KR20120006940A

KR20120006940A - 치아 색조 맵핑

Info

Publication number: KR20120006940A
Application number: KR1020110069065A
Authority: KR
Inventors: 빅터 씨 웡; 제임스 알 밀치; 로렌스 에이 레이; 피터 디 번스
Original assignee: 케어스트림 헬스 인코포레이티드
Priority date: 2010-07-13
Filing date: 2011-07-12
Publication date: 2012-01-19
Also published as: EP2407763A2; US20120014571A1; JP2012020129A; KR101767270B1; US20140030670A1; EP2407763A3; US8571281B2; CN102331301B; JP6045130B2; US8768025B2; CN102331301A

Abstract

치아 관련물에 대한 색 맵핑을 생성하는 방법 및 장치. 이 방법은 통계적으로 유효한 치아 샘플링을 위한 스펙트럼 반사 데이터 집합에 따라서 변환 매트릭스를 생성하는 것을 포함한다. 조명은 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 상기 치아 관련물쪽으로 향해진다. 촬상 어레이내의 다수의 픽셀 각각에 대하여 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 해당하는 이미지 데이터값이 획득된다. 상기 변환 매트릭스는 상기 획득된 이미지 데이터값에 따라서 그리고 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에서 참조 물체로부터 획득된 이미지 데이터값에 따라서 상기 다수의 픽셀 각각에 대한 시각적 색값의 집합을 생성함으로써 상기 색 맵핑을 형성하도록 적용된다. 상기 색 맵핑은 전자 메모리에 저장될 수 있다.

Description

치아 색조 맵핑{DENTAL SHADE MAPPING}

본 발명은 일반적으로 치아 색 측정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 자연 치아, 참조 색조 샘플 및 제작된 치아 보철의 색조 정보를 결정하는 디지털 방법 및 시스템에 관한 것이다.

현대의 복구용 치과처리에는 충전재에 대하여 그리고 크라운, 임플란트, 고정형 부분의치 및 베니어(veneer) 같은 복구물의 제작에 대하여 정확한 색 매칭을 자주 요구한다. 세라믹 및 그 외의 재료 같이 이런 처리에 사용되는 재료들은 자연 치아의 형상, 결, 색 및 투광성과 근접하게 매칭되도록 능숙하게 형성되어 처리될 수 있다.

치아 색조 정보를 결정하고 통신하기 위해 널리 사용되는 기술은 "색조 매칭(shade matching)"이라고 부르는 공정인데, 이에 의해 치과의사나 기술자는 한 셋트 이상의 표준 색조 가이드 내에서 다수의 참조 색조 샘플이나 색조 탭(shade tab) 중의 하나와 환자의 치아를 시각적으로 매칭시킬 수 있다. 이런 매칭을 수행하는 개업의사는 매칭되는 색조 탭의 식별을 기록하고 그 정보를 치과기공실에 전달하며 여기서 복구물이나 보철물이 제작된다. 이 때 치과기공실은 제작 공정 전반에 걸쳐 복구물 또는 보철물의 색을 시각적으로 평가하기 위해 그 기공실의 동일한 색조 가이드 세트를 사용한다.

시각적 색조 매칭 공정은 매우 주관적이며 많은 문제점들을 가질 수 있다. 초기의 매칭 절차는 종종 어렵고 지루하며, 이 공정에 20분 이상 걸리는 것은 드문 일이 아니다. 대부분의 경우, 환자의 치아와 완전하게 매칭되는 색조 탭은 없다.

치아의 색을 정확히 모델링하는데 있어서의 문제점은 색조 탭을 사용하여 근접한 색 매칭을 얻기보다 복잡하다. 기구에 의존하고 시각에 의존하는 색조 매칭 시스템들의 공통적인 고유한 결점 및 한계는 인간 치아의 외관을 매칭시키는데 수반되는 어려움을 생각한다면 보다 충분하게 이해될 수 있다. 치아 색 자체는 다양한 유기 및 무기 성분에 의한 반사, 투과, 굴절, 형광 및 산란의 비교적 복잡한 상호작용에 기인하는 것이다. 이는 치수(tooth pulp) 체적, 상아질 상태, 에나멜 조성의 변화 및 그 외의 치아 조직의 조성, 구조 및 두께의 변화에 영향을 받는다. 이렇게 복잡함에 의한 한가지 결과는 색 외관 및 색 측정이 조명 배치, 스펙트럼, 주위 색, 및 그 외의 환경적 요인에 의해 크게 영향을 받는다는 것이다.

