维重建方式可以基于稀疏点云集合重建稠密三维深度图,可选的,可以使用双目重建的方式得到稀疏点云集合Ts,光度立体三维重建方式基于主相机采集的图像。

在一种可选的实施例中,步骤S202中采用光度立体三维重建的方式根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云包括:

步骤S302,获取主相机在依次点亮每个光源后采集的牙齿的光源图像,得到光源图像集合;

步骤S304,确定光源图像中每个像素的等高线;

步骤S306,根据等高线将稀疏点云集合中的稀疏点云扩散得到稠密三维点云。

具体的,如果三维成像系统的光源个数为2m个,且使用双目重建的方式得到稀疏点云集合,步骤S302的具体实施可以为:保持主相机在上述双目重建的相同位置,每个光源依次点亮并记录牙齿的光源图像,最终采集得到2m幅图像,即光源图像集合,可以记光源图像集合为I={Ii,i=1…2m}。

在一种可选的实施例中,步骤S304中确定光源图像中每个像素的等高线包括:

步骤S402,确定光源图像中每个像素所在位置的方位角;

步骤S404,根据方位角确定光源图像中每个像素的等高线。

具体的,如图3所示,方位角θ可以定义为空间物体表面某点的法向量在主相机成像平面的投影与x轴的负方向在逆时针方向的夹角,本发明中光源图像上的每一个像素位置的方位角都需要计算且计算独立。

在一种可选的实施例中,步骤S304中确定光源图像中每个像素的等高线之前,方法还包括:

步骤S502,根据主相机在依次点亮每个光源后预采集的白板图像对光源图像集合进行标定,得到标定后光源图像集合;

步骤S504,采用插值算法根据标定后光源图像集合获取多个虚拟光源图像,得到虚拟光源图像集合。

具体的,在步骤S102使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合之前,可以对三维成像系统进行标定,其中,标定分为几何标定和光源标定,在三维成像系统包括主相机、从相机和光源且光源均匀的分布在主相机的周围、个数为2m个的情况下,几何标定指的是计算三维成像系统上的2个相机之间的相对方位和成像参数,光源标定指的是计算三维成像系统上的光源在空间的光源强度,其中,光源可以是LED灯。在进行几何标定时,首先固定三维成像系统和如图4所示的几何标定板,将所有光源点亮,分别使用2个相机拍摄相应视角下的几何标定板的图像,然后改变几何标定板的空间位置,再次使用2个相机拍摄相应视角下几何标定板的图像,重复上述步骤,最终可以使每个相机得到多个视角下多幅几何标定板的图像,检测每幅图像上黑色圆形的圆心点,根据大圆的分布为每个圆心点编号,作为几何标定的输入,执行几何标定算法,其中,几何标定算法可以以张正友标定法为基础,最终可以输出2个相机的成像参数、畸变系数和相对方位等。在进行光源标定时,可以使用主相机和白板进行光源标定,其中,白板指的是白平衡标定板,由于扫描过程中三维成像系统的扫描范围可以为距离主相机成像平面3mm-15mm的空间,并且口内牙齿扫描过程中牙齿和扫描设备之间距离关系相对固定,故光源标定过程中可以将白平衡标定板固定在距离主相机预设距离的位置,其中,预设距离可以为如图5所示的9mm,调节三维成像系统使主相机成像平面与白平衡标定板尽量平行,固定三维成像系统,将2m个光源依次点亮,主相机分别拍摄各个光源i下白平衡标定板的图像,记白平衡标定板的图像集合为W={Wi,i=1…2m},也就是步骤S502中主相机在依次点亮每个光源后预采集的白板图像。

具体的,在得到上述实施例中光源图像集合I={Ii,i=1…2m}后,记集合I中的第i幅图像Ii在某位置j的像素颜色值为Iij,白平衡标定板图像集合W的第i幅图像Wi在对应像素j的颜色值为Wij,通过式得到在该像素位置标定后的光源颜色数据I′ij,由于主相机采集到的图像颜色值为红、绿、蓝三个通道,故式包括图像三个通道内颜色值的分别相除,对集合I中所有图像像素重复上述步骤,可以得到标定后光源图像集合I′={I′i,i=1…2m}。

在一种可选的实施例中,步骤S402中确定光源图像中每个像素所在位置的方位角包括:步骤S602,根据虚拟光源图像集合确定光源图像中每个像素所在位置的方位角。

在一种可选的实施例中,步骤S504中采用插值算法根据标定后光源图像集合获取多个虚拟光源图像,得到虚拟光源图像集合包括:

