CN107622529A - 一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，包括：S1、提取三维牙齿模型的牙列特征线；S2、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线；S3、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除；S4、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复；S5、提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；S6、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。本发明可从三维牙齿模型中自动分割出具有侧面形状的单颗牙齿而且不需人工的干预，具有自动化程度高、分割效果好的优点，而且算法较为简单，分割效率高，可广泛应用于义齿修复行业中。
Description
技术领域
本发明涉及义齿修复领域，特别是涉及一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法。
背景技术
牙齿分割是义齿数字化修复中的重要技术，在义齿修复CAD系统中，为了测量牙齿参数、模拟牙齿的移动以及重新排列牙齿，都需要预先分离出单颗牙齿。然而，由于牙齿扫描精度及牙齿模型的三维重建精度等因素影响，数字化牙列模型一般不具有清晰的牙缝，再加上不同人的牙齿形状各异，使得自动的牙齿分割较为困难。目前也出现了多种对牙齿模型进行分割的方法，例如以下几种：一、根据深度图像信息提取牙齿模型间的分割边界的方法，该方法对于理想的三维牙颌模型能得到较好的分割效果，但是在处理具有严重畸形和齿间干涉的模型时会出现较大的分割偏差；二、在每颗牙齿上进行手动标记，然后基于分水岭算法的分割方法进行交互式分割，这种方法由于分水岭算法对噪声较为敏感，且对弱边界容易产生过度分割的现象，因此对于龈缘以及牙缝等形态复杂的特征区域，其分割精度较低；三、利用三角网格的微分特性，以及孔洞填充与骨架线提取等技术获取单颗牙齿龈缘轮廓，但是该过程需要大量的计算量和人工干预；四、基于形态学的方法提取特征区域骨架线并对牙齿进行分割，取得良好的效果，但其算法交互较多，分割线的光顺度也有待提高，另外没有考虑牙齿形状恢复的问题，导致分割后的牙齿形状不完整。总的来说，目前虽然出现了各种各样的牙齿模型分割方法，但是目前这些分割方法主要是注重于牙列特征线的提取，在未进行牙齿形状恢复的情况下进行牙齿分割，分割后的单颗牙齿一般缺少侧面形状，或者，虽然这些方法可以实现牙齿形状恢复，但是其恢复过程需要手工框选或者手工对恢复的形状进行调整，无法实现自动化分割处理。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，包括：
S1、提取三维牙齿模型的牙列特征线；
S2、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线；
S3、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除；
S4、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复；
S5、提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；
S6、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。
进一步，所述步骤S1，其具体为：
采用基于形态学的特征线提取方法，提取三维牙齿模型的牙列特征线。
进一步，所述步骤S2，包括：
S21、对特征线上的特征点进行遍历，统计每个特征点的1-邻域特征点的数量，进而将数量大于2的特征点加入分支点集合中；
S22、对分支点集合中的特征点进行遍历分析，判断该集合中是否存在三个以上互为1-邻域特征点的特征点，若存在，则只保留其中一个在分支点集合中；
S23、根据分支点集合中的分支点将牙列特征线分为多段分段特征线。
进一步，所述步骤S3，包括：
S31、对特征线的分支点进行依次匹配后，识别对应的融合区域特征线；
S32、对融合区域特征线进行形态学膨胀操作后，获得三维牙齿模型的齿间融合区域；
S33、将齿间融合区域删除。
进一步，所述步骤S31，其具体为：
针对特征线的任一分支点，根据端点距离最短原则，对以该分支点为端点的分段特征线进行匹配后获得相应的匹配点，从而获取对应的分段特征线作为该分支点的融合区域特征线。
进一步，所述步骤S32中所述形态学膨胀操作的次数为2~4次。
进一步，所述步骤S4，包括：
S41、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中剔除牙列边界和小孔洞后，获得融合区域孔洞；
S42、对获得的每个融合区域孔洞，以匹配的分支点作为搭桥点进行孔洞修补，从而恢复牙齿侧面缺失的形状。
进一步，所述步骤S41，包括：
S411、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中选出边界点最多的孔洞作为牙列边界，并将其剔除；
S412、计算剩余孔洞的边界点数的平均值，并将该平均值乘以预设比例阈值后作为判断阈值；
