一种口扫牙模的牙齿中心定位方法、存储介质和电子设备技术

本发明专利技术提供了一种口扫牙模的牙齿中心定位方法、存储介质和电子设备，所述方法包括以下步骤：获取口扫牙模图像，根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像；对所述牙齿深度图像进行分割，识别出多个第一牙齿信息，并对各个所述第一牙齿信息添加标识信息；分别对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行处理，确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域，得到各标识信息对应的第二牙齿信息；根据所述第二牙齿信息中像素点的坐标位置确定该第二牙齿信息对应的中心点坐标。上述方案在对牙齿中心进行定位时是基于牙齿的起伏程度信息进行处理的，能够使得定位出的中心更加准确，提升后续操作的精准性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种口扫牙模的牙齿中心定位方法、存储介质和电子设备


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种口扫牙模的牙齿中心定位方法、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]随着数字化口腔技术的不断发展，基于三维数字化技术的口腔辅助诊断和治疗系统都依赖于患者牙齿和牙龈三维数字模型的建立。通过传统的患者咬合硅橡胶然后翻制石膏模型，扫描石膏模型，或者使用数字化口内扫描仪直接获得患者三维数字牙齿模型和牙龈模型，得到的牙齿模型数据精度较高。
[0003]牙齿中心点定位是口扫诊断的重要环节之一，可以为后续的3D牙弓曲线生成，牙齿精细分割，牙齿姿态定位提供重要支持。现有的牙齿中心定位方法未考虑到各个牙齿的起伏程度信息，定位出的位置无法准确地反映各牙齿的中心位置，影响了后续3D牙弓曲线生成、牙齿精细分割、牙齿姿态定位等操作的处理精度。

