CN117788569A - 一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于口腔异常点定位技术领域，本发明提供了一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统，包括：采集口腔牙体图像，基于所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，判定牙体是否异常，并将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端，基于所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端，本发明基于图像特征对口腔牙齿是否异常进行判定以及将异常的牙齿进行编号发送至终端，不仅能够实现对口腔异常牙齿进行定位，还能够对牙齿的异常程度以及引起整个牙体异常的牙齿进行判定，能够更加高效地对口腔内的异常牙齿进行定位。

Description

一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统

技术领域

本发明属于口腔异常点定位技术领域，具体地说是一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统。

背景技术

口腔检查可以检查到有无龋齿、牙周健康情况、智齿情况、牙齿缺失情况、黏膜有无异常、口腔有无肿物或异常变化等，给受检人以正确的口腔健康指导，科学的治疗建议，对促进口腔健康很有意义。

公开号为CN116012551A的一项专利申请公开了一种3D视觉的口腔定位方法，包括：第一步：面部点云采集，采用3D传感器采集人脸正面的点云数据，第二步：点云去除噪声并填补空洞。受到环境光线的干扰，采集到的点云不均匀且有漏洞，先对采集到的点云进行中值平滑处理，去除点云的噪声再采用固定步长step对采集到的点云进行均值平滑处理，得到均匀的人面部平滑点云，并计算人面部点云在x方向和y方向的最小值、最大值，根据需求计算口腔最底部位置信息发送给机器人实现核酸采集，该方法计算效率高、通用性强，该定位方法能够快速的、准确的对口腔进行定位，定位精度高，满足全自动核酸检测工作站的需求。

现有技术中，只通过采集人脸正面的点云数据并进行处理，能够实现对人体面部口腔的定位，并不能通过有效的方法手段对口腔内部的异常点进行定位。

为此，本发明提供一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统。

发明内容

为了弥补现有技术的不足，解决背景技术中所提出的至少一个技术问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：步骤一：采集口腔牙体图像，基于口腔牙体图像包含的上颚牙体图像，对图像中的牙齿进行编号以及标记，将牙齿上的标记点进行直线连接形成牙体的轨迹轮廓折线，基于牙体的轨迹轮廓折线与正常牙体的轨迹轮廓折线在坐标系内进行比较分析，判定牙体是否异常以及通过计算轨迹轮廓折线包含的异常子折线段与正常牙体的轨迹轮廓折线所包含的子折线段之间所围的面积，确定主要引起牙体异常的牙齿编号并判定该牙齿所引起的牙体异常程度；

基于口腔牙体图像包含的正面牙体图像，在判断所有牙齿是否有缺陷后，测量每颗牙齿与采集图像镜头之间的距离并与正常牙齿与采集图像镜头之间的距离进行对比，筛选出异常的牙齿，并获得异常牙齿的宽度，将牙齿与采集图像镜头之间的距离以及牙齿的宽度通过正切函数公式计算获得异常牙齿的偏移角度；

基于口腔牙体图像包含的下颚牙体图像，对其分析方法与上颚牙体图像的分析方法相同；

基于存在异常牙齿的情况下，计算采集的口腔牙体图像中其他牙齿的面积并与正常牙体图像中正常牙齿的面积进行对比，基于对比结果判定牙齿之间是否存在相互影响的关系。

步骤二：基于步骤一所获取的口腔牙体图像，利用OpenCV软件库获得牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图，计算牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域的面积并与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端。

作为本发明进一步的技术方案为：口腔牙体图像包括：上颚牙体图像、下颚牙体图像以及正面牙体图像。

作为本发明进一步的技术方案为：所述牙体的轨迹轮廓折线与正常牙体的轨迹轮廓折线在坐标系内进行比较分析，通过第一轨迹轮廓折线和第二轨迹轮廓折线两端端点分别向X轴做垂线，计算每条轨迹轮廓折线与X轴所围面积，将第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积与第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积进行差值处理，获得轨迹轮廓折线所围面积差值。

作为本发明进一步的技术方案为：基于获得的轨迹轮廓折线所围面积差值，判定牙体是否异常；

预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值范围（-xi，xi），其中，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积大于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为-xi，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积小于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为xi；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置正常；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值不在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置异常。

