本申请涉及一种基于图像测量的模型精细化刻画方法和系统，方法包括响应于获取到的图像数据，将图像数据进行分类；使用顶面图像、内侧面图像和外侧面图像分别建立识别基线；确定顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的突变区域并对突变区域进行匹配，确定异常位置；确定分割线并使用分割线对三维点云数据进行分割处理，得到单个牙齿模型；计算单个牙齿模型的空缺区域和使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补。本申请公开的基于图像测量的模型精细化刻画方法和系统，借助图像来对三维点云数据进行分割并使用位置比较方式来融合重复数据，用以得到精确的牙齿模型。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其是涉及一种基于图像测量的模型精细化刻画方法和系统。
技术介绍
1、口腔内牙齿模型的精细化在牙齿整形和牙齿修复等领域具有重要意义，首先对口腔内牙齿模型的获取方式进行介绍：
2、第一种方式是依靠凝固材料获取模型，这种方式是在模具中倒入材料，然后进行咬合动作，此时材料将牙齿包裹，待材料凝固后取出材料，得到模型腔，接着向模型腔内灌注浇筑材料，最终得到牙齿模型。这种方式的优势在于操作方便，但是牙齿模型的精度不高，因为涉及到两次尺寸转化过程，同时还受到材料和工艺精度的影响。
3、第二种方式是使用三维建模的方式来获取牙齿模型，需要借助口腔内光学扫描仪等仪器，该种方式的优势在于直接获取数据，具有很高的数据精度，但是在牙齿分型和重复数据处理上需要进一步研究，
4、牙齿分型指的是将数据按照牙齿进行分组，因为对于机器而言，无法直接确定数据的归属关系，对于排列较为有序的牙齿，可以通过简单排序方式进行确定，但是对于复杂结构的牙齿，就难以通过排序方式来确定归属数据的归属关系。
5、重复数据处理指的是需要将多次获取的数据进行融合，用来填补缺失区域，但是每一次的数据获取基准不同，如何进行融合还需要进一步研究。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于图像测量的模型精细化刻画方法和系统，借助图像来对三维点云数据进行分割并使用位置比较方式来融合重复数据，用以得到精确的牙齿模型。
2、本申请的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：
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p>3、第一方面，本申请提供了一种基于图像测量的模型精细化刻画方法，包括：4、响应于获取到的图像数据，将图像数据进行分类，包括顶面图像、内侧面图像和外侧面图像；
5、使用顶面图像、内侧面图像和外侧面图像分别建立识别基线，得到顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线；
6、确定顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的突变区域并对突变区域进行匹配，确定异常位置；
7、根据顶面识别基线、内侧面识别基线、外侧面识别基线和异常位置确定分割线并使用分割线对三维点云数据进行分割处理，得到单个牙齿模型；
8、计算单个牙齿模型的空缺区域；
9、使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补。
10、在第一方面的一种可能的实现方式中，顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线的建立顺序为首先建立外侧面识别基线，其次建立顶面识别基线，最后建立内侧面识别基线。
11、在第一方面的一种可能的实现方式中，建立外侧面识别基线包括：
12、提取外侧面图像中的轮廓，轮廓包括边缘轮廓和底部轮廓；
13、根据轮廓的内外侧色差确定底部轮廓；
14、识别底部轮廓包括的弧度特征线段并确定弧度特征线段的分界点；
15、使用分界点对外侧面图像进行一次分割，得到多个第一独立区域，每一个第一独立区域对应一个弧度特征线段；
16、提取第一独立区域中包括的表面并对第一独立区域的形状进行调整，使第一独立区域仅包括一个表面；
17、确定分割表面的中心点并顺序连接分割表面的中心点，得到外侧面识别基线；
18、其中，建立内侧面识别基线的方式与建立外侧面识别基线的方式相同。
19、在第一方面的一种可能的实现方式中，建立顶面识别基线包括：
20、提取顶面图像中的轮廓特征；
21、使用渐变缝隙对轮廓特征进行一次分割，得到多个第二独立区域；
22、根据第二独立区域的位置和面积范围确定是否对第二独立区域进行二次分割；
23、第二独立区域需要进行二次分割时，使用色差确定分界线并使用分界线对第二独立区域进行二次分割；
24、确定第二独立区域的中心点并顺序连接第二独立区域的中心点，得到顶面识别基线。
25、在第一方面的一种可能的实现方式中，确定顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的突变区域并对突变区域进行匹配并确定异常位置包括：
26、将顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线转入到同一个坐标系中；
27、匹配顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的中心点，得到中心点组，每一个中心点组包括三个中心点；
28、当一个中心点组包括的中心点小于三个时，将所述中心点组的位置标记为异常位置。
29、在第一方面的一种可能的实现方式中，对异常位置处的中心点进行二次匹配，二次匹配包括：
30、使用顶面图像确定内侧暴露区域和外侧暴露区域；
31、确定内侧暴露区域的中心线和外侧暴露区域的中心线；
32、借助内侧暴露区域的中心线和外侧暴露区域的中心线对异常位置处的中心点进行二次匹配，使异常位置处的中心点组包括三个中心点。
33、在第一方面的一种可能的实现方式中，使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补包括：
34、在前一次生成的三维点云数据中确定一个参考区域，记为前置参考区域，前置参考区域的数量为多个；
35、在再生成三维点云数据中确定与前置参考区域对应的后置参考区域；
36、确定前置参考区域上的三维点云数据与后置参考区域上的三维点云数据重合时的移动量；
37、移动量小于允许移动量时使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补。
38、第二方面，本申请提供了一种基于图像测量的模型精细化刻画装置，包括：
39、第一图像数据处理单元，用于响应于获取到的图像数据，将图像数据进行分类，包括顶面图像、内侧面图像和外侧面图像；
40、第二图像数据处理单元，用于使用顶面图像、内侧面图像和外侧面图像分别建立识别基线，得到顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线；
41、变异区域确定单元，用于确定顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的突变区域并对突变区域进行匹配，确定异常位置；
42、分割处理单元，用于根据顶面识别基线、内侧面识别基线、外侧面识别基线和异常位置确定分割线并使用分割线对三维点云数据进行分割处理，得到单个牙齿模型；
43、空缺区域计算单元，用于计算单个牙齿模型的空缺区域；
44、空缺区域填补单元，用于使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补。
45、第三方面，本申请提供了一种基于图像测量的模型精细化刻画系统，所述系统包括：
46、一个或多个存储器，用于存储指令；以及
47、一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法。
48、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括：
49、程序，当所述程序被处理器运行时本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线的建立顺序为首先建立外侧面识别基线，其次建立顶面识别基线，最后建立内侧面识别基线。
3.根据权利要求2所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，建立外侧面识别基线包括：
4.根据权利要求2或3所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，建立顶面识别基线包括：
5.根据权利要求1所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，确定顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线上的突变区域并对突变区域进行匹配并确定异常位置包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，对异常位置处的中心点进行二次匹配，二次匹配包括：
7.根据权利要求1所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，使用再生成三维点云数据对单个牙齿模型的空缺区域进行填补包括：
8.一种基于图像测量的模型精细化刻画系统，其特征在于，所述系统包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，顶面识别基线、内侧面识别基线和外侧面识别基线的建立顺序为首先建立外侧面识别基线，其次建立顶面识别基线，最后建立内侧面识别基线。
3.根据权利要求2所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，建立外侧面识别基线包括：
4.根据权利要求2或3所述的基于图像测量的模型精细化刻画方法，其特征在于，建立顶面识别基线包括：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏志远，陈烨，
申请(专利权)人：成都文亿辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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