基于网格的软组织或牙龈的识别方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及齿科三维扫描，尤其涉及一种基于网格的软组织或牙龈的识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着居民消费升级以及口腔健康意识的增加，口腔诊疗人数增长明显，口腔健康问题已经成为影响居民日常生活质量的一个重要因素。由于口腔内有复杂的环境，如口水泡、软组织，对口腔扫描的质量和速度有着较大的影响，为了提高用户口腔扫描体验和扫描速度，需要对口腔中的一些干扰因素进行清除，以对软组织或牙龈进行识别。

2、现有的软组织或牙龈的识别技术多为基于图像分割模型和深度学习算法对口腔内的软组织或牙龈进行分割。但在实时扫描过程中，是将用户的注意力集中在整个口腔范围内，可能导致对软组织或牙龈的扫描扩大了扫描范围，从而使进行软组织或牙龈识别时的识别质量较低。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明的实施例提供了一种基于网格的软组织或牙龈的识别方法、装置、设备及介质。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于网格的软组织或牙龈的识别方法，包括：

3、根据预设网格的顶点颜色确定所述网格中概率最大的红色区域；

4、对所述网格中每个顶点的顶点颜色进行遍历，得到每个顶点的色调值和饱和度值；

5、计算每个顶点的所述色调值与所述红色区域中的最大色调值的第一距离值，计算每个顶点的所述饱和度值与所述红色区域中的最大饱和度值的第二距离值；

6、根据所述第一距离值和所述第二距离值对所述网格中每个顶点进行软组织或牙龈判定，得到判定顶点；

7、根据所述判定顶点在所述网格上进行形态操作，得到软组织区域或牙龈区域。

8、根据本发明的实施例，所述根据预设网格的顶点颜色确定所述网格中概率最大的红色区域，包括：

9、获取所述网格的顶点颜色的第一颜色值；

10、利用如下的转换公式将所述第一颜色值转换为第二颜色值：

11、

12、其中，h为所述第二颜色值中的色调值，s为所述第二颜色值中的饱和度值，v为所述第二颜色值中的明度,r为所述第一颜色值中的红色通道值，g为所述第一颜色值中的绿色通道值，b为所述第一颜色值中的蓝色通道值,θ为所述第一颜色值中最大通道像素值与最小通道像素值的差值，为所述第一颜色值中通道像素值中的最小值，为所述第一颜色值中通道像素值中的最大值，max为最大值函数，min为最小值函数；

13、将所述第二颜色值映射至预设的颜色数组中，得到第三颜色值；

14、根据所述颜色数组中的色调最大值和饱和度最大值构建二维统计表；

15、将所述第三颜色值中的映射色调值和映射饱和度值对应的顶点个数添加至所述二维统计表中所述映射色调值和所述映射饱和度值对应的索引位置上；

16、选取所述二维统计表中顶点个数最多的所述索引位置为概率最大的红色区域。

17、根据本发明的实施例，所述将所述第二颜色值映射至预设的颜色数组中，得到第三颜色值，包括：

18、利用如下的第一线性变换公式将所述第二颜色值中色调值映射至所述颜色数组中的色调数组中，得到映射色调值：

19、

20、其中，h为所述映射色调值，hue为所述色调数组中的色调最大值，h为所述第二颜色值中的色调值；

21、利用如下的第二线性变换公式将所述第二颜色值中饱和度值映射至所述颜色数据中的饱和度数组中，得到映射饱和度值：

22、

23、其中，s为所述映射饱和度值，saturation为所述饱和度数组中饱和度最大值，s为所述第二颜色值中的饱和度值；

24、将所述映射色调值和所述映射饱和度值作为所述第三颜色值。

25、根据本发明的实施例，所述计算每个顶点的所述色调值与所述红色区域中的最大色调值的第一距离值，所述计算每个顶点的所述饱和度值与所述红色区域中的最大饱和度值的第二距离值，包括：