步骤S702,构建初始虚拟光源,其中,初始虚拟光源的位置为多个光源与虚拟圆的交点,虚拟圆的圆心为多个光源的几何中心,虚拟圆的半径为多个光源至圆心的平均距离;

步骤S704,根据初始虚拟光源构建每个初始虚拟光源对应的衍生虚拟光源,其中,衍生虚拟光源的位置为初始虚拟光源与圆心的连线每旋转预设角度在虚拟圆上的交点;

步骤S706,采用插值算法根据标定后光源图像集合计算在初始虚拟光源和衍生虚拟光源照明下的虚拟光源图像,得到虚拟光源图像集合。

具体的,光度立体三维重建方式的基础是物体表面的各向同性性质,满足该性质的前提是使用圆形分布的光源,但是具体实现过程中由于装配工艺、设备尺寸限制等因素使光源在空间并非完全是圆形分布,为了满足各向同性性质,光度立体三维重建方法需要在空间构造虚拟光源,通过已知的光源图像插值出虚拟光源位置下的虚拟光源图像。同时为了满足插值算法的精度要求,硬件设备设计装配过程中需要保证光源平面与相机成像平面共面。

在三维成像系统包括2m个光源时,如图6所示,图6中实线框表示三维成像系统中的2m个光源,可以以2m个真实光源的几何中心为圆心c,真实光源与c的平均距离为半径r在相机成像平面做虚拟圆,真实光源位置与c的连线在虚拟圆上的交点为待插值的初始虚拟光源,在图6中表示为虚线框,初始虚拟光源的位置集合可以记为L={Li,i=1...2m},需要计算在初始虚拟光源Li照明下的初始虚拟光源图像Vi,得到初始虚拟光源图像集合V={Vi,i=1...2m}。

在得到初始虚拟光源后,可以将Li与圆心c的连线逆时针方向绕圆心c旋转预设第一角度,旋转后记连线与虚拟圆的交点为S,在虚拟圆上做Li关于点S的对称点,记为衍生虚拟光源重复上述操作,可以得到多个衍生虚拟光源,在预设第一角度为1.4°的情况下,重复次数可以为128次,需要计算在在衍生虚拟光源照明下的衍生虚拟光源图像得到衍生虚拟光源图像集合

在一种可选的实施例中,步骤S706中采用插值算法根据标定后光源图像集合计算在衍生虚拟光源照明下的虚拟光源图像包括:

步骤S802,在主相机的像平面上对多个光源采用三角剖分算法进行三角剖分,得到剖分三角形;

步骤S804,根据初始虚拟光源和衍生虚拟光源与剖分三角形的位置关系,根据标定后光源图像集合使用不同的公式计算在初始虚拟光源和衍生虚拟光源照明下的虚拟光源图像。

具体的,虚拟光源图像包括初始虚拟光源图像和衍生虚拟光源图像,在计算初始虚拟光源图像时,如果三维成像系统包括2m个光源,可以在主相机成像平面上对2m个真实光源做三角剖分,得到剖分三角形,具体可以采用Delaunay三角剖分算法,上述初始虚拟光源的位置集合L内的初始虚拟光源Li与剖分三角形存在三种位置关系:Li在三角形内部,Li在三角形边上,Li在三角形外部。若Li在三角形内部:记此三角形三个顶点对应的光源图像在标定后光源图像集合I′中的索引为a,b,c,三个顶点与Li的距离为γa,γb,γc,则Li对应的虚拟光源图像Vi为:若Li在三角形边上:记此三角形边上的两个顶点对应的光源图像在集合I′中的索引为a,b,两个顶点与Li的距离为γa,γb,则Li对应的虚拟光源图像Vi为:若Li在三角形外部:搜索距离虚拟光源最近的三角形,记此三角形距Li最近的两个顶点对应的光源图像在集合I′中的索引为a,b,两个顶点与Li的距离为γa,γb,则Li对应的虚拟光源图像Vi为:

通过上述方式可以得到初始虚拟光源的初始虚拟光源图像,对衍生虚拟光源重复上述对初始虚拟光源的图像插值算法,得到在衍生虚拟光源照明下牙齿的虚拟光源图像重复上述操作,一共旋转128次,可以得到插值得到的128幅虚拟光源图像集合记为VLi中每幅图像都对应一个旋转角1.4*k。