技术实现思路

[0004]为此，需要提供一种牙模生成的技术方案，用于解决现有的牙齿中心定位方式不够精准，影响后续图像处理精度的问题。
[0005]在第一方面，一种口扫牙模的牙齿中心定位方法，包括以下步骤：
[0006]S1：获取口扫牙模图像，根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像；
[0007]S2：对所述牙齿深度图像进行分割，识别出多个第一牙齿信息，并对各个所述第一牙齿信息添加标识信息；不同所述第一牙齿信息对应的所述标识信息不同；
[0008]S3：分别对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行处理，确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域，得到各标识信息对应的第二牙齿信息；
[0009]S4：根据所述第二牙齿信息中像素点的坐标位置确定该第二牙齿信息对应的中心点坐标。
[0010]在某些实施例中，所述口扫牙模图像为三维图像，所述三维图像置于三维空间坐标系中，所述三维空间坐标系包括多个网格；
[0011]所述根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像包括：
[0012]S11：生成像素点的像素值大小均为0的二维图像；
[0013]S12：对所述口扫牙模图像中各个网格的中心点的沿牙齿高度方向上的z坐标值进行归一化处理；
[0014]S13：依次判断所述口扫牙模图像中各个网格的中心点的像素值大小是否大于当前该网格中心点投影至所述二维图像上的对应坐标点的像素值大小，若是则将所述二维图像上的对应坐标点的像素值大小设定为所述口扫牙模图像中该网格的中心点的z坐标值；
[0015]S14：遍历所述口扫牙模图像中所有网格，得到所述牙齿深度图像。
[0016]在某些实施例中，所述口扫牙模图像为三维图像，所述三维图像置于三维空间坐标系中，所述三维空间坐标系包括多个网格；
[0017]所述根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像包括：
[0018]S15：生成像素点的像素值大小均为0的二维图像；
[0019]S16：逐个计算所述口扫牙模图像中各个网格的中心点与所述二维图像中各个网格的中心坐标的距离，将距离最短的所述口扫牙模图像中的网格的中心点的沿牙齿高度方向上的z坐标值作为所述二维图像中对应网格的中心坐标的像素值；
[0020]S17：遍历所述二维图像上的所有网格，得到所述牙齿深度图像。
[0021]在某些实施例中，所述对牙齿深度图像进行分割，识别出多个第一牙齿信息包括：
[0022]S21：获取若干三维牙模图像，将获取的所述三维牙模图像在当前坐标系内沿预定平面旋转预定角度，得到三维牙模图像训练集；所述三维牙模图像训练集中包含各个三维牙模图像沿不同角度旋转前后的图像；
[0023]S22：对所述三维牙模图像训练集进行随机裁剪，并根据裁剪后的图像生成对应的牙齿深度图像，得到牙齿深度图像训练集；
[0024]S23：将所述牙齿深度图像训练集输入至神经网络模型中进行牙齿信息分割训练，得到训练完成的神经网络模型；
[0025]S24：将所述口扫模型生成的牙齿深度信息输入至所述训练完成的神经网络模型，识别出多个第一牙齿信息。
[0026]在某些实施例中，分别对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行处理，确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域包括：
[0027]依次对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行膨胀处理和腐蚀处理，从而确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域；
[0028]所述膨胀处理包括：以具有某一相同标识信息的第一牙齿信息所包含的各个像素点为中心，将各个像素点的邻域像素点的标识信息设为当前相同标识信息；
[0029]所述腐蚀处理包括：判断经过所述膨胀处理后的具有某一相同标识信息的各个像素点的邻域像素点的标识信息是否一致，若是则保留该像素点；否则剔除该像素点。
[0030]在某些实施例中，依次对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行膨胀处理和腐蚀处理包括：
[0031]根据某一具有相同标识信息的所述第一牙齿信息的分布位置，确定该标识信息的第一牙齿信息的若干区域范围；相同区域内的像素点依次连接；
[0032]分别计算各个区域边缘与其他区域边缘之间的距离，对边缘距离最近的两个区域内的像素点进行第一程度的膨胀处理和腐蚀处理，对其他区域内的像素点进行第二程度的膨胀处理和腐蚀处理；所述第一程度高于所述第二程度。
[0033]在某些实施例中，所述膨胀处理和腐蚀处理包括：
[0034]先进行一次膨胀处理后再进行腐蚀处理、先进行一次膨胀处理后再进行腐蚀处理再进行一次次膨胀处理后再进行腐蚀处理、先进行两次膨胀处理后再进行两次腐蚀处理、先进行三次膨胀处理后再进行三次腐蚀处理、先进行一次膨胀处理后再进行腐蚀处理中的任一项。
[0035]在某些实施例中，所述口扫牙模图像为转正后的口扫牙模图像；将转正前的口扫
牙模图像记为第一口扫牙模图像，将转正后的口扫牙模图像记为第二口扫牙模图像，则所述第二口扫牙模图像根据以下方式得到：
[0036]S51：对第一坐标系内的第一口扫牙模图像进行识别，在所述第一口扫牙模图像上分割出多张牙齿图像；
[0037]S52：将提取的所有所述牙齿图像分为至少三个牙齿图像组，计算至少三个牙齿图像组的第二重心坐标；每一牙齿图像组中包含一张或多张所述牙齿图像；所述牙齿图像组包括第一牙齿图像组、第二牙齿图像组和第三牙齿图像组；将所述第一牙齿图像组的第二重心坐标记为A，将第二牙齿图像组的第二重心坐标记为B，将第三牙齿图像组的第二重心坐标记为C；BC的中点记为D点；
[0038]S53：以三角形ABC的中点为第二坐标系的坐标原点O，以向量OD为第二坐标系的Y轴，以三角形ABC所在平面的法向量为第二坐标系的Z轴，根据所述第二坐标系的Y轴和Z轴确定所述第二坐标系的X；
[0039]S54：计算所述第一坐标系与所述第二坐标系的变换矩阵，根据所述变换矩阵对所述第一口扫牙模图像在所述第一坐标系内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种口扫牙模的牙齿中心定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取口扫牙模图像，根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像；S2：对所述牙齿深度图像进行分割，识别出多个第一牙齿信息，并对各个所述第一牙齿信息添加标识信息；不同所述第一牙齿信息对应的所述标识信息不同；S3：分别对具有相同标识信息的所述第一牙齿信息进行处理，确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域，得到各标识信息对应的第二牙齿信息；S4：根据所述第二牙齿信息中像素点的坐标位置确定该第二牙齿信息对应的中心点坐标。2.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿中心定位方法，其特征在于，所述口扫牙模图像为三维图像，所述三维图像置于三维空间坐标系中，所述三维空间坐标系包括多个网格；所述根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像包括：S11：生成像素点的像素值大小均为0的二维图像；S12：对所述口扫牙模图像中各个网格的中心点的沿牙齿高度方向上的z坐标值进行归一化处理；S13：依次判断所述口扫牙模图像中各个网格的中心点的像素值大小是否大于当前该网格中心点投影至所述二维图像上的对应坐标点的像素值大小，若是则将所述二维图像上的对应坐标点的像素值大小设定为所述口扫牙模图像中该网格的中心点的z坐标值；S14：遍历所述口扫牙模图像中所有网格，得到所述牙齿深度图像。3.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿中心定位方法，其特征在于，所述口扫牙模图像为三维图像，所述三维图像置于三维空间坐标系中，所述三维空间坐标系包括多个网格；所述根据所述口扫牙模图像中各个牙齿的起伏程度信息生成牙齿深度图像包括：S15：生成像素点的像素值大小均为0的二维图像；S16：逐个计算所述口扫牙模图像中各个网格的中心点与所述二维图像中各个网格的中心坐标的距离，将距离最短的所述口扫牙模图像中的网格的中心点的沿牙齿高度方向上的z坐标值作为所述二维图像中对应网格的中心坐标的像素值；S17：遍历所述二维图像上的所有网格，得到所述牙齿深度图像。4.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿中心定位方法，其特征在于，所述对牙齿深度图像进行分割，识别出多个第一牙齿信息包括：S21：获取若干三维牙模图像，将获取的所述三维牙模图像在当前坐标系内沿预定平面旋转预定角度，得到三维牙模图像训练集；所述三维牙模图像训练集中包含各个三维牙模图像沿不同角度旋转前后的图像；S22：对所述三维牙模图像训练集进行随机裁剪，并根据裁剪后的图像生成对应的牙齿深度图像，得到牙齿深度图像训练集；S23：将所述牙齿深度图像训练集输入至神经网络模型中进行牙齿信息分割训练，得到训练完成的神经网络模型；S24：将所述口扫模型生成的牙齿深度信息输入至所述训练完成的神经网络模型，识别出多个第一牙齿信息。5.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿中心定位方法，其特征在于，分别对具有相同标
识信息的所述第一牙齿信息进行处理，确定具有相同标识信息的第一牙齿信息的最大连通域包括：依次对具有相同...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘皓，甘博城，陈明书，陈宇飞，王秀锦，黄炜，
申请(专利权)人：福州海狸家口腔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：