一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统，该方法至少包括：通过牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标及置信度；基于置信度更新牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于更新后的牙齿区域坐标对第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图；将第二牙齿区域图通过区域聚类分为牙齿区域及非牙齿区域，将非牙齿区域置为指定颜色得到第三牙齿区域图；通过牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测，得到牙齿色度预测值并映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。通过该方法，用户可以通过自己的手机向牙齿颜色值判断系统发送拍摄的包含牙齿图像的照片，获取牙齿颜色值的判断结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统。
技术介绍
牙齿比色是通过特定的牙齿颜色模具(ShadeGuide)与牙齿实物对照，得出牙齿的颜色值。该过程在口腔诊断、牙齿整形美白领域较为常见，通常需要被测者，专业人员当面进行，且必须手持比色模具近距离比色，如此，需要被检测者在特定的时间、地点及相应的检测环境中，通过具有一定经验的专业人员配合比色模具才能完成，且颜色值判断结果，由于个体因素存在，容易产生偏差，判断标准不统一。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统，该方法不需要专业人员参与，且判断标准统一，判断结果准确，速度较快。本专利技术实施例提供的技术方案如下：第一方面，提供了一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，所述方法至少包括如下步骤：通过预先训练的牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标以及相应牙齿区域的置信度；基于所述牙齿区域的置信度更新所述牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于所述更新后的牙齿区域坐标对所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：通过预先训练的牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标以及相应牙齿区域的置信度；基于所述牙齿区域的置信度更新所述牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于所述更新后的牙齿区域坐标对所述第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图；将所述第二牙齿区域图转化到HSV颜色空间，并通过区域聚类将所述转化后的第二牙齿区域图分为牙齿区域及非牙齿区域，将所述非牙齿区域置为指定颜色，得到第三牙齿区域图；通过预先训练好的牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测，得到牙齿色度预测值，并将所述牙齿色...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：通过预先训练的牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标以及相应牙齿区域的置信度；基于所述牙齿区域的置信度更新所述牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于所述更新后的牙齿区域坐标对所述第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图；将所述第二牙齿区域图转化到HSV颜色空间，并通过区域聚类将所述转化后的第二牙齿区域图分为牙齿区域及非牙齿区域，将所述非牙齿区域置为指定颜色，得到第三牙齿区域图；通过预先训练好的牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测，得到牙齿色度预测值，并将所述牙齿色度预测值映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述预先训练牙齿区域检测模型时，至少包括如下步骤：拍摄若干不同个体的牙齿图像样本；对所述牙齿图像样本进行标注，获得若干具有矩形框标注牙齿区域的牙齿图像样本；对已标注的牙齿图像样本增加随机变换，以获得多样性的牙齿图像样本；基于所述多样性的牙齿图像样本构建牙齿区域检测模型。3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述预先训练牙齿色度判断模型时，至少包括如下步骤：将经过所述牙齿区域检测模型获取并更新后获得的第一牙齿区域样本图进行裁切，获得第二牙齿区域样本图；标出所述第二牙齿区域样本图中牙齿的实际区域，获得以蒙版表示的第三牙齿区域样本图；基于所述第三牙齿区域样本图及拍摄所述牙齿图像样本时记录的牙齿颜色值构建牙齿色度判断模型。4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述通过预先训练的牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测之前，还包括对所述待识别牙齿图像进行预处理，所述对待识别牙齿图像进行预处理具体包括如下步骤：将所述待识别牙齿图像等比例缩放到最大宽度为固定像素值。5.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述基于所述牙齿区域的置信度更新所述牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图，具体包括如下步骤：过滤掉置信度较低的牙齿区域；合并重复或有交集的牙齿区域；筛选出合并后置信度最高的区域作为目标牙齿区域，获得所述目标牙齿区域坐标及相应的第一牙齿区域图。6.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法，其特征在于，所述基于所述更新后的牙齿区域坐标对所述第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图，具体包括如下步骤：对所述第一牙齿区域图进行白平衡修正；根据所述更新后的牙齿区域坐标对修正后的第二牙齿区域图进行裁切，获得所述第二牙齿区域图。7.一种基于深度学习的牙齿颜色值判断系统，其特征在于，所述系统至少包括：牙齿区域检测模块：用于通过预先训练的牙齿区域检测模型对输入的待识别牙...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢畅，彭宇翔，钱浩然，王恒，
申请(专利权)人：众安信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44