基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法与流程

本发明涉及计算机视觉图像处理领域，具体涉及一种基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法。

背景技术：

随着科技的进步和人们生活水平的提高，越来越多的人关注口腔健康问题，对口腔治疗的技术要求也越来越高。正畸治疗是当前口腔修复方式中较为流行的一种，计算机辅助诊疗技术在口腔正畸中正得到越来越广泛的应用。在正畸治疗中，牙齿表面特征是非常重要的测量与治疗的参考点，正畸医生需要快速提取牙齿表面感兴趣的特征点，进而为后续的诊断治疗提供依据。

由于牙齿数据不同于普通模型，在牙齿表面实际上不存在锋利的边缘和拐点，而只是一些起伏变化相对较为剧烈的点和区域，现有的牙齿特征提取技术会把磨损较为严重、表面相对平坦的牙齿尖点等部位误判为面点，这种方法所提取的牙齿特征不够准确，直接影响了正畸治疗的效果。另外，现有的牙齿特征提取方法的快速性和实时性目前还无法满足需求。因此，针对现有的正畸治疗，牙齿特征快速实时提取是急需解决的一项难题，本发明基于当前的技术，提出了一种基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法。

技术实现要素：

为解决现有技术存在的问题，本法提出一种基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法，能准确、快速地提取牙齿表面特征。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法，包括如下步骤：

s1采用3d扫描仪以非接触式蓝光对牙体进行扫描，生成完整的牙模三维数据，并输出stl三维图像；

s2基于stl三维图像，采用正交投影的方式获取二维图像，并对二维图像进行预处理；

s3基于fast算法对预处理后的图像进行特征点提取。

进一步地，在步骤s2的正交投影中，选择近裁剪平面作为投影平面，则stl三维图像中的点投影之后的x和y不变，z＝-n，stl三维图像中的点p在正交投影后得到p’，其中，

在z方向上构建cvv，使得当z在近裁剪平面时，az+b＝-1，当z在远裁剪平面时，az+b＝1，继而得出a和b，

通过得出的a和b反推正交投影矩阵，如下：

其中，n表示近裁剪平面到相机平面的距离，f表示远裁剪平面到相机平面的距离，p表示stl三维图像中的一个点，p’表示p点投影之后的点，

基于上述正交投影矩阵，得到stl三维图像投影下的牙模图像，并能够保存牙模的完整轮廓和结构。

进一步地，在步骤s2中，对二维图像的预处理包括：

s201通过分量法运算对获得的牙模二维图像进行灰度化：

f1(i，j)＝r(i，j)f2(i，j)＝g(i，j)f3(i，j)＝b(i，j)

其中，fk(i，j)(k＝1，2，3)表示转换后的牙模的灰度图像在(i，j)处的灰度值；

s202采用大律法对二维图像进行阈值分割，利用阈值将原图像分成背景区域和目标牙模区域两个部分，然后计算该最大类间方差的最佳阈值以使得两区域的区别度最大，

t＝maxδ²＝max|ωa(μa-μ)²+ωb(μb-μ)²|

其中，t表示分割阈值，μa表示目标牙模区域a的灰度均值，μb表示背景区域b的灰度均值，μ表示牙模图像的整体均值，ωa为区域a的概率，ωb表示区域b的概率，δ²表示目标牙模区域a和背景区域b的类间方差；

s203对分割后的目标牙模灰度图进行边缘检测，得到图像的轮廓；

s204对步骤s203中获得的图像轮廓采用局部搜索方法获得局部最优解。

进一步地，步骤s203的目标牙模灰度图的边缘检测包括：

s2031通过高斯平滑去除图像数据的噪声；

s2032从步骤s2031处理后的图像生成图像中每个点的亮度梯度图以及亮度梯度的方向；

s2033根据每个点的亮度梯度图和亮度梯度的方向，使用滞后阈值跟踪经过步骤s2032处理后的图像边缘，基于局部目标特征提取边缘作为目标牙模图像的轮廓。

进一步地，步骤s204包括：

s2041给定初始解s,定义t个邻域，记为n_k(k＝1,2,3......m)，i＝1；

s2042使用邻域结构n_i(即n_i(s))进行搜索，如果在n_i(s)里找到一个比s更优的解s′，则令s＝s′,i＝1；

s2043如果搜遍邻域结构n_i仍找不到比s更优的解，则令i++；

s2044如果i≤t,则回到步骤s2042；

s2045输出最优解s。

进一步地，在步骤s3中，以最优候选特征点p为圆心,半径为r定义圆,如果存在连续并且足够多的像素点灰度值,且大于或小于中心点灰度值的一定阈值,则该点选作角点。

进一步地，以待检测像素点p点位于中心,检测点邻域是以p为中心、半径为3的像素值,圆周的像素用1～16顺时针标注，将圆周上的1～16个像素点分为如下3类：

其中，ip表示p点的像素值,ip→i表示圆周上第i个像素点,n表示一个参数,得到的结果sp→i有3种取值，d表示比检测点暗,s表示与检测点相似,b表示比检测点亮，

首先检测第1和第9两个像素点,如果都为相似,则不把该点选择为候选点，其次检测第5和第13两个像素点,若以上4个值中有3个值都是暗或亮,则将此点作为候选点,继续计算其它像素值，如果检测的16个点中有至少9个连续为暗或者亮,则该点确定为特征点，最终达到快速提取切嵴、尖牙的目的。