S413、将边界点数小于判断阈值的孔洞作为小孔洞，将其剔除；
S414、将剩余的孔洞作为融合区域孔洞。
进一步，所述步骤S6，包括：
S61、在三维牙齿模型上删除牙齿分割线上包含的点；
S62、检测三维牙齿模型上的所有孔洞，并依次识别获得各孔洞边界所在的面域；
S63、根据获得的面域分离出单颗牙齿。
进一步，所述步骤S63，其具体为：
从所获得的面域中删除面数不小于10的以及面数最大的面域后，分离出单颗牙齿。
本发明的有益效果是：本发明的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，包括：S1、提取三维牙齿模型的牙列特征线；S2、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线；S3、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除；S4、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复；S5、提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；S6、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。本自动分割方法可从三维牙齿模型中自动分割出具有侧面形状的单颗牙齿而且不需人工的干预，具有自动化程度高、分割效果好的优点，而且算法较为简单，分割效率高。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法的流程图；
图2是本发明的实施例二中对特征线进行分支点识别的示意图；
图3是本发明的实施例二中存在冗余分支点的示意图；
图4是本发明的实施例二中剔除冗余的分支点后的效果图；
图5是本发明的实施例二中进行特征线分段后的效果图；
图6是本发明的实施例二中识别融合区域特征线的效果图；
图7是本发明的实施例二中识别获得三维牙齿模型的所有融合区域特征线的效果图；
图8是本发明的实施例二中识别获得齿间融合区域的效果图；
图9是本发明的实施例二中进行牙齿形状恢复后的局部效果图；
图10是本发明的实施例二中对完整牙列的三维牙齿模型进行自动分割后的效果图；
图11是本发明的实施例二中对不完整牙列的三维牙齿模型进行自动分割后的效果图。
具体实施方式
本发明实施例一
参照图1，本发明提供了一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，包括：
S1、提取三维牙齿模型的牙列特征线；
S2、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线；
S3、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除；
S4、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复；
S5、提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；
S6、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S1，其具体为：
采用基于形态学的特征线提取方法，提取三维牙齿模型的牙列特征线。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S2，包括：
S21、对特征线上的特征点进行遍历，统计每个特征点的1-邻域特征点的数量，进而将数量大于2的特征点加入分支点集合中；
S22、对分支点集合中的特征点进行遍历分析，判断该集合中是否存在三个以上互为1-邻域特征点的特征点，若存在，则只保留其中一个在分支点集合中；
S23、根据分支点集合中的分支点将牙列特征线分为多段分段特征线。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S3，包括：
S31、对特征线的分支点进行依次匹配后，识别对应的融合区域特征线；
S32、对融合区域特征线进行形态学膨胀操作后，获得三维牙齿模型的齿间融合区域；
S33、将齿间融合区域删除。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S31，其具体为：
针对特征线的任一分支点，根据端点距离最短原则，对以该分支点为端点的分段特征线进行匹配后获得相应的匹配点，从而获取对应的分段特征线作为该分支点的融合区域特征线。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S32中所述形态学膨胀操作的次数为2~4次。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S4，包括：
S41、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中剔除牙列边界和小孔洞后，获得融合区域孔洞；
S42、对获得的每个融合区域孔洞，以匹配的分支点作为搭桥点进行孔洞修补，从而恢复牙齿侧面缺失的形状。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S41，包括：