또 다른 귀찮은 문제로서, 단일 치아 내의 색은 일반적으로 균일하지 않다는 것이다. 색 불균일성은 조성, 구조, 두께, 내외부 얼룩, 표면 조직, 틈새, 크랙 및 습기 정도의 공간적 변화로 인해 생길 수 있다. 그 결과, 비교적 큰 면적에 대하여 취해진 측정에서는 치아의 지배적인 색을 나타내지 않을 수 있는 평균값이 만들어진다. 그 외에, 자연적인 색 변화 및 불균일성으로 인해 어떤 치아가 임의 단일 색조 탭과 정확히 매칭될 가능성은 없다. 이는 단지 치아의 평균 색이 아니라 치아 내의 색 분포를 전달하기 위한 방법이 필요하다는 것을 의미한다. 또한, 치아 색은 치아와 치아간에 좀처럼 균일하지 않다. 따라서, 복구물의 이상적인 색은 환자의 입 속의 인접 치아 또는 임의의 다른 단일 치아의 색과 시각적으로 조화를 이루지 못할 수 있다. 게다가, 사람들은 일반적으로 자신의 치아의 외관에 특별히 신경을 쓴다. 당연한 일이지만 그들은 색이 부적절하게 나타나는 복구물들을 전혀 참지 못한다.

미용치과학에 있어서, 간단한 색조 매칭 외에도 치아 색을 보다 정확히 맵핑하기 위해 제작 연구실은 종종 추가의 정보를 필요로 한다. 실제로 치과의사나 기술자는 색조 탭 외에도 사진을 제공하여 제작 연구실이 치아의 여러 부분에 대한 색 특성을 조정할 수 있도록 할 수 있다. 이렇게 하면 색조 탭에 관련되고 어떻게 치아의 다른 부분들의 색이 색조 탭의 색과 다른지를 보여주는 정보를 갖는 일정 유형의 개인적 용도의 색 맵핑을 제공하는데 도움이 된다.

어느 탭이 가장 근접하게 매칭되는지(또는 역으로 어느 것이 최소로 미스매칭되는지)를 결정하고 치아 표면에 대한 색 변화의 정확한 정보를 제공하기란 종종 어렵다. 흔히 개업의사는 환자의 치아가 각별히 매칭하기 어렵다고 결정하여 환자가 복구물을 제작할 실험실에 직접 찾아갈 것을 요구한다. 여기서, 숙련된 실험실 직원은 색 매칭 및 색 맵핑을 수행할 수 있다. 대부분의 경우, 환자는 보철물의 색이 세라믹이나 그 외의 착색 재료를 순차 추가함에 의해 미세하게 조정되었기 때문에 두 번, 세 번, 또는 그 이상으로 치과의사 및 실험실로 돌아 올 필요까지 있을 수 있다. 일부 치과 보철물에서 거의 10%나 된다고 추정되는 많은 경우에, 시각적인 색 매칭 처리가 여전히 실패하며 제작된 보철물은 치과의사 또는 환자에 의해 색이나 시각적인 조화 때문에 거절된다.

색 매칭 작업이 비교적 어렵다는 것과 색 맵핑의 복잡성을 고려한다면 높은 실패율은 전혀 놀라운 것이 아니다. 비교적 작은 색 차이를 시각적으로 색 평가한다는 것은 항상 어려우며, 치아 색 평가를 해야하는 상황은 국소적 색순응(local chromatic adaptation), 국소적 휘도순응(local brightness adaptation) 및 측면 휘도순응(lateral-brightness adaptation) 같은 많은 복잡한 정신물리학적 영향을 야기하기 쉽다. 게다가, 색조 탭은 기껏해야 실제 치아에 조건등색(즉, 비스펙트럼) 매칭을 제공하며, 따라서 매칭은 예를 들어 관찰자 조건등색성(metamerism) 같은 인간의 색감각에서의 정상적인 변화 때문에 광원에 민감하며 변하기 쉽다.