本发明首先通过使用3d扫描仪拍照式测量的方式，全面获取物体表面数据，输出标准的stl图像文件，再通过正交投影的方式获取二维图像，并对二维图像进行预处理，最后基于fast算法对牙模图像的特征点提取，选取医生感兴趣的特征点。该方法具有提取时间短、数量多的优势，并且可以有效识别牙齿表面不同类型的特征，提取准确性较高，提高了图像匹配的速度。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步描写和阐述。

图1是本发明基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图、通过对本发明的优选实施方式的描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。

如图1所示，本发明的基于计算机图形图像的牙体修复制品表面特征提取方法，包括如下步骤：

s1采用3d扫描仪以非接触式蓝光对牙体进行扫描，生成完整的牙模三维数据，并输出stl三维图像；

s2基于stl三维图像，采用正交投影的方式获取二维图像，并对二维图像进行预处理；

s3基于fast算法对预处理后的图像进行特征点提取。

具体地，在步骤s2的正交投影中，选择近裁剪平面作为投影平面，由于没有统一的投影射线目标点，stl三维图像中的点投影之后的x和y不变，z永远地变成了-n，跑到了投影平面上，即z＝-n，这样可以舍去无用的信息而保存z。stl三维图像中的点p在正交投影后得到p’，其中，

在z方向上构建cvv，使得当z在近裁剪平面时，az+b＝-1，当z在远裁剪平面时，az+b＝1，继而得出a和b，

通过得出的a和b反推正交投影矩阵，如下：

其中，n表示近裁剪平面到相机平面的距离，f表示远裁剪平面到相机平面的距离，p表示stl三维图像中的一个点，p’表示p点投影之后的点，

基于上述正交投影矩阵，得到stl三维图像投影下的牙模图像，并能够保存牙模的完整轮廓和结构。

具体地，在步骤s2中，对二维图像的预处理包括：

s201通过分量法运算对获得的牙模二维图像进行灰度化：

f1(i，j)＝r(i,j)f2(i,j)＝g(i,j)f3(i，j)＝b(i,j)

其中，fk(i,j)(k＝1,2,3)表示转换后的牙模的灰度图像在(i,j)处的灰度值；

s202采用大律法对二维图像进行阈值分割，利用阈值将原图像分成背景区域和目标牙模区域两个部分，然后计算该最大类间方差的最佳阈值以使得两区域的区别度最大，

t＝maxδ²＝max|ωa(μa-μ)²+ωp(μb_μ)²|

其中，t表示分割阈值，μa表示目标牙模区域a的灰度均值，μb表示背景区域b的灰度均值，μ表示牙模图像的整体均值，ωa为区域a的概率，ωb表示区域b的概率，δ²表示目标牙模区域a和背景区域b的类间方差；

s203对分割后的目标牙模灰度图进行边缘检测，得到图像的轮廓；

s204对步骤s203中获得的图像轮廓采用局部搜索方法获得局部最优解。

具体地，步骤s203的目标牙模灰度图的边缘检测包括：

s2031通过高斯平滑去除图像数据的噪声；

s2032从步骤s2031处理后的图像生成图像中每个点的亮度梯度图以及亮度梯度的方向；

s2033根据每个点的亮度梯度图和亮度梯度的方向，使用滞后阈值跟踪经过步骤s2032处理后的图像边缘，基于局部目标特征提取边缘作为目标牙模图像的轮廓。

具体地，步骤s204包括：

s2041给定初始解s,定义t个邻域，记为n_k(k＝1,2,3......m)，i＝1；

s2042使用邻域结构n_i(即n_i(s))进行搜索，如果在n_i(s)里找到一个比s更优的解s′，则令s＝s′,i＝1；

s2043如果搜遍邻域结构n_i仍找不到比s更优的解，则令i++；

s2044如果i≤t,则回到步骤s2042；

s2045输出最优解s。

具体地，在步骤s3中，以最优候选特征点p为圆心,半径为r定义圆,如果存在连续并且足够多的像素点灰度值,且大于或小于中心点灰度值的一定阈值,则该点选作角点。

优选地，以待检测像素点p点位于中心,检测点邻域是以p为中心、半径为3的像素值,圆周的像素用1～16顺时针标注，将圆周上的1～16个像素点分为如下3类：

其中，ip表示p点的像素值,ip→i表示圆周上第i个像素点,n表示一个参数,得到的结果sp→i有3种取值，d表示比检测点暗,s表示与检测点相似,b表示比检测点亮，

首先检测第1和第9两个像素点,如果都为相似,则不把该点选择为候选点，其次检测第5和第13两个像素点,若以上4个值中有3个值都是暗或亮,则将此点作为候选点,继续计算其它像素值，如果检测的16个点中有至少9个连续为暗或者亮,则该点确定为特征点，最终达到快速提取切嵴、尖牙的目的。

本发明首先通过使用3d扫描仪拍照式测量的方式，全面获取物体表面数据，输出标准的stl图像文件，再通过正交投影的方式获取二维图像，并对二维图像进行预处理，最后基于fast算法对牙模图像的特征点提取，选取医生感兴趣的特征点。在特征提取中，将待检测像素点p邻域圆周的像素点分为3类，再采用特殊的检测方法，而不是依次检测每个像素点，因而加快了检测的速，使得该方法具有提取时间短、数量多的优势，并且可以有效识别牙齿表面不同类型的特征，提取准确性较高，提高了图像匹配的速度。

上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。本发明的保护范围由权利要求确定。