S411、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中选出边界点最多的孔洞作为牙列边界，并将其剔除；
S412、计算剩余孔洞的边界点数的平均值，并将该平均值乘以预设比例阈值后作为判断阈值；
S413、将边界点数小于判断阈值的孔洞作为小孔洞，将其剔除；
S414、将剩余的孔洞作为融合区域孔洞。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S6，包括：
S61、在三维牙齿模型上删除牙齿分割线上包含的点；
S62、检测三维牙齿模型上的所有孔洞，并依次识别获得各孔洞边界所在的面域；
S63、根据获得的面域分离出单颗牙齿。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤S63，其具体为：
从所获得的面域中删除面数不小于10的以及面数最大的面域后，分离出单颗牙齿。
本发明实施例二
本发明是实施例一的一详细实例，具体包括以下步骤：
步骤一、提取三维牙齿模型的牙列特征线；具体为：采用基于形态学的特征线提取方法，提取三维牙齿模型的牙列特征线。具体提取方式可以有多样，可以参照现有技术中的牙齿模型交互分割方法进行特征线提取。本方法的处理对象为带有齿间融合区域的为牙列三角网络模型的三维牙齿模型。
步骤二、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线。具体实现过程如下：
（1）识别分支点：对特征线上的特征点进行遍历，统计每个特征点的1-邻域特征点的数量，进而将数量大于2的特征点加入分支点集合中。如图2所示，将1-邻域特征点的数量大于2的特征点加入分支点集合中，加入分支点集合的特征点则称为分支点。
（2）冗余分支点剔除：对分支点集合中的特征点进行遍历分析，判断该集合中是否存在三个以上互为1-邻域特征点的特征点，若存在，则只保留其中一个在分支点集合中。这里，是将冗余的分支点进行剔除，如图3所示，图3中，存在三个以上互为1-邻域特征点的分支点，将其剔除后只保留一个作为分支点，剔除后的分支点情况如图4所示。
（3）特征线分段：获取分支点集合中的分支点，并根据分支点将牙列特征线分为多段分段特征线。这里，若存在孤立闭环也将其视为一段分段特征线。如图5所示，图5中A、B、C、D为分支点，a、b、c、d、e、f、g和h为获得的分段特征线。这里，获得的分段特征线的首尾均为分支点，即每两个分支点构成一分段特征线。
步骤三、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除。其具体过程如下：
（1）对特征线的分支点进行依次匹配后，识别对应的融合区域特征线。具体为：针对特征线的任一分支点，根据端点距离最短原则，对以该分支点为端点的分段特征线进行匹配后获得相应的匹配点，从而获取对应的分段特征线作为该分支点的融合区域特征线。即，对任一分支点，选取以该点为端点的距离最短的分段特征线的另一端点作为相应的匹配点，同时，该距离最短的分段特征线为该分支点的融合区域特征线。如图6所示，图6中，对于分支点A ，以之为端点的分段特征线共有3条，分别为特征线a 、特征线b 和特征线c ，3条特征线各自的另一端点分别为分支点B 、分支点C 和分支点D 。比较3个分支点到分支点A 的距离，其中分支点B 到分支点A 的距离最短，即B 为A 的匹配点。相应地，特征线a 为融合区域特征线。通过这样的方式，匹配三维牙齿模型的所有分支点同时识别所有的融合区域特征线，如图7所示。
（2）识别齿间融合区域，具体为：对融合区域特征线进行2~4次形态学膨胀操作后，获得三维牙齿模型的齿间融合区域。这里，通过2~4次形态学膨胀操作，即可覆盖齿间融合区域，即实现齿间融合区域的自动识别。优选的，形态学膨胀操作的次数为3次。本实施例识别获得齿间融合区域的效果图如图8所示。
（3）将齿间融合区域删除。为了在后续牙齿形状修复阶段实现孔洞修补的自动搭桥，需在删除齿间融合区域过程中保留已匹配的分支点。即删除齿间融合区域时，保留分支点。
步骤四、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复。具体过程如下：
（1）检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中剔除牙列边界和小孔洞后，获得融合区域孔洞：检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中选出边界点最多的孔洞作为牙列边界，并将其剔除，然后计算剩余孔洞的边界点数的平均值，并将该平均值乘以预设比例阈值后作为判断阈值后，将边界点数小于判断阈值的孔洞作为小孔洞，将其剔除，最后将剩余的孔洞作为融合区域孔洞。本实施例中，预设比例阈值优选为0.2。
（2）牙齿形状恢复：对获得的每个融合区域孔洞，以匹配的分支点作为搭桥点进行孔洞修补，从而恢复牙齿侧面缺失的形状。本步骤中，以匹配的分支点作为搭桥点对融合区域孔洞自动搭桥修补，不需要人工选择搭桥点，保证了本分割过程中不需要人为的干预。
步骤五、获取牙齿分割线：提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；本实施例中，为提升牙齿分割整体效率，避免重复提取特征线，只提取齿间融合区域匹配的分支点间的特征线，然后将其与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线。优选的，本实施例采用启发式搜索策略来提取齿间融合区域匹配的分支点间的特征线。
