CN114299254A - 一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备，包括如下步骤：获取多个目标神经中心线控制点；利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；确定所述面神经中心线上的参考法向量；根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。

Description

一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及曲面重建算法技术领域，具体涉及一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备。

背景技术

在面神经影像处理过程中，有时需要对面神经进行展开处理。现有可实现神经展开算法通常包括：三维脊柱图像自动曲面重建，心脏血管的多角度曲面重建，基于曲面重建的肠道虚拟内窥镜实现方法等。但现有的曲面重建方法多是针对于脊柱，心脏血管等人体较大的组织或结构，而面神经属于耳部的精细结构，在三维耳部CT图像中，面神经部分的像素值范围较大，且其周围组织可能具有和面神经相似的纹理特征，应用现有方法无法准确分割出面神经，进而无法计算中心线。同时现有方法无法计算中心线的最优展开方向，造成展开图无法准确表示面神经的真实结构。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中无法准确分割出面神经，进而无法计算中心线，同时无法计算中心线的最优展开方向，造成展开图无法准确表示面神经的真实结构的缺陷，从而提供一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备。

根据第一方面，本发明实施例公开了一种基于曲面重建的面神经展开方法，包括如下步骤：获取多个目标神经中心线控制点；利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；确定所述面神经中心线上的参考法向量；根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。

可选地，所述获取多个目标面神经中心线控制点，包括：获取多个面神经中心线控制点；确定任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距；对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

可选地，所述对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，包括：当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个面神经中心线控制点之间进行插值处理；当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小间距阈值且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

可选地，所述预设拟合方法包括：B样条拟合方法。

可选地，所述确定所述面神经中心线上的参考法向量，包括：确定中心线上的点的切向量，并计算相邻两向量之间的夹角；根据计算得到的多个夹角，确定最大夹角对应的两个切向量；根据确定的相邻向量中夹角最大的两个向量，计算面神经展开的参考法向量；

根据第二方面，本发明实施例还公开了一种基于曲面重建的面神经展开装置，包括：获取模块，用于获取多个目标面神经中心线控制点；拟合模块，利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，进而拟合得到面神经中心线；第一确定模块，用于确定面神经中心线上的参考法向量；第二确定模块，用于根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；第三确定模块，用于根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；映射模块，用于利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经数据映射到展开图。

可选的，所述获取模块包括，获取子模块，用于获取多个面神经中心线控制点；确定子模块，用于确定任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距；预处理子模块，用于对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

可选的，所述预处理子模块，包括：插值模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个神经中心线控制点之间进行插值处理；删除模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小阈值距离且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

根据第三方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的基于曲面重建的面神经展开方法的步骤。

根据第四方面，本发明实施方式还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的基于曲面重建的面神经展开方法的步骤。

本发明技术方案，具有如下优点：

本发明提供的基于曲面重建的面神经展开方法，包括获取多个目标神经中心线控制点；利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；确定所述面神经中心线上的参考法向量；根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。本发明通过人工交互输入面神经中心线控制点，对输入的面神经中心线控制点进行预处理，再对预处理后的面神经中心线控制点进行重采样拟合面神经中心线，然后根据面神经自身特性计算面神经中心线参考法向量来确定面神经的展开方向，此时面神经的展开图可以确保展示面神经轴向面的准确性，同时能够最大程度地在一张二维图中展现更多的信息，更好地辅助医务工作者得出诊断结论。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的流程图；

图2为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的效果图；

图3A和3B为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的效果图；

图4为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的效果图；

图5为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的效果图；

图6为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开方法的一个具体示例的效果图；

图7为本发明实施例中基于曲面重建的面神经展开装置的一个具体示例的原理框图；

图8为本发明实施例中电子设备的一个具体示例图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本发明实施例公开了一种基于曲面重建的面神经展开方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101，获取多个目标面神经中心线控制点。

示例性地，多个目标面神经中心线控制点用于计算面神经中心线，本具体实施例中，获取的多个目标面神经控制点，相邻的两个面神经控制点之间的间距符合计算要求。

作为本发明一个可选实施方式，所述获取多个目标面神经中心线控制点，包括：获取多个面神经中心线控制点；确定任意相邻的两个面神经中心线控制点之间的间距；对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

示例性地，多个目标面神经中心线控制点通过人工交互方式获得的，通过三维耳部CT图像获得多个目标面神经控制点坐标，然后人工进行输入。采用人工交互方式获取多个目标面神经中心线控制点，可以使拟合的中心线更准确，且对医务工作者来说难度较小。若取消人工交互，则该方法需要对面神经进行分割，然后细化得到面神经中心线，由于面神经与周围组织地纹理结构相似，因此无法准确分割，得到的中心线不准确。在本具体实施例中，获取的多个面神经中心线控制点如图2所示，按图2箭头所示的方向，设中心线控制点依次为p₁,p₂,...,p_n，共n个。人工输入的相邻面神经控制点存在距离太大或者太小的问题，这都会导致拟合的面神经中心线局部曲率过大，最终导致展开面神经出现过于弯曲的现象，因此，需要对输入的面神经控制点进行预处理操作，使得相邻面神经控制点间的距离出现在一个合理的范围内。