치과용도에서 개량된 색 매칭 및 색 맵핑에 대한 필요성에 따라서, 많은 접근방법들이 시도되었다. 이런 문제점에 대한 일부 해결책은 다음과 같은 유형의 것이다.

(i) RGB 기반 장치들. 이런 접근방법으로 전체 치아의 이미지가 칼라 센서를 사용하여 백색광 조명하에서 포착된다. 색보정 변환을 이용하여 센서의 3색 채널의 RGB(Red, Green, Blue) 값으로부터 치아 표면의 영역 전체에 대하여 삼색자극치(tristimulus value)가 계산된다. RGB 기반 장치들에 의한 색분석은 포착된 이미지의 화질에 크게 의존하고 견고한 보정을 요구하며, 치아 및 보철 장치의 색 매칭에 동일 카메라의 사용을 요구할 수 있다. 이런 요구사항은 RGB 데이터를 제공하기 위하여 카메라 내에서 수행되는 색 전처리 뿐만 아니라 카메라 자체의 보정에 기인할 수 있는데, 이 색 전처리는 동일 제조자의 카메라일지라도 카메라 사이에 상당히 크게 다를 수 있다. 정밀도를 유지한다는 것은 측정된 색이 광원에 크게 의존하는 조건등색성 때문에 어려워지기 쉽다. 이는 특히 치아 측정 및 촬상이 일반적으로 자연조명 조건과는 상당히 다른 조건하에서 실시되기 때문에 귀찮다. RGB 측정을 이용하고 이 방식으로 해당 색변환을 이용하는 예로는, Murljacic의 "치아 색조 분석 시스템 및 방법"이라는 명칭의 미국특허 제 5,766,006호, Breton 등의 "물체의 외관을 결정하는 방법 및 장치"라는 명칭의 미국구특허 제 6,008,905호, 및 Giorgianni 등의 "치아 색 촬상 시스템"이라는 명칭의 미국특허 제 7,064,830호가 포함된다.

(ii) 비색분석(colorimetric) 장치들. 이런 유형의 장치들은 인간의 눈으로 지각하는 것 같은 색을 직접 측정하기 위해 설계되었다. 이런 유형의 장치에 의해 (백색광 하의) 조명광 또는 반사광은 눈의 분광감도특성 또는 색매칭 기능(color matching function)에 대응하는 세 개의 파장대역에서 필터링되며, 측정된 반사광은 직접 삼색자극치로 해석된다. (i)에서 설명된 RGB 기반 장치들에서처럼, 이런 유형의 장치에 의한 측정들도 역시 조건등색성을 받는다. 이런 접근방법을 이용한 일부 예들로는 분광계를 필요로 하는 Vieillefosse의 "치아 같은 반투명 물체의 색을 결정하는 방법 및 장치" 및 Overbeck 등의 "광학측정장치 및 관련 공정"이라는 명칭의 미국특허 제 6,867,864호에 개시된 것이 포함된다.

(iii) 분광측정 장치들. 이들 장치는 색 데이터를 얻기 위한 스펙트럼 반사를 이용한다. 조명광이나 반사광은 스펙트럼 방식으로 스캔되고, 치아에 의해 반사된 광은 광검출기를 이용하여 파장에 따라서 기록된다. 그리고 눈에 보이는 색, 즉 CIE(Commission Internationale de L'Eclairage 또는 International Commission on Illumination) 삼색자극치 정보가 측정된 스펙트럼 반사율 곡선으로부터 계산된다. 분광측정 장치들은 비색분석 및 RGB기반 장치들에게 고유한 조건등색성에 대한 동일한 경향을 갖지 않으며, 어쩌면 보다 정확한 색 측정치를 산출한다. 그러나, 분광광도계는 화상장치가 아니다. 분광광도계는 광검출기를 사용하여 작은 영역에 입사하는 광의 스펙트럼 성분을 측정하는 기구이다. 분광측정 장치들을 이용하는 치아 색 측정의 예로는 "특히 치과보철물의 색을 결정하는 방법 및 장치"라는 명칭의 미국특허 제 4,836,674호 및 Berner의 "물체의 색자극치(color stimulus specification)를 결정하는 방법 및 장치"라는 명칭의 미국특허 제 6,038,924호가 포함된다.