作为本发明进一步的技术方案为：通过计算轨迹轮廓折线包含的子折线段与正常牙体的轨迹轮廓折线所包含的子折线段之间所围的面积，确定主要引起牙体异常的牙齿编号并判定该牙齿所引起的牙体异常程度，其过程包括：

基于异常的牙体，在第一轨迹轮廓折线上，选取所有偏离第二轨迹轮廓折线上正常牙齿位置的标记点所在的子折线段，将其标记为异常子折线段，计算异常子折线段与X轴围成的面积和对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段与X轴之间所围成的面积之差，并将差值取绝对值，得到异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积；

预设异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值为ai；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积≤预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示该子折线段异常程度较低；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积＞预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示该子折线段异常程度较高，并将该子折线段的中心标记点对应的牙齿编号发送给终端。

作为本发明进一步的技术方案为：测量每颗牙齿与采集图像镜头之间的距离并与正常牙齿与采集图像镜头之间的距离进行对比，筛选出异常的牙齿；

具体地，将牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离进行标记，将正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离也进行标记，将获得的牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离与正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离进行对应比较，筛选出距离不同的牙体中的牙齿并将其标记为异常牙齿。

作为本发明进一步的技术方案为：基于异常牙齿，测量每颗牙齿两边边缘至镜头 之间的距离，将牙齿一边边缘距离标记为si，将牙齿另一边距离标记为hi，其中，si＞hi，获 得异常牙齿的宽度，将异常牙齿的宽度标记为gi，将获得的牙齿一边边缘距离si、将牙齿另 一边距离hi以及异常牙齿的宽度gi进行数据处理，通过公式：获得异常牙 齿的偏移角度，其中，为正切函数。

作为本发明进一步的技术方案为：基于存在异常牙齿的情况下，计算图像中其他牙齿的面积并与图像中正常牙齿的面积进行对比，基于对比结果判定牙齿之间是否存在相互影响的关系，具体过程包括：

计算上颚牙体图像中其他单个牙齿的面积，将其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积做差值处理，并将其差值取绝对值，得到其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值；

预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值为ji；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值≤预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积正常，没有影响到其他的牙齿；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值＞预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积正常，则将其差值面积对应的牙齿编号以及异常牙齿的编号和偏移角度发送至终端。

作为本发明进一步的技术方案为：判定牙齿表面是否异常，包括：

将牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行对应差值处理，并将差值取绝对值，获得对应差值，预设对应差值的阈值为zi；

若对应差值≤预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面正常；

若对应差值＞预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面异常，且对应差值与预设对应差值的阈值之间的差值越大，则说明异常程度越高。

一种基于图像特征的口腔异常点定位系统，包括：

采集模块，采集模块用于采集口腔牙体图像；

对比模块，对比模块用于根据所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，对比模块还用于根据所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析；

判定模块，判定模块用于根据对比模块的分析结果判定牙体是否异常以及确定引起牙体异常的牙齿的编号，判定模块还用于根据对比模块的分析结果判定牙齿表面是否异常；

发送模块，发送模块用于将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端，发送模块还用于将异常的牙齿编号以及异常牙齿的偏移角度发送至终端；

终端，所述终端用于接收发送模块发送的牙齿编号以及牙齿的偏移角度。

本发明的有益效果如下：

1.本发明所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统，通过采集口腔牙体图像，基于口腔牙体图像包含的上颚牙体图像，对图像中的牙齿进行编号以及标记，将牙齿上的标记点进行直线连接形成牙体的轨迹轮廓折线，基于牙体的轨迹轮廓折线与正常牙体的轨迹轮廓折线在坐标系内进行比较分析，判定牙体是否异常以及通过计算轨迹轮廓折线包含的异常子折线段与正常牙体的轨迹轮廓折线所包含的子折线段之间所围的面积，确定主要引起牙体异常的牙齿编号并判定该牙齿所引起的牙体异常程度。

2.基于口腔牙体图像包含的正面牙体图像，在判断所有牙齿是否有缺陷后，测量每颗牙齿与采集图像镜头之间的距离并与正常牙齿与采集图像镜头之间的距离进行对比，筛选出异常的牙齿，并获得异常牙齿的宽度，将牙齿与采集图像镜头之间的距离以及牙齿的宽度通过正切函数公式计算获得异常牙齿的偏移角度。