步骤一中提取的牙列特征线提取包括龈缘线和融合区域特征线，在步骤三删除齿间融合区域时融合区域特征线也随之被删除，经过步骤四进行牙齿形状恢复，齿间形状呈“沟壑”状，如图9所示。
步骤六、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。具体过程如下：
（1）在三维牙齿模型上删除牙齿分割线上包含的点，使牙齿曲面与牙龈曲面断开；
（2）检测三维牙齿模型上的所有孔洞，并依次识别获得各孔洞边界所在的面域；
（3）根据获得的面域分离出单颗牙齿。上一步骤识别的面域除了有牙龈和单颗牙齿之外，还可能包括剔除牙齿分割线上包含的点的过程中所产生的细小孤立面片，因而，可从所得面域中排除面数不小于10的和面数最大的，将剩余面域分别保存到独立的文件中，从而得到分离后的单颗牙齿，即完成牙齿分割。图10和图11中分别展示了采用本方法对完整牙列的三维牙齿模型进行自动分割效果和对不完整牙列的三维牙齿模型进行自动分割后的效果图。
由此可见，本方法可从三维牙齿模型中分离出具有侧面形状的单颗牙齿而且不需人工的干预，具有自动化程度高、分割效果好的优点，而且算法较为简单，分割效率高。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，包括：
S1、提取三维牙齿模型的牙列特征线；
S2、识别特征线的分支点并对特征线进行分段，获得多段分段特征线；
S3、基于形态学方法识别三维牙齿模型的齿间融合区域并删除；
S4、采用孔洞搭桥修补的方法进行牙齿形状恢复；
S5、提取齿间融合区域中的特征线，并与齿间融合区域之外的特征线一起作为牙齿分割线；
S6、根据牙齿分割线对三维牙齿模型进行分割，分离出单颗牙齿。
2.根据权利要求1所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S1，其具体为：
采用基于形态学的特征线提取方法，提取三维牙齿模型的牙列特征线。
3.根据权利要求1所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
S21、对特征线上的特征点进行遍历，统计每个特征点的1-邻域特征点的数量，进而将数量大于2的特征点加入分支点集合中；
S22、对分支点集合中的特征点进行遍历分析，判断该集合中是否存在三个以上互为1-邻域特征点的特征点，若存在，则只保留其中一个在分支点集合中；
S23、根据分支点集合中的分支点将牙列特征线分为多段分段特征线。
4.根据权利要求1所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：
S31、对特征线的分支点进行依次匹配后，识别对应的融合区域特征线；
S32、对融合区域特征线进行形态学膨胀操作后，获得三维牙齿模型的齿间融合区域；
S33、将齿间融合区域删除。
5.根据权利要求4所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S31，其具体为：
针对特征线的任一分支点，根据端点距离最短原则，对以该分支点为端点的分段特征线进行匹配后获得相应的匹配点，从而获取对应的分段特征线作为该分支点的融合区域特征线。
6.根据权利要求4所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S32中所述形态学膨胀操作的次数为2~4次。
7.根据权利要求1所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：
S41、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中剔除牙列边界和小孔洞后，获得融合区域孔洞；
S42、对获得的每个融合区域孔洞，以匹配的分支点作为搭桥点进行孔洞修补，从而恢复牙齿侧面缺失的形状。
8.根据权利要求7所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S41，包括：
S411、检测获得三维牙齿模型上的所有孔洞，并从中选出边界点最多的孔洞作为牙列边界，并将其剔除；
S412、计算剩余孔洞的边界点数的平均值，并将该平均值乘以预设比例阈值后作为判断阈值；
S413、将边界点数小于判断阈值的孔洞作为小孔洞，将其剔除；
S414、将剩余的孔洞作为融合区域孔洞。
9.根据权利要求1所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，所述步骤S6，包括：
S61、在三维牙齿模型上删除牙齿分割线上包含的点；
S62、检测三维牙齿模型上的所有孔洞，并依次识别获得各孔洞边界所在的面域；
S63、根据获得的面域分离出单颗牙齿。
10.根据权利要求9所述的一种基于形态学的三维牙齿模型自动分割方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤S63，其具体为：
从所获得的面域中删除面数不小于10的以及面数最大的面域后，分离出单颗牙齿。
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