在一种可选的实施例中,步骤S602中根据虚拟光源图像集合确定光源图像中每个像素所在位置的方位角中使用到的公式包括:

θj=λ*kj

其中,表示第一中间变量集合,i表示初始虚拟光源的标号,j表示像素所在位置为j,k表示衍生虚拟光源的标号,2m表示初始虚拟光源的总个数,kall表示每个初始虚拟光源对应的衍生虚拟光源的总个数,Vij表示初始虚拟光源标号为i对应的初始虚拟光源图像在像素所在位置为j处的颜色值,表示初始虚拟光源标号为i对应的标号为k的衍生虚拟光源对应的衍生虚拟光源图像在像素所在位置为j处的颜色值,R、G、B表示红色通道、绿色通道和蓝色通道,Pj表示第二中间变量集合,kj表示Pj为最小值时对应的k,λ表示预设常量,θj表示像素所在位置为j的方位角。

具体的,记光源图像的宽度和高度分别为w、h,则光源图像一共有w*h个像素,对每一个像素重复计算方位角的步骤,最终得到与图像像素个数相同的方位角数据集合θ={θj,j=1…w*h},在kall为128时,

根据初始虚拟光源图像集合V内所有初始虚拟光源图像及其对应的衍生虚拟光源图像集合VLi内的衍生虚拟光源图像的像素位置j可以计算得到2m个第一中间变量集合,对该2m个数据集合求平均,得到128个平均中间变量的集合,即第二中间变量集合,上述公式中,基于R,G,B的操作分别表示取相应的红、绿、蓝通道的颜色值,λ可以为1.4。

在一种可选的实施例中,每个像素包括两个等高线,步骤S404中根据方位角确定光源图像中每个像素的等高线,包括:

步骤S902,针对每个像素,在像素对应的两个等高线的方向上分别扩展多个新像素;

步骤S904,采用双线性插值算法根据像素的方位角计算多个新像素的位置;

步骤S906,统计每个等高线上新像素的位置集。

具体的,记方位角数据集合θ在像素位置j的方位角为θj,定义两个向量其中:

则通过以及像素位置j,可以得到两个新像素的位置

由于新像素的位置都是在亚像素坐标下,而上述实施例中求取的方位角并不存在亚像素位置的数据,因此可以采用双线性插值算法得到亚像素位置的方位角则:

根据以及新像素位置可以得到新像素位置

重复上述过程,对第n个新像素位置:

其中,且N≥n≥1。

则每个像素j最多可以扩散2N个新像素位置,得到两个等高线上的像素集合:

其中,D()操作对像素坐标四舍五入取整。对每个像素位置重复上述步骤,即可以得到所有像素的等高线。

在一种可选的实施例中,步骤S306中根据等高线将稀疏点云集合中的稀疏点云扩散得到稠密三维点云,包括:步骤S1002,将稀疏点云集合中的稀疏点云根据位置集依次扩散,得到稠密三维点云。

具体的,根据当前扫描牙齿的三维稀疏点云,结合等高线扩散得到当前扫描牙齿稠密点云的过程即为深度传播,设牙齿稀疏点云集合Ts内的一个三维点q在主相机成像平面的投影像素位置为j,j对应的等高线上的像素集合为首先按n从小到大依次传播内每个新像素,同时计算当前传播到的新像素在等高线上的曲率值,当曲率值小于设定的曲率阈值时对该新像素赋以点q的深度值,若曲率值大于设定的曲率阈值则停止对该等高线的传播;完成传播后,继续传播传播过程中,如果传播到的新像素已经有深度值,深度值保持不变,跳过新像素位置继续进行传播,牙齿稀疏点云集合Ts内每个三维点都根据上述传播方法在等高线上传播深度,最终可以得到牙齿表面的稠密三维点云,具体可以是牙齿表面的稠密三维点云。

在一种可选的实施例中,步骤S106中对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,包括:步骤S1102,采用迭代最近点算法对不同视角下的稠密三维点云进行拼接,得到拼接后稠密三维点云;和/或步骤S1104,采用截断有向距离函数对拼接后稠密三维点云进行点云融合。

具体的,拼接时可以采用迭代最近点(Iterative Closest Point,简称为ICP)算法,融合时可以采用截断有向距离函数(Truncated signed distance function,简称为TSDF)的方式。

在一种可选的实施例中,步骤S102中使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,包括:步骤S1202,采用双目重建的方式使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统还包括从相机。