3.基于存在异常牙齿的情况下，计算图像中其他牙齿的面积并与图像中正常牙齿的面积进行对比，基于对比结果判定牙齿之间是否存在相互影响的关系。

4.本发明所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法及系统，通过所获取的口腔牙体图像，利用OpenCV软件库获得牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图，计算牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域的面积并与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例一的方法流程图；

图2是本发明实施例一中的轨迹轮廓折线图；

图3是本发明实施例二中的系统模块图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

实施例一

如图1所示，本发明实施例所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，该方法针对口腔内的牙体异常进行定位，包括：

步骤一：利用具有扫描以及拍照功能的镜头采集口腔牙体图像，基于所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，判定牙体是否异常以及确定引起牙体异常的牙齿的编号，并将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端；

具体地，口腔牙体图像包括：上颚牙体图像、下颚牙体图像以及正面口腔牙体图像；

正面口腔牙体图像为张嘴后，牙齿呈咬合的状态下的图像；

对上颚牙体图像进行分析，将每颗牙齿进行编号，选取上颚牙体图像中每颗牙齿的中心点作为标记点进行标记，将上颚牙体图像中所有牙齿的标记点进行直线连接，获得上颚牙体的轨迹轮廓折线，将其标记为第一轨迹轮廓折线，同理，选取正常上颚牙体所有牙齿的中心点进行标记并将标记点进行直线连接，获得正常上颚牙体的轨迹轮廓折线，将其标记为第二轨迹轮廓折线，将获得的第一轨迹轮廓折线和第二轨迹轮廓折线在X-Y坐标系内进行比较分析，如图2所示；

通过第一轨迹轮廓折线和第二轨迹轮廓折线两端端点分别向X轴做垂线，计算每条轨迹轮廓折线与X轴所围面积，将第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积与第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积进行差值处理，获得轨迹轮廓折线所围面积差值；

预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值范围（-xi，xi），其中，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积大于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为-xi，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积小于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为xi；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置正常；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值不在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置异常；

基于异常的牙体，在第一轨迹轮廓折线上，选取所有偏离第二轨迹轮廓折线上正常牙齿位置的标记点所在的子折线段，将其标记为异常子折线段，计算异常子折线段与X轴围成的面积和对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段与X轴之间所围成的面积之差，并将差值取绝对值，得到异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积；

预设异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值为ai；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积≤预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示该子折线段异常程度较低；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积＞预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示该子折线段异常程度较高，并将该子折线段的中心标记点对应的牙齿编号发送给终端；

需要说明的是，子折线段为轨迹轮廓折线两两标记点形成的折线段；

下颚牙体图像的分析与上述上颚牙体的图像的分析方法相同；

基于获得的正面牙体图像，判断牙体包括的所有牙齿是否有破碎、缺少的问题，若 存在，则将对应的牙齿编号发送至终端，若不存在，测量牙体中每颗牙齿距离采集图像时与 镜头之间的距离，将牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离标记为s1、s2、s3……si，i表示第i 颗牙齿，将正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离标记为k1、k2、k3……ki，将获得的牙体 中每颗牙齿与镜头之间的距离与正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离进行对应比较，筛 选出距离不同的牙体中的牙齿并将其标记为异常牙齿，基于异常牙齿，测量每颗牙齿两边 边缘至镜头之间的距离，将牙齿一边边缘距离标记为si，将牙齿另一边距离标记为hi，其 中，si＞hi，获得异常牙齿的宽度，将异常牙齿的宽度标记为gi，将获得的牙齿一边边缘距 离si、将牙齿另一边距离hi以及异常牙齿的宽度gi进行数据处理，通过公式：获得异常牙齿的偏移角度，其中，为正切函数；

基于存在异常牙齿的情况下，计算上颚牙体图像中其他单个牙齿的面积，将其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积做差值处理，并将其差值取绝对值，得到其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值；

预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值为ji；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值≤预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积正常，没有影响到其他的牙齿；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值＞预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积不正常，则将其差值面积对应的牙齿编号以及异常牙齿的编号和偏移角度发送至终端；

