CN114299127B - 口腔图像的配准方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种口腔图像的配准方法、装置、电子设备及计算机存储介质。其中,所述方法包括:获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;对第一三维图像与第二三维图像进行局部配准,并根据局部配准结果,对第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选;根据牙齿区域的位置点在第一三维图像中对应的位置点,确定像素阈值,并根据像素阈值,对第一三维图像进行三维面绘制处理,确定第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;根据第一三维图像和第二三维图像的用于全局配准的位置点,对第一三维图像与第二三维图像进行全局配准。本方案能有效提高口腔图像的配准精度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及人工智能领域,尤其涉及一种口腔图像的配准方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
目前,锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔获得的三维图像和口内扫描设备扫描口腔获得的三维图像的配准方式是,人工调整锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的三维图像的像素阈值,然后生成锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的三维图像的三角网格,最后使用ICP相关的变种算法进行配准。由于人为因素影响,配准精度不高。
由此可见,如何有效提高口腔图像的配准精度成为当前亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提出一种口腔图像的配准方法、装置、电子设备及计算机可读介质,用于解决现有技术中存在的如何有效提高口腔图像的配准精度的技术问题。
根据本申请实施例的第一方面,提供了一种口腔图像的配准方法。所述方法包括:获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
根据本申请实施例的第二方面,提供了一种口腔图像的配准装置。所述装置包括:获取模块,用于获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;筛选模块,用于对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;绘制处理模块,用于根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;全局配准模块,用于将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
根据本申请实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,配置为存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本申请实施例的第一方面所述的口腔图像的配准方法。
根据本申请实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请实施例的第一方面所述的口腔图像的配准方法。
通过本申请实施例提供的口腔图像的配准方案,根据口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像中的牙齿区域的位置点在锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,再将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,再根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,能够有效提高口腔图像的配准精度。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1A为本申请实施例一的口腔图像的配准方法的步骤流程图;
图1B为根据本申请实施例一提供的降采样倍数的变化示意图;
图2为本申请实施例二的口腔图像的配准装置的结构示意图;
图3为本申请实施例三中电子设备的结构示意图;
图4为本申请实施例四中电子设备的硬件结构。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请实施例保护的范围。
参照图1A,示出了本申请实施例一的口腔图像的配准方法的步骤流程图。
具体地,本实施例提供的口腔图像的配准方法包括以下步骤:
在步骤S101中,获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像。
在本实施例中,口腔手术机器人获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像。当然,本实施例不限于此,可以是任何实现口腔图像配准的设备。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在步骤S102中,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。
在一些可选实施例中,在对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准时,根据初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像进行处理,以获得所述第一三维图像的初始配准点,并根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于局部配准的位置点;将所述第一三维图像的初始配准点在所述第二三维图像中对应的像素点作为所述第二三维图像的初始配准点,并根据所述第二三维图像的初始配准点,确定所述第二三维图像的用于局部配准的位置点;根据所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。籍此,通过所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,能够准确地获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,所述初始配置的像素阈值可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。所述第一预设区域范围可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在根据初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像进行处理时,根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像中的像素点的像素值进行调节,以获得所述第一三维图像中的牙齿区域;根据所述第一三维图像中的牙齿区域,确定所述第一三维图像的初始配准点。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于局部配准的位置点时,通过移动立方体算法,根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于局部配准的位置点。具体地,将所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围经过预处理之后,读入特定的数组中。从网格数据体中提取一个单元体,成为当前单元体"同时获取该单元体的所有信息,例如8个顶点的值,坐标位置等。将当前单元体8个顶点的函数值与给定等值面值C进行比较,得到该单元体的状态表。其中,给定等值面值C可由所述初始配置的像素阈值确定得到。根据当前单元体的状态表索引,找出与等值面相交的单元体棱边,并采用线性插值的方法,计算出各个交点的位置坐标。利用中心差分法,求出当前单元体8个顶点的法向量,在采用线性插值的方法,得到三角面片各个顶点的法向量。根据各个三角面片顶点的坐标和顶点法向量进行等值面图像的绘制。最后,将位于等值面图象中的三角面片的顶点的像素点确定为所述第一三维图像的用于局部配准的位置点。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在根据所述第二三维图像的初始配准点,确定所述第二三维图像的用于局部配准的位置点时,确定所述第二三维图像的初始配准点的第二预设区域范围;确定位于所述第二预设区域范围内的网格区域的顶点的像素点为所述第二三维图像的用于局部配准的位置点。