具体的,可以基于双目重建得到牙齿的稀疏三维点云,双目重建要求至少有两个相机,因此,本发明的三维成像系统除了主相机还包括从相机,在双目重建中,

如图7所示,将三维点P在左成像平面和右成像平面上的投影Pleft和Pright的像素位置在X方向上的差定义为视差,用d表示,主相机对应左相机,从相机对应右相机,图7中的左相机图像指的是主相机图像,右相机图像指的是从相机图像,左相机光心Oleft、右相机光心Oright的距离称为基线距离,标记为B,左相机焦距大小均为f,左相机的主点位置为(Cleftx,Clefty),三维点Q在左成像平面的投影Pleft的坐标为(Xleft,Yleft),在右成像平面的投影Pright的坐标为(Xright,Yright),其中Yleft=Yright。基于双目视差三维重建原理,可以得到如下P在世界坐标系下的三维坐标(x,y,z):

d=Xleft-Xright;

将三维成像系统伸入患者口腔内部,点亮所有光源后,2个相机分别拍摄牙齿,得到不同视角下的牙齿图像,对主相机拍摄的图像进行特征提取,对所有特征在从相机拍摄的图像搜索特征匹配,然后进行双目重建,就得到与图像特征对应的牙齿稀疏点云集合Ts。

实施例2

根据本发明实施例,提供了一种牙齿三维数据重建装置的产品实施例,图8是根据本发明实施例的牙齿三维数据重建装置,如图8所示,该装置包括第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块,其中,第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据。

在本发明实施例中,通过第一获取模块使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据,达到了只使用包含主相机和多个光源的三维成像系统即能实现牙齿三维数据重建的目的,从而实现了使用小巧轻便的设备快速高效地采集口内牙齿的三维数据,保证了扫描精度和效率,同时避免扫描喷粉等步骤,提升扫描体验,硬件体积小,成本低,制造工艺简单,操作便捷,容易被大规模推广的技术效果,进而解决了现有技术中在采集牙齿三维数据时对硬件设备要求高且计算复杂的技术问题。

此处需要说明的是,上述第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第一确定模块包括第二确定模块,用于采用光度立体三维重建的方式根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云。

此处需要说明的是,上述第二确定模块对应于实施例1中的步骤S202,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第二确定模块包括第二获取模块、第三确定模块和第一扩散模块,其中,第二获取模块,用于获取主相机在依次点亮每个光源后采集的牙齿的光源图像,得到光源图像集合;第三确定模块,用于确定光源图像中每个像素的等高线;第一扩散模块,用于根据等高线将稀疏点云集合中的稀疏点云扩散得到稠密三维点云。

此处需要说明的是,上述第二获取模块、第三确定模块和第一扩散模块对应于实施例1中的步骤S302至步骤S306,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第三确定模块包括第四确定模块和第五确定模块,其中,第四确定模块,用于确定光源图像中每个像素所在位置的方位角;第五确定模块,用于根据方位角确定光源图像中每个像素的等高线。

此处需要说明的是,上述第四确定模块和第五确定模块对应于实施例1中的步骤S402至步骤S404,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,装置还包括标定模块和第三获取模块,其中,标定模块,用于在第三确定模块确定光源图像中每个像素的等高线之前,根据主相机在依次点亮每个光源后预采集的白板图像对光源图像集合进行标定,得到标定后光源图像集合;第三获取模块,用于采用插值算法根据标定后光源图像集合获取多个虚拟光源图像,得到虚拟光源图像集合。

此处需要说明的是,上述标定模块和第三获取模块对应于实施例1中的步骤S502至步骤S504,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第四确定模块包括第六确定模块,用于根据虚拟光源图像集合确定光源图像中每个像素所在位置的方位角。

此处需要说明的是,上述第六确定模块对应于实施例1中的步骤S602,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第三获取模块包括第一构建模块、第二构建模块和第一计算模块,其中,第一构建模块,用于构建初始虚拟光源,其中,初始虚拟光源的位置为多个光源与虚拟圆的交点,虚拟圆的圆心为多个光源的几何中心,虚拟圆的半径为多个光源至圆心的平均距离;第二构建模块,用于根据初始虚拟光源构建每个初始虚拟光源对应的衍生虚拟光源,其中,衍生虚拟光源的位置为初始虚拟光源与圆心的连线每旋转预设角度在虚拟圆上的交点;第一计算模块,用于采用插值算法根据标定后光源图像集合计算在初始虚拟光源和衍生虚拟光源照明下的虚拟光源图像,得到虚拟光源图像集合。