需要说明的是，采集图像时的镜头距离正常牙体以及异常牙体的距离相同，但由于牙齿的位置会发生变化，从而导致牙齿距离镜头的距离不相同；

需要说明的是，牙齿之间的对应比较是基于牙齿与正常牙齿数量相等的情况下进行的。

步骤二：基于步骤一所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端；

具体的，利用OpenCV软件库获得牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图，计算RGB颜色直方图中颜色区域的面积，将RGB颜色直方图中的R区域面积标记为f1，G区域面积标记为f2，B区域面积标记为f3，同理，获得正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图，将正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图的R区域面积标记为v1，G区域面积标记为v2，B区域面积标记为v3，将牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行对应差值处理，并将差值取绝对值，获得对应差值，预设对应差值的阈值为zi；

若对应差值≤预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面正常；

若对应差值＞预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面异常，且对应差值与预设对应差值的阈值之间的差值越大，则说明异常程度越高；

需要说明的是，进行对应差值处理为牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图的R、G、B区域面积分别与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图的R、G、B区域面积对应作差处理。

本发明的工作原理为：采集口腔牙体图像，基于所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，判定牙体是否异常，并将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端，基于所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端。

本发明基于图像特征对口腔牙齿是否异常进行判定以及将异常的牙齿进行编号发送至终端，不仅能够实现对口腔异常牙齿进行定位，还能够对牙齿的异常程度以及引起整个牙体异常的牙齿进行判定，能够更加高效地对口腔内的异常牙齿进行定位。

实施例二

如图3所示，本发明实施例所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位系统 ，包括：

采集模块，采集模块用于采集口腔牙体图像；

对比模块，对比模块用于根据所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，还用于根据所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析；

判定模块，判定模块用于根据对比模块的分析结果判定牙体是否异常以及确定引起牙体异常的牙齿的编号，还用于根据对比模块的分析结果判定牙齿表面是否异常；

发送模块，发送模块用于将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端，还用于将异常的牙齿编号以及异常牙齿的偏移角度发送至终端；

终端，终端用于接收发送模块发送的牙齿编号以及牙齿的偏移角度。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：包括：

步骤一：采集口腔牙体图像，基于口腔牙体图像包含的上颚牙体图像，对图像中的牙齿进行编号以及标记，将牙齿上的标记点进行直线连接形成牙体的轨迹轮廓折线，基于牙体的轨迹轮廓折线与正常牙体的轨迹轮廓折线在坐标系内进行比较分析，判定牙体是否异常以及通过计算轨迹轮廓折线包含的异常子折线段与正常牙体的轨迹轮廓折线所包含的子折线段之间所围的面积，确定主要引起牙体异常的牙齿编号并判定该牙齿所引起的牙体异常程度；

基于口腔牙体图像包含的正面牙体图像，在判断所有牙齿是否有缺陷后，测量每颗牙齿与采集图像镜头之间的距离并与正常牙齿与采集图像镜头之间的距离进行对比，筛选出异常的牙齿，并获得异常牙齿的宽度，将牙齿与采集图像镜头之间的距离以及牙齿的宽度通过正切函数公式计算获得异常牙齿的偏移角度；

基于口腔牙体图像包含的下颚牙体图像，对其分析方法与上颚牙体图像的分析方法相同；

基于存在异常牙齿的情况下，计算采集的口腔牙体图像中其他牙齿的面积并与正常牙体图像中正常牙齿的面积进行对比，基于对比结果判定牙齿之间是否存在相互影响的关系；

步骤二：基于步骤一所获取的口腔牙体图像，利用OpenCV软件库获得牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图，计算牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域的面积并与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行比较分析，判定牙齿表面是否异常，并将异常的牙齿编号发送至终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：所述口腔牙体图像包括：上颚牙体图像、下颚牙体图像以及正面牙体图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：基于所述牙体的轨迹轮廓折线与正常牙体的轨迹轮廓折线在坐标系内进行比较分析，通过第一轨迹轮廓折线和第二轨迹轮廓折线两端端点分别向X轴做垂线，计算每条轨迹轮廓折线与X轴所围面积，将第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积与第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积进行差值处理，获得轨迹轮廓折线所围面积差值。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：基于获得的轨迹轮廓折线所围面积差值，判定牙体是否异常；

预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值范围（-xi，xi），其中，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积大于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为-xi，当第一轨迹轮廓折线与X轴所围面积小于第二轨迹轮廓折线与X轴所围面积时，预设轨迹轮廓折线所围面积差值的阈值为xi；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置正常；