其中,所述第二预设区域范围可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,在根据所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准时,根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的像素点与所述第二三维图像的像素点的粗配准矩阵;根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点的精配准矩阵;确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。籍此,通过所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准,能够准确地获得所述粗配准矩阵。此外,通过所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准,能够准确地获得所述精配准矩阵,从而能够准确地确定所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,在根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准时,根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,确定所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的法向量;根据所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的法向量,确定所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的法向量的特征值;根据所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的法向量的特征值,对所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点进行局部配准的粗配准,以获得所述粗配准矩阵。籍此,通过所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的特征值,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准,能够准确地获得所述粗配准矩阵。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点的特征值可为所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点中的像素点的快速点特征直方图。在确定所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点中的像素点的快速点特征直方图时,先对每一个待计算的点,根据该点和其k个领域点的法向量计算出该点与其k个领域点之间的相对关系,以此建立简化的点特征直方图,再求出以上k个领域点的点特征直方图,最终通过计算,得到快速点特征直方图,计算表达式为
其中,S(pq)表示待计算的点pq的简化的点特征直方图,F(pq)表示待计算的点pq的快速点特征直方图,w i 表示第i个领域点的简化的点特征直方图的加权值。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,在根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准时,根据所述粗配准矩阵包括的旋转矩阵和平移向量,分别初始化最优旋转矩阵和最优平移向量;根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对初始化的所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量进行迭代更新;若满足迭代终止条件,则根据所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量,确定所述精配准矩阵。籍此,通过所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对初始化的所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量进行迭代更新,能够准确地确定所述精配准矩阵。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对初始化的所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量进行迭代更新时,根据所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量,对所述第一三维图像的初始配准点进行变换,并将变换后的所述第一三维图像的初始配准点与所述第二三维图像的初始配准点进行比较,以找出所述第一三维图像的初始配准点中的点在所述第二三维图像的初始配准点中的最近邻点;在找出所述第一三维图像的初始配准点中的点在所述第二三维图像的初始配准点中的最近邻点的情况下,对所述第一三维图像的初始配准点和所述第二三维图像的初始配准点分别进行去质心,并确定去质心后的所述第一三维图像的初始配准点和去质心后的所述第二三维图像的初始配准点的协方差矩阵;对所述协方差矩阵进行奇异值分解,并根据分解得到的左奇异矩阵和右奇异矩阵更新所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量。其中,所述迭代终止条件包括以下中的至少一者:本次迭代更新获得的所述最优旋转矩阵相对上一次迭代更新获得的所述最优旋转矩阵的变化量小于第一预设值,并且本次迭代更新获得的所述最优平移向量相对上一次迭代更新获得的所述最优平移向量的变化量小于第二预设值;所述最优旋转矩阵和所述最优平移向量的迭代更新次数达到预设的最大迭代次数。所述第一预设值和所述第二预设值可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,对所述第一三维图像的初始配准点和所述第二三维图像的初始配准点进行配准。配准方法有很多种,本实施例不局限。通常会分为粗配准和精配准两个步骤进行。粗配准通常提取首先分别计算初始配准像素点中每个点的法向量,计算特征值(如FPFH等),根据特征值对所述第一三维图像的初始配准点和所述第二三维图像的初始配准点进行匹配,得到粗配准矩阵T 0。再以T 0作为初值输入精配准算法(如ICP等)中,迭代计算得到精配准矩阵T。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,先粗略调节第一三维图像的像素阈值T1,使得可以看到部分牙齿,在图像中选取三个初始配准点f1、f2、f3,并在第二三维图像上也选取对应的三个初始配准点m1、m2、m3,然后对f1、f2、f3每个点在其半径范围Rf内基于像素阈值T1使用移动立方体法(Marching Cubes)生成局部三角网格区域LocalRegionF,然后在第二三维图像中m1~m3中以Rm生成局部三角网格区域LocalReignM,其中Rm<Rf。然后,首先基于f1、f2、f3和m1、m2、m3使用LandMark算法进行粗配准,然后使用LocalRegionF和LocalReignM中的点使用ICP算法进行精确配准,这样就完成局部配准。这时,由于阈值及局部区域选取的问题,配准结果是当前阈值下的局部最优解,为了得到更加精确的配准结果,可以继续使用全局配准,使得到的配准结果更加准确。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,所述局部配准结果包括所述第二三维图像中的位置点与所述第一三维图像中的位置点的对应关系。在根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选时,根据所述第二三维图像中的网格区域的位置点的三维空间坐标与所述第一三维图像中的对应位置点的三维空间坐标,确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据;响应于确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据小于预设距离数据,并且确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点的像素值大于预设像素阈值,则确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点为所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。籍此,通过所述第二三维图像的网格区域中的位置点与所述第一三维图像的网格区域中的对应位置点的距离数据,以及所述第二三维图像的网格区域中的位置点的像素值,能够准确地所述第二三维图像的网格区域中的位置点是否为所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,所述距离数据可为欧氏距离数据。所述预设距离数据可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。所述预设像素阈值可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。响应于确定所述第二三维图像的网格区域中的位置点与所述第一三维图像的网格区域中的对应位置点的距离数据等于或者大于所述预设距离数据,或者确定所述第二三维图像的网格区域中的位置点的像素值小于或者等于预设像素阈值,则确定所述第二三维图像的网格区域中的位置点不为所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,对于配准后的第二三维图像(moving图像)中每个点Mi,在配准后的第一三维图像中找到其对应点Fi,得到多个点对。在每个点对中,Fi的像素值Pfi,欧式距离Di,生成集合(Mi,Fi,Pfi,Di)然后依据规则,(Pfi>t1&&Di<d1),对数据进行筛选,筛选结束后生成的点集合Points_moving即为第二三维图像中的牙齿区域,在后续作为全局配准的点集合。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在步骤S103中,根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点。