此处需要说明的是,上述第一构建模块、第二构建模块和第一计算模块对应于实施例1中的步骤S702至步骤S706,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第一计算模块包括三角剖分模块和第二计算模块,其中,三角剖分模块,用于在主相机的像平面上对多个光源采用三角剖分算法进行三角剖分,得到剖分三角形;第二计算模块,用于根据初始虚拟光源和衍生虚拟光源与剖分三角形的位置关系,根据标定后光源图像集合使用不同的公式计算在初始虚拟光源和衍生虚拟光源照明下的虚拟光源图像。

此处需要说明的是,上述三角剖分模块和第二计算模块对应于实施例1中的步骤S802至步骤S804,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第六确定模块中使用到的公式包括:

θj=λ*kj

其中,表示第一中间变量集合,i表示初始虚拟光源的标号,j表示像素所在位置为j,k表示衍生虚拟光源的标号,2m表示初始虚拟光源的总个数,kall表示每个初始虚拟光源对应的衍生虚拟光源的总个数,Vij表示初始虚拟光源标号为i对应的初始虚拟光源图像在像素所在位置为j处的颜色值,表示初始虚拟光源标号为i对应的标号为k的衍生虚拟光源对应的衍生虚拟光源图像在像素所在位置为j处的颜色值,R、G、B表示红色通道、绿色通道和蓝色通道,Pj表示第二中间变量集合,kj表示Pj为最小值时对应的k,λ表示预设常量,θj表示像素所在位置为j的方位角。

在一种可选的实施例中,每个像素包括两个等高线,第五确定模块包括扩展模块、第三计算模块和统计模块,其中,扩展模块,用于针对每个像素,在像素对应的两个等高线的方向上分别扩展多个新像素;第三计算模块,用于采用双线性插值算法根据像素的方位角计算多个新像素的位置;统计模块,用于统计每个等高线上新像素的位置集。

此处需要说明的是,上述扩展模块、第三计算模块和统计模块对应于实施例1中的步骤S902至步骤S906,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第一扩散模块包括第二扩散模块,用于将稀疏点云集合中的稀疏点云根据位置集依次扩散,得到稠密三维点云。

此处需要说明的是,上述第二扩散模块对应于实施例1中的步骤S1002,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,拼接融合模块包括:拼接模块和/或融合模块,其中,拼接模块,用于采用迭代最近点算法对不同视角下的稠密三维点云进行拼接,得到拼接后稠密三维点云;融合模块,用于采用截断有向距离函数对拼接后稠密三维点云进行点云融合。

此处需要说明的是,上述拼接模块和融合模块对应于实施例1中的步骤S1102至步骤S1104,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在一种可选的实施例中,第一获取模块包括第四获取模块,用于采用双目重建的方式使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统还包括从相机。

此处需要说明的是,上述第四获取模块对应于实施例1中的步骤S1202,上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

实施例3

根据本发明实施例,提供了一种牙齿三维数据重建系统的产品实施例,该牙齿三维数据重建系统包括上述牙齿三维数据重建装置,还包括三维成像系统;三维成像系统包括主相机、从相机和多个光源。

实施例4

根据本发明实施例,提供了一种存储介质的产品实施例,该存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述牙齿三维数据重建方法。

实施例5

根据本发明实施例,提供了一种处理器的产品实施例,该处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述牙齿三维数据重建方法。

实施例6

根据本发明实施例,提供了一种终端的产品实施例,该终端包括第一获取模块、第一确定模块、拼接融合模块和处理器,其中,第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据;处理器,处理器运行程序,其中,程序运行时对于从第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块输出的数据执行上述牙齿三维数据重建方法。

实施例7

根据本发明实施例,提供了一种终端的产品实施例,该终端包括第一获取模块、第一确定模块、拼接融合模块和存储介质,其中,第一获取模块,用于使用三维成像系统获取不同视角下牙齿的稀疏点云集合,其中,三维成像系统包括主相机和多个光源;第一确定模块,用于根据稀疏点云集合确定每一个视角下牙齿的稠密三维点云;拼接融合模块,用于对不同视角下的稠密三维点云进行拼接和融合,得到牙齿三维数据;存储介质,用于存储程序,其中,程序在运行时对于从第一获取模块、第一确定模块和拼接融合模块输出的数据执行上述牙齿三维数据重建方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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