26、利用如下的第一距离值公式计算每个顶点的所述色调值与所述红色区域中的最大色调值的第一距离值：

27、hd＝hmax-hi

28、其中，hd为色调之间的所述第一距离值，hmax为所述红色区域中的最大色调值，hi为网格中第i个顶点的色调值；

29、利用如下的第二距离值公式计算每个顶点的所述饱和度值与所述红色区域中的最大饱和度值的第二距离值：

30、sd＝smax-si

31、其中，sd为饱和度之间的所述第一距离值，smax为所述红色区域中的最大饱和度值，si为网格中第i个顶点的饱和度值。

32、根据本发明的实施例，所述根据所述第一距离值和所述第二距离值对所述网格中每个顶点进行软组织或牙龈判定，得到判定顶点，包括：

33、当所述第一距离值小于等于预设的色调阈值且所述第二距离值小于等于预设的饱和度阈值时，将所述判定顶点判定为软组织或牙龈；

34、当所述第一距离值大于预设的色调阈值或所述第二距离值大于预设的饱和度阈值时，将所述判定顶点判定为不是软组织或牙龈。

35、根据本发明的实施例，所述根据所述判定顶点在所述网格上进行形态操作，得到软组织区域或牙龈区域，包括：

36、获取所述网格上的每个三角面；

37、根据所述判定顶点在所述三角面上进行扩张操作，得到软组织三角面或牙龈三角面；汇集所述软组织三角面为所述软组织区域，汇集所述牙龈三角面为所述牙龈区域。

38、根据本发明的实施例，所述根据所述判定顶点在所述网格上进行形态操作，得到软组织区域或牙龈区域，包括：

39、根据所述判定顶点在所述网格的三角面上进行腐蚀操作，得到非软组织三角面或非牙龈三角面；

40、清除所述非软组织三角面或非牙龈三角面，得到软组织三角面或牙龈三角面；

41、汇集所述软组织三角面为所述软组织区域，汇集所述牙龈三角面为所述牙龈区域。

42、第二方面，本发明实施例提供了一种基于网格的软组织或牙龈的识别装置，其特征在于，包括：

43、红色区域确定模块，用于根据预设网格的顶点颜色确定所述网格中概率最大的红色区域；

44、顶点颜色遍历模块，用于对所述网格中每个顶点的顶点颜色进行遍历，得到每个顶点的色调值和饱和度值；

45、距离值计算模块，用于计算每个顶点的所述色调值与所述红色区域中的最大色调值的第一距离值，计算每个顶点的所述饱和度值与所述红色区域中的最大饱和度值的第二距离值；

46、顶点判定模块，用于根据所述第一距离值和所述第二距离值对所述网格中每个顶点进行软组织或牙龈判定，得到判定顶点；

47、顶点形态操作模块，用于根据所述判定顶点在所述网格上进行形态操作，得到软组织区域或牙龈区域。

48、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，其包括：

49、处理器；

50、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

51、其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如前第一方面所述的一种基于网格的软组织或牙龈的识别方法。

52、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被被处理器执行时，实现如前第一方面所述的一种基于网格的软组织或牙龈的识别方法。

53、与现有技术相比，本发明的上述技术方案具有如下有益效果：

54、本发明的实施例根据采集口腔内的点云数据生成口腔内的实时网格数据，进而将实时网格数据中的顶点颜色由rgb色彩空间转换至hsv色彩空间，有利于减少计算量，满足网格的实时性能。根据hsv色彩空间中的顶点颜色确定实时网格中概率最大的红色区域。对实时网格中每个顶点的顶点颜色在重新进行遍历，得到每个顶点的色调值和饱和度值，进而计算每个顶点的色调值和饱和度值与红色区域中的最大色调值和最大饱和度值之间的距离值，进而根据距离值判定每个顶点是否为软组织或牙龈，从而识别实时网格中哪些部分为软组织或牙龈。根据网格中每个顶点的状态在网格上进行扩张或腐蚀操作，从而可以得到网格中软组织区域或牙龈区域，缩小口腔内的扫描范围，将用户的注意力集中在目标牙齿的扫描上，提高了口腔扫描的质量和速度。因此本发明提出的基于网格的软组织或牙龈的识别方法、装置、设备及介质，可以解决进行软组织或牙龈识别时的识别质量较低。