在一些可选实施例中,在根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值时,响应于确定所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点的第三预设区域范围内的位置点的像素值处于预设像素范围,并且确定所述第三预设区域范围内的位置点在所述第三预设区域范围内梯度最大,则将所述第三预设区域范围内的位置点存放至所述第一三维图像的最佳位置点集合;根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标和所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值,生成用于确定所述像素阈值的第一集合;根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标,以及所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值与所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的梯度的差值的绝对值,生成用于确定所述像素阈值的第二集合;根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值。籍此,通过用于确定所述像素阈值的第一集合和用于确定所述像素阈值的第二集合,能够准确地确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,所述第三预设区域范围可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。所述预设像素范围可由本领域技术人员根据实际需要进行设定,本实施例对此不做任何限定。响应于确定所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点的第三预设区域范围内的位置点的像素值不处于所述预设像素范围,或者确定所述第三预设区域范围内的位置点在所述第三预设区域范围内梯度不为最大,则将所述第三预设区域范围内的位置点不存放至所述第一三维图像的最佳位置点集合。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值时,可以采用支持向量机算法,根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,在根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理时,通过移动立方体算法,根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于全局配准的像素点。所述通过移动立方体算法,根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理的过程与所述通过移动立方体算法,根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准像素点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理的过程类似,在此不再赘述。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,点集合Points_moving中的每个点在第一三维图像(fixed图像)中的对应点fi,依据如下规则寻找最佳点P_best_i:
规则1:distanc(fi-P_best_i)<d3,其中,d3表示述第三预设区域范围。
规则2:P_best_i的像素满足区间(pt1~pt3),其中,(pt1~pt3)表示预设像素范围。
规则3:P_best_i是梯度最大的像素点。
生成点集合Points_fixed_best(P_best_location,gradiant,pixel),依据梯度值生成两个点集合Points1(P_best_location,pixel),Points2(P_best_location,pixel-gradiant),对这两个点集合使用SVM(支持向量机)计算得到最佳像素分割阈值Pixel_best,使的两个集合最大可分。根据最佳像素分割阈值Pixel_best,对第一三维图像(fixed图像)使用移动立方体算法,生成三角网格,根据位于三角网格的顶点的像素点,确定所述第一三维图像的用于全局配准的像素点Points_fixed_final。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在步骤S104中,将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
在一些可选实施例中,在根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准之前,所述方法还包括:根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的曲率数据,对所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行区域划分,以确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域;根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的面积,确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数;根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数,对所述区域中的所述用于全局配准的位置点进行降采样,以获得所述第二三维图像的网格区域中最终的用于全局配准的位置点。籍此,能够有效减少所述第二三维图像的最终的用于全局配准的位置点的数量,不仅能够有效降低计算量,而且还能够有效提高最终的配准精度。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,在确定所述第二三维图像的用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数时,如图1B所示,可采用所述第二三维图像的用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数随所述第二三维图像的用于全局配准的位置点所属的区域的面积的变化曲线图,得到所述第二三维图像的用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,计算点集合Points_moving依据曲率变化程度(当前区域内每个点abs(ri-r)<r_threshold)进行区域划分,对每块区域依据面积进行降采样,最后生成所述第二三维图像的最终的用于全局配准的像素点Points_moving_final。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一些可选实施例中,在根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准时,根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的粗配准矩阵;根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的精配准矩阵;确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。籍此,通过所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的粗配准,能够准确地获得所述粗配准矩阵。此外,通过所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的精配准,能够准确地获得所述精配准矩阵,从而能够准确地确定所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。可以理解的是,以上描述仅为示例性的,本实施例对此不做任何限定。