若轨迹轮廓折线所围面积的差值不在（-xi，xi）内，则说明牙体的位置异常。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：通过计算所述轨迹轮廓折线包含的子折线段与正常牙体的轨迹轮廓折线所包含的子折线段之间所围的面积，确定主要引起牙体异常的牙齿编号并判定该牙齿所引起的牙体异常程度，其过程包括：

基于异常的牙体，在第一轨迹轮廓折线上，选取所有偏离第二轨迹轮廓折线上正常牙齿位置的标记点所在的子折线段，将其标记为异常子折线段，计算异常子折线段与X轴围成的面积和对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段与X轴之间所围成的面积之差，并将差值取绝对值，得到异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积；

预设异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值为ai；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积≤预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示所述轨迹轮廓折线包含的子折线段异常程度较低；

若异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积＞预设的异常子折线段与对应的第二轨迹轮廓折线的子折线段之间所围成的面积阈值ai，则表示所述轨迹轮廓折线包含的子折线段异常程度较高，并将该子折线段的中心标记点对应的牙齿编号发送给终端。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：测量所述每颗牙齿与采集图像镜头之间的距离并与正常牙齿与采集图像镜头之间的距离进行对比，筛选出异常的牙齿；

具体地，将牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离进行标记，将正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离也进行标记，将获得的牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离与正常牙体中每颗牙齿与镜头之间的距离进行对应比较，筛选出距离不同的牙体中的牙齿并将其标记为异常牙齿。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：基于所述异常牙齿，测量每颗牙齿两边边缘至镜头之间的距离，将牙齿一边边缘距离标记为si，将牙齿另一边距离标记为hi，其中，si＞hi，获得异常牙齿的宽度，将异常牙齿的宽度标记为gi，将获得的牙齿一边边缘距离si、将牙齿另一边距离hi以及异常牙齿的宽度gi进行数据处理，通过公式：获得异常牙齿的偏移角度/>，其中，/>为正切函数。

8.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：基于所述存在异常牙齿的情况下，计算采集的口腔牙体图像中其他牙齿的面积并与正常牙体图像中正常牙齿的面积进行对比，基于对比结果判定牙齿之间是否存在相互影响的关系，具体过程包括：

计算上颚牙体图像中其他单个牙齿的面积，将其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积做差值处理，并将其差值取绝对值，得到其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值；

预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值为ji；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值≤预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积正常，没有影响到其他的牙齿；

若其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积的差值＞预设其他单个牙齿的面积与正常单个牙齿的面积差值的阈值ji，则说明其他单个牙齿的面积不正常，则将其差值面积对应的牙齿编号以及异常牙齿的编号和偏移角度发送至终端。

9.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的口腔异常点定位方法，其特征在于：判定所述牙齿表面是否异常，包括：

将牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积与正常牙体图像中每颗牙齿的RGB颜色直方图中颜色区域面积进行对应差值处理，并将差值取绝对值，获得对应差值，预设对应差值的阈值为zi；

若对应差值≤预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面正常；

若对应差值＞预设对应差值的阈值zi，则表示该颗牙齿表面异常，且对应差值与预设对应差值的阈值之间的差值越大，则说明异常程度越高。

10.一种基于图像特征的口腔异常点定位系统，该系统实现如权利要求1-9任一项所述的口腔异常点定位方法，其特征在于：该系统包括：

采集模块，所述采集模块用于采集口腔牙体图像；

对比模块，所述对比模块用于根据所获取图像的形状特征与正常牙体图像的形状特征进行对比分析，所述对比模块还用于根据所获取的图像的颜色特征与正常牙体图像的颜色特征进行比较分析；

判定模块，所述判定模块用于根据对比模块的分析结果判定牙体是否异常以及确定引起牙体异常的牙齿的编号，所述判定模块还用于根据对比模块的分析结果判定牙齿表面是否异常；

发送模块，所述发送模块用于将引起牙体异常的主要牙齿编号发送给终端，所述发送模块还用于将异常的牙齿编号以及异常牙齿的偏移角度发送至终端；

终端，所述终端用于接收发送模块发送的牙齿编号以及牙齿的偏移角度。