作为本发明一个可选实施方式，所述对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，包括：当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个神经中心线控制点之间进行插值处理；当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小阈值距离且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

示例性地，设相邻两个控制点之间的最小距离阈值为T_short，最大距离阈值为T_long，p_i与p_i+1之间的欧式距离为d(p_i,p_i+1)，其中i＝1,2,...,n-1；当d(p_i,p_i+1)<T_short，其中1<i<n-1，可以删除任意一个点，在本具体实时方式，从面神经中心线控制点中删除p_i；当d(p_i,p_i+1)＞T_long，根据p_i和p_i+1的坐标，在这两点之间应用线性插值的方法，插入round(d(p_i,p_i+1)/T_long)个控制点，其中round(*)为四舍五入取整运算。

步骤102，利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线。

作为本发明一个可选实施方式，所述预设拟合方法包括：B样条拟合方法。

示例性地，根据预处理后的面神经中心线控制点，采用B样条方法拟合中心线。相比于其他拟合方法，采用B样条方法拟合得到的面神经中心线更为平滑。

示例性地，本具体实施例中，设经过预处理后得到的多个目标面神经中心线控制点依次为p₁,p₂,...,p_n，共n个，利用B样条拟合方法拟合中心线。以拟合线上的距离p₁最近的点为始点，以拟合线上距离p_n最近的点为终点，对多个目标面神经中心线控制点进行重采样，得到重采样后的面神经中心线控制点，为使得面神经展开图的长度为真实的面神经长度，本申请实施例中预设距离要求为相邻拟合线控制点的距离为1。若相邻控制点间的欧氏距离小于1，会增大面神经中心线的长度，会使得最后的面神经展开图扩大；若相邻控制点间的欧式距离大于1，会缩短面神经中心线的长度，会使得最后得到的面神经展开图是一个缩略的图像。重采样后的面神经中心线控制点集合即为面神经中心线，拟合得到的面神经中心线如图3所示，图3A和图3B为从不同角度下观察得到的面神经中心线。

步骤103，确定所述面神经中心线上的参考法向量。

作为本发明一个可选实施方式，所述确定所述面神经中心线上的参考法向量，包括：确定中心线上每一个目标神经中心线控制点的切向量，并计算任意相邻的两个切向量之间的夹角；根据计算得到的多个夹角，确定最大夹角对应的两个切向量；根据确定的相邻向量中夹角最大的两个向量，计算面神经展开的参考法向量。

示例性地，在本具体实施例中，设重采样后面神经中心线控制点的点数为m，则面神经中心线的长度为m；设位于面神经中心线上的点为c₁(x₁,y₁,z₁),c₂(x₂,y₂,z₂),...,c_m(x_m,y_m,z_m)，设点c₁,c₂,...,c_m-1对应的切向量分别是t₁(x₂-x₁,y₂-y₁,z₂-z₁),t₂(x₃-x₂,y₃-y₂,z₂-z₂),...,t_m-1(x_m-x_m-1,y_m-y_m-1,z_m-z_m-1)，根据面神经的自身特性，面神经中心线的曲率最大的区域出现在面神经前半段，后半段曲率较小，因此计算t₁,t₂,...,t_(m-1)2中相邻两向量之间的夹角，夹角越大表明曲率越大，设t_j和t_j+1两向量之间的夹角最大，j的取值为1,2,...,(m-1)/2-1，根据t_j和t_j+1计算面神经展开的参考法向量r(x_r,y_r,z_r)，参考法向量的方向如图4箭头所示方向，面神经展开的参考法向量的计算过程如下式所示：

步骤104，根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量。

示例性地，本具体实施例中，设位于中心线上的点c₁,c₂,...,c_m-1的法向量分别为nor₁,nor₂,...,nor_m-1，根据参考法向量r，切向量t₁，计算出点c₁处的法向量nor₁，随机选取一个空间中垂直于t₁的向量设为vertIni；构建旋转为Θ度的转换矩阵matrix_θ(旋转角度Θ为[1,360]区间的整数)，如下式所示：

向量vertIni经过matrix_Θ变换得到vert_θ，计算公式如下式所示：

vert_θ＝matrix_θ×vertIni

计算vert_θ与参考法向量r之间夹角angle_θ方法如下式所示：

设v为最小夹角值的索引，则：

v＝argmin(angle₁,angle₂,...,angle₃₆₀)

vert_v即为nor₁；应用计算nor₁的方法，以nor₁为参考法向量，t₂为切向量，计算nor₂；以nor₂为参考法向量，t₃为切向量，计算nor₃，以此类推，直到计算出nor_m-1。