在一个具体的例子中,所述根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行粗配准的过程与上述根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准的过程类似,在此不再赘述。所述根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行精配准的过程与上述根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准的过程类似,在此不再赘述。
通过本申请实施例提供的口腔图像的配准方法,根据口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像中的牙齿区域的位置点在锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,再将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,再根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,能够有效提高口腔图像的配准精度。
本实施例提供的口腔图像的配准方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行,包括但不限于:摄像头、终端、移动终端、PC机、服务器、车载设备、娱乐设备、广告设备、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备等。
参照图2,示出了本申请实施例二的口腔图像的配准装置的结构示意图。
本实施例提供的口腔图像的配准装置包括:获取模块201,用于获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;筛选模块202,用于对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;绘制处理模块203,用于根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;全局配准模块204,用于将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
可选地,所述筛选模块202,包括:绘制处理子模块,用于根据初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像进行处理,以获得所述第一三维图像的初始配准点,并根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于局部配准的位置点;确定子模块,用于将所述第一三维图像的初始配准点在所述第二三维图像中对应的像素点作为所述第二三维图像的初始配准点,并根据所述第二三维图像的初始配准点,确定所述第二三维图像的用于局部配准的位置点;局部配准子模块,用于根据所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。
可选地,所述局部配准子模块,具体用于:根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的像素点与所述第二三维图像的像素点的粗配准矩阵;根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点的精配准矩阵;确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。
可选地,所述局部配准结果包括所述第二三维图像中的位置点与所述第一三维图像中的位置点的对应关系,所述筛选模块202,具体用于:根据所述第二三维图像中的网格区域的位置点的三维空间坐标与所述第一三维图像中的对应位置点的三维空间坐标,确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据;响应于确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据小于预设距离数据,并且确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点的像素值大于预设像素阈值,则确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点为所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。
可选地,所述绘制处理模块203,具体用于:响应于确定所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点的第三预设区域范围内的位置点的像素值处于预设像素范围,并且确定所述第三预设区域范围内的位置点在所述第三预设区域范围内梯度最大,则将所述第三预设区域范围内的位置点存放至所述第一三维图像的最佳位置点集合;根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标和所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值,生成用于确定所述像素阈值的第一集合;根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标,以及所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值与所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的梯度的差值的绝对值,生成用于确定所述像素阈值的第二集合;根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值。
可选地,所述全局配准模块204之前,所述装置还包括:区域划分模块,用于根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的曲率数据,对所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行区域划分,以确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域;确定模块,用于根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的面积,确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数;降采样模块,用于根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数,对所述区域中的所述用于全局配准的位置点进行降采样,以获得所述第二三维图像的网格区域中最终的用于全局配准的位置点。
可选地,所述全局配准模块204,具体用于:根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的粗配准矩阵;根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的精配准矩阵;确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
本实施例提供的口腔图像的配准装置用于实现前述多个方法实施例中相应的口腔图像的配准方法,并具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述。
图3为本申请实施例三中电子设备的结构示意图;该电子设备可以包括:
一个或多个处理器301;
计算机可读介质302,可以配置为存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例一所述的口腔图像的配准方法。
图4为本申请实施例四中电子设备的硬件结构;如图4所示,该电子设备的硬件结构可以包括:处理器401,通信接口402,计算机可读介质403和通信总线404;
其中处理器401、通信接口402、计算机可读介质403通过通信总线404完成相互间的通信;
可选地,通信接口402可以为通信模块的接口,如GSM模块的接口;
其中,处理器401具体可以配置为:获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
处理器401可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
