[發(fā)明專利]基于噪點分類和擬合改進的牙冠模型邊緣平滑處理方法

有效

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• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN111402155B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬天;李宇絨
• 申請（專利權(quán)）人: 江西都萊美科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00;G06T7/62;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 西安啟誠專利知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 61240
• 代理人: 李艷春

本發(fā)明公開了一種基于噪點分類和擬合改進的牙冠模型邊緣平滑處理方法，包括步驟：一、讀取牙冠模型；二、計算牙冠邊界線上頂點的高斯曲率均值和與該頂點相連接的面片的面積；三、判斷該頂點是否為鋸齒噪點、較大面片噪點、非較大面片噪點；四、對識別出的較大面片噪點、非較大面片噪點和鋸齒噪點進行統(tǒng)計；五、判斷當前頂點是否為牙冠邊界線上的最后一個頂點，是就執(zhí)行步驟六，否則返回步驟二；六、對各類噪點分別進行平滑處理；七、對牙冠邊界線進行最小二乘法擬合處理，得到擬合曲線；八、將噪點分類為非連續(xù)極值點和連續(xù)極值點；九、分別對非連續(xù)極值點和連續(xù)極值點進行平滑處理。本發(fā)明能夠有效地識別出噪點并去除噪點，平滑效率高，效果好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于牙齒三維模型處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于噪點分類和擬合改進的牙冠模型邊緣平滑處理方法。

背景技術(shù)

目前，計算機輔助疾病診斷是當今研究的一大熱點，三維數(shù)字化牙齒模型被越來越廣泛的應用于口腔正畸領(lǐng)域。虛擬牙齒矯正系統(tǒng)中，牙齒三維模型數(shù)據(jù)來源一般為口腔掃描數(shù)據(jù)，只有牙冠和牙齦表面部分，而缺少牙根部分數(shù)據(jù)，不利于牙齒三維重建。CT圖像在醫(yī)學的應用非常廣泛，二維CT圖像在分牙后的牙齒根部存在鋸齒邊界問題，三維口腔掃描數(shù)據(jù)同樣也存在噪點，本文主要處理牙冠三維模型的鋸齒邊界問題，為研究牙齒根部三維重建進行虛擬牙齒矯正提供技術(shù)支持。后續(xù)的排牙、生牙根等處理通常都是基于牙冠模型的特征點，此類方法的計算速度較快，但容易受到根部鋸齒邊界的干擾，嚴重影響后續(xù)的處理效果。因此，需要對邊界鋸齒進行平滑處理，邊界鋸齒的本質(zhì)問題是三維網(wǎng)格面邊界上存在噪點，所以處理邊界鋸齒就是一個三維去噪的問題。

傳統(tǒng)的去除噪點方法包括拉普拉斯算子和最小二乘擬合，兩類方法都有其自身的特點：拉普拉斯算子，采用的是待識別頂點的二階微分，計算出的結(jié)果能夠表示整個區(qū)域的變化，隨著迭代次數(shù)的增多，區(qū)域的特征點也會越來越突出，但唯一不足的是經(jīng)過多次迭代后圖形會嚴重縮小。代文征等人通過使用拉普拉斯算子與高斯函數(shù)相結(jié)合的方法進行圖形平滑處理，能降低單獨使用拉普拉斯算子帶來的缺陷，但是當使用高斯函數(shù)時，對變化較為緩慢的噪點，進行噪點識別和去除效果并不理想。最小二乘擬合法，通常適用于函數(shù)擬合，針對二維、三維曲線都有很好的適應性，但曲面擬合無法直接通過最小二乘擬合得到，換句話說，最小二乘擬合不會使得擬合后的曲面變得光滑。其中顧天奇等人使用最小二乘擬合方法，能有效的提升擬合曲線形狀，對模型粗略估計有很大幫助，但對曲面的擬合效果不佳。在圖形中判斷噪點的方法，就是該點的曲率值是否有突變，由曲率的定義可知，曲率是用來描述曲面在該點的彎曲程度，據(jù)此就能夠有效的識別出噪點。

噪點難以識別，需要采用一定的經(jīng)驗知識反復實驗，而去除噪點的方法更加困難，去除噪點后，網(wǎng)格模型表面會變的更加粗糙，主要的原因是沒有適合的參數(shù)，進行評價模型表面的粗糙度。傳統(tǒng)采用曲率能夠識別出噪點，但如何去除噪點，僅通過曲率難以實現(xiàn)。常用的是高斯曲率，能夠有效刻畫曲面在該點的彎曲程度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于噪點分類和擬合改進的牙冠模型邊緣平滑處理方法，其平滑處理效率高，效果好。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于噪點分類和擬合改進的牙冠模型邊緣平滑處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、讀取牙冠模型；

步驟二、找到牙冠模型的牙冠邊界線上第r個頂點的位置和與該頂點相連接的面片，計算該頂點的高斯曲率均值，并計算與該頂點相連接的面片的面積；其中，r的取值為非零自然數(shù)；

步驟三、根據(jù)頂點的高斯曲率均值判斷該頂點是否為孤立噪點或鋸齒噪點，且當該頂點為孤立噪點時，再根據(jù)與該頂點相連接的面片的面積判斷該頂點為較大面片噪點還是非較大面片噪點；

步驟四、對識別出的較大面片噪點、非較大面片噪點和鋸齒噪點進行統(tǒng)計；