步骤105，根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向。

示例性地，面神经展开图的展开方向为计算的面神经中心线法向量方向以及面神经中心线法向量旋转180°的方向，本具体实施例中，面神经的展开方向如图5中箭头所示的方向。

步骤106，利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。

示例性地，以面神经中心线为中心，应用三线性插值法沿面神经展开图的展开方向将CT数据映射到展开图中，面神经展开图如图6所示，白色框里面为展开的面神经。

本发明提供的基于曲面重建的面神经展开方法，包括获取多个目标神经中心线控制点；对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；确定所述面神经中心线上的参考法向量；根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。本发明通过人工交互输入面神经中心线控制点，对输入的面神经中心线控制点进行预处理，再对预处理后的面神经中心线控制点进行重采样拟合面神经中心线，然后根据面神经自身特性计算面神经中线参考法向量，来确定面神经的展开方向，此时面神经的展开图可以确保展示面神经轴向面的准确性，同时能够最大程度地在一张二维图中展现更多的信息，更好地辅助医务工作者得出诊断结论。

本发明实施例还公开了一种基于曲面重建的面神经展开装置，如图7所示，该装置包括：获取模块201，用于获取多个目标面神经中心线控制点；拟合模块202，利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；第一确定模块203，用于确定面神经中心线上的参考法向量；第二确定模块204，用于根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；第三确定模块205，用于根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；映射模块206，用于利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经数据映射到展开图。

本发明提供的基于曲面重建的面神经展开装置，包括获取模块：用于获取多个目标面神经中心线控制点；拟合模块：利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；第一确定模块：用于确定面神经中心线上的参考法向量；第二确定模块：用于根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；第三确定模块：用于根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；映射模块：用于利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经数据映射到展开图。本发明通过人工交互输入面神经中心线控制点，对输入的面神经中心线控制点进行预处理，再对预处理后的面神经中心线控制点进行重采样拟合面神经中心线，然后根据面神经自身特性计算面神经中线参考法向量，来确定面神经的展开方向，此时面神经的展开图可以确保展示面神经轴向面的准确性，同时能够最大程度地在一张二维图中展现更多的信息，更好地辅助医务工作者得出诊断结论。

作为本发明一个可选实施方式，所述获取模块包括，获取子模块，用于获取多个面神经中心线控制点；确定子模块，用于确定任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距；预处理子模块，用于对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

作为本发明一个可选实施方式，所述预处理子模块，包括：插值模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个面神经中心线控制点之间进行插值处理；删除模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小间距阈值且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，该电子设备可以包括处理器401和存储器402，其中处理器401和存储器402可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

处理器401可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器401还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器402作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于曲面重建的面神经展开方法对应的程序指令/模块。处理器401通过运行存储在存储器402中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于曲面重建的面神经展开方法。

存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器401所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器401。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器402中，当被所述处理器401执行时，执行如图1所示实施例中的基于曲面重建的面神经展开方法。

上述电子设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于曲面重建的面神经展开方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取多个目标神经中心线控制点；

利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；

确定所述面神经中心线上的参考法向量；

根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；

根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；

利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个目标面神经中心线控制点，包括：

获取多个面神经中心线控制点；

确定任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距；

对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，包括：

当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个面神经中心线控制点之间进行插值处理；

当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小间距阈值且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设拟合方法包括：B样条拟合方法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述面神经中心线上的参考法向量，包括：

确定所述面神经中心线上每一个目标神经中心线控制点的切向量，并计算任意相邻的两个切向量之间的夹角；

根据计算得到的多个夹角，确定最大夹角对应的两个切向量；

根据确定的相邻向量中夹角最大的两个向量，计算面神经展开的参考法向量。

6.一种基于曲面重建的面神经展开装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个目标面神经中心线控制点；

拟合模块，利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求，并拟合得到面神经中心线；

第一确定模块，用于确定面神经中心线上的参考法向量；

第二确定模块，用于根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量；

第三确定模块，用于根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向；

映射模块，用于利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经数据映射到展开图。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：

获取子模块，用于获取多个面神经中心线控制点；

确定子模块，用于确定任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距；

预处理子模块，用于对所述任意相邻的两个面神经中心线控制点p_i与p_i+1之间的间距按照预设间隔阈值进行预处理，得到满足间距要求的多个目标面神经中心线控制点。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预处理子模块，包括：

插值模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)大于最大间距阈值，对所述两个面神经中心线控制点之间进行插值处理；

删除模块，用于当所述间距d(p_i，p_i+1)小于最小间距阈值且1<i<n-1，删除所述相邻的两个面神经中心线控制点中的任意一个，其中n为所述多个面神经中心线控制点的总数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-5任一所述的基于曲面重建的面神经展开方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于曲面重建的面神经展开方法的步骤。

Images