计算机可读介质403可以是,但不限于,随机存取存储介质(Random AccessMemory,RAM),只读存储介质(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储介质(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储介质(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储介质(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EEPROM)等。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含配置为执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以但不限于是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)、可擦式可编程只读存储介质(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储介质(CD-ROM)、光存储介质件、磁存储介质件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输配置为由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写配置为执行本申请的操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络:包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个配置为实现规定的逻辑功能的可执行指令。上述具体实施例中有特定先后关系,但这些先后关系只是示例性的,在具体实现的时候,这些步骤可能会更少、更多或执行顺序有调整。即在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取模块、筛选模块、绘制处理模块和全局配准模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,获取模块还可以被描述为“获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像的模块”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所描述的口腔图像的配准方法。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该装置执行时,使得该装置:获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
在本公开的各种实施方式中所使用的表述“第一”、“第二”、“所述第一”或“所述第二”可修饰各种部件而与顺序和/或重要性无关,但是这些表述不限制相应部件。以上表述仅配置为将元件与其它元件区分开的目的。例如,第一用户设备和第二用户设备表示不同的用户设备,虽然两者均是用户设备。例如,在不背离本公开的范围的前提下,第一元件可称作第二元件,类似地,第二元件可称作第一元件。
当一个元件(例如,第一元件)称为与另一元件(例如,第二元件)“(可操作地或可通信地)联接”或“(可操作地或可通信地)联接至”另一元件(例如,第二元件)或“连接至”另一元件(例如,第二元件)时,应理解为该一个元件直接连接至该另一元件或者该一个元件经由又一个元件(例如,第三元件)间接连接至该另一个元件。相反,可理解,当元件(例如,第一元件)称为“直接连接”或“直接联接”至另一元件(第二元件)时,则没有元件(例如,第三元件)***在这两者之间。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种口腔图像的配准方法,其特征在于,所述方法包括:
获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;
对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;
根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;
其中,所述根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,包括:
响应于确定所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点的第三预设区域范围内的位置点的像素值处于预设像素范围,并且确定所述第三预设区域范围内的位置点在所述第三预设区域范围内梯度最大,则将所述第三预设区域范围内的位置点存放至所述第一三维图像的最佳位置点集合;
根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标和所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值,生成用于确定所述像素阈值的第一集合;
根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标,以及所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值与所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的梯度的差值的绝对值,生成用于确定所述像素阈值的第二集合;
根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值;
将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
2.根据权利要求1所述的口腔图像的配准方法,其特征在于,所述对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,包括:
根据初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像进行处理,以获得所述第一三维图像的初始配准点,并根据所述初始配置的像素阈值,对所述第一三维图像的初始配准点的第一预设区域范围进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的用于局部配准的位置点;
将所述第一三维图像的初始配准点在所述第二三维图像中对应的像素点作为所述第二三维图像的初始配准点,并根据所述第二三维图像的初始配准点,确定所述第二三维图像的用于局部配准的位置点;
根据所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。
3.根据权利要求2所述的口腔图像的配准方法,其特征在于,所述根据所述第一三维图像的用于局部配准的位置点和所述第二三维图像的用于局部配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,包括:
根据所述第一三维图像的初始配准点的三维空间坐标与所述第二三维图像的初始配准点的三维空间坐标,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的像素点与所述第二三维图像的像素点的粗配准矩阵;
根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点进行局部配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的用于局部配准的位置点与所述第二三维图像的用于局部配准的位置点的精配准矩阵;
确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果。
4.根据权利要求1所述的口腔图像的配准方法,其特征在于,所述局部配准结果包括所述第二三维图像中的位置点与所述第一三维图像中的位置点的对应关系,
所述根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点,包括:
根据所述第二三维图像中的网格区域的位置点的三维空间坐标与所述第一三维图像中的对应位置点的三维空间坐标,确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据;
响应于确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点与所述第一三维图像中的对应位置点的距离数据小于预设距离数据,并且确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点的像素值大于预设像素阈值,则确定所述第二三维图像中的网格区域的位置点为所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点。
5.根据权利要求1所述的口腔图像的配准方法,其特征在于,所述根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准之前,所述方法还包括:
根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的曲率数据,对所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行区域划分,以确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域;
根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的面积,确定所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数;
根据所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点所属的区域的降采样倍数,对所述区域中的所述用于全局配准的位置点进行降采样,以获得所述第二三维图像的网格区域中最终的用于全局配准的位置点。
6.根据权利要求1所述的口腔图像的配准方法,其特征在于,所述根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果,包括:
根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的三维空间坐标,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的粗配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的粗配准矩阵;
根据所述粗配准矩阵,对所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点进行全局配准的精配准,以获得用于变换所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点与所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点的精配准矩阵;
确定所述精配准矩阵为所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
7.一种口腔图像的配准装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取锥形束计算机断层扫描设备扫描口腔所获得的第一三维图像和口内扫描设备扫描所述口腔所获得的第二三维图像;
筛选模块,用于对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行局部配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的局部配准结果,并根据所述局部配准结果,对所述第二三维图像中的网格区域的位置点进行筛选,以获得所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点;
绘制处理模块,用于根据所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值,并根据所述像素阈值,对所述第一三维图像进行三维面绘制处理,以确定所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点;
其中,绘制处理模块,具体用于响应于确定所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点在所述第一三维图像中对应的位置点的第三预设区域范围内的位置点的像素值处于预设像素范围,并且确定所述第三预设区域范围内的位置点在所述第三预设区域范围内梯度最大,则将所述第三预设区域范围内的位置点存放至所述第一三维图像的最佳位置点集合;
根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标和所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值,生成用于确定所述像素阈值的第一集合;
根据所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的三维空间坐标,以及所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的像素值与所述第一三维图像的最佳位置点集合中的位置点的梯度的差值的绝对值,生成用于确定所述像素阈值的第二集合;
根据所述第一集合和所述第二集合,确定用于生成所述第一三维图像的网格区域的像素阈值;
全局配准模块,用于将所述第二三维图像中的牙齿区域的位置点作为所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,并根据所述第一三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点和所述第二三维图像的网格区域中用于全局配准的位置点,对所述第一三维图像与所述第二三维图像进行全局配准,以获得所述第一三维图像与所述第二三维图像的全局配准结果。
8.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
计算机可读介质,配置为存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任意一项权利要求所述的口腔图像的配准方法。
9.一种计算机可读介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项权利要求所述的口腔图像的配准方法。
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
CN105761252A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-13 | 北京正齐口腔医疗技术有限公司 | 图像分割的方法及装置 |
CN112767347A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-05-07 | 上海商汤智能科技有限公司 | 一种图像配准方法及装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10368719B2 (en) * | 2013-03-14 | 2019-08-06 | Ormco Corporation | Registering shape data extracted from intra-oral imagery to digital reconstruction of teeth for determining position and orientation of roots |
US10952814B2 (en) * | 2016-04-28 | 2021-03-23 | Dio Corporation | Image processing device for generating design image on basis of reference marker, and method therefor |
-
2022
- 2022-01-05 CN CN202210005356.9A patent/CN114299127B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105761252A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-13 | 北京正齐口腔医疗技术有限公司 | 图像分割的方法及装置 |
CN112767347A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-05-07 | 上海商汤智能科技有限公司 | 一种图像配准方法及装置、电子设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Integration accuracy of laser-scanned dental models into maxillofacial cone beam computed tomography images of different voxel sizes with different segmentation threshold settings;Niansong Ye DDS et al.;《Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology》;20140630;第117卷(第6期);第780-786页 * |
Registration accuracy in the integration of laser-scanned dental images into maxillofacial cone-beam computed tomography images;Hoon Noh et al.;《American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics》;20111031;第140卷(第4期);第585-591页 * |
基于CT和光学扫描数据的牙齿模型重建***的研究;时文敬;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)医药卫生科技辑》;20190715(第07期);第E074-6页 * |
基于口腔计算机断层扫描图像与激光扫描图;张东霞 等;《生物医学工程学杂志》;20170228;第34卷(第1期);第7-14页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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