이런 분광측정 접근방법을 이용하여 얻어진 데이터는 조건등색성의 제거를 포함하여 비색분석 및 RGB 접근방법에 비하여 보다 정확한 색 매칭의 이점들을 제공하지만, 이런 접근방법은 실제로는 성취하기 어렵다는 것이 발견되었다. 일반적으로 격자 또는 필터 휘일을 이용하여 여러 스펙트럼 성분들을 측정하는 광스캐닝 부품을 사용하면 분광측정 시스템을 매우 부피가 크게 하고 복잡하게 만들기 쉽다. 따라서 예를 들어 입의 뒤쪽으로 치아를 측정하기 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하려는 시도는 그다지 성공적이지 못했다. 일 예로서, Jung 등의 "물체의 광학적 특성을 결정하는 장치"라는 명칭의 미국특허 제 5,745,229호는 각각 서로 다른 스펙트럼의 필터를 이용하는 센서 어레이에 반사광을 조사하는 광섬유를 이용하는 컴팩트한 분광측정 장치를 제공한다. 그러나, 일반적으로 분광측정 장치에서 적합한 것처럼(상기 iii), 이 장치는 단지 한 번에 치아 표면의 작은 영역만을 측정한다. 전체 치아 표면의 색 맵핑을 얻기 위해서는 이런 접근방법으로 실행한 많은 별개의 측정이 필요하다. 이런 이미지 포착 공정은 시간이 많이 들며 일관된 결과를 제공하지 않는다. 이런 접근방법을 이용하는 색 맵핑은 정확하지 못할 수 있는데, 왜냐하면 촬상 공정 중에 조명 및 이미지 포착 각도 및 프로브 배향에 상당히 민감할 수 있기 때문이다.

일반적으로, 광원 단부나 센서 단부에서 색 필터를 이용하는 종래의 방법들은 그다지 바람직하지 못할 수 있는데, 왜냐하면 이들은 필터 자체의 한계를 받기 때문이다.

따라서, 고비용 또는 복잡한 부품 없이 고도의 정밀도로 직접 수행할 절차로 치아 색조 매칭 및 맵핑을 제공하는 개량된 측정 장치의 필요성이 있다.

본 발명의 목적은 치과 용도에서 색조 맵핑의 기술을 향상시키는 것이다.

이런 목적을 염두에 두고 본 발명은 분광광도계를 사용하는 복잡함 없이 치아의 다색 이미지로부터 스펙트럼 반사 데이터를 얻는 장치 및 방법을 제공한다.

본 발명의 이점은 전체 이미지에 대한 분광광도 측정치를 얻기 위해 촬상 어레이를 이용한다는 것이다. 이에 따라서 본 발명의 실시형태를 구강내 카메라 용도에 쉽게 적용할 수 있다. 그 외에, 제공되는 출력 분광광도 색 데이터는 비색분석 및 RGB 색매칭법을 이용하는 해결방법에 영향을 주는 조건등색성을 받지 않는다. 본 발명의 실시형태에서 사용되는 접근방법은 치아 이미지의 각 픽셀에 대한 스펙트럼 반사 데이터를 획득하여 치아의 여러 부분에 대한 색 변화를 포함한 치아 색의 정확한 맵핑을 가능하게 한다.

이들 목적은 예시적인 예로서만 제공한 것이며 이런 목적들은 본 발명의 하나 이상의 실시형태의 예가 될 수 있다. 본 개시 발명에 의해 본질적으로 달성되는 그 외의 바람직한 목적 및 이점들이 생길 수 있으며 당업자에게 명백하게 된다. 본 발명은 첨부하는 특허청구범위에 의해 정의된다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 적어도 부분적으로 제어논리 프로세서에 의해 실행되는 치아 관련물에 대한 색 맵핑 생성 방법에 있어서, 통계적으로 유효한 치아 샘플링을 위한 스펙트럼 반사 데이터 집합에 따라서 변환 매트릭스를 생성하는 단계; 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 조명을 치아 관련물쪽으로 조사하는 단계; 화상 어레이내의 다수의 픽셀 각각에 대하여 적어도 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역 각각에 해당하는 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 변환 매트릭스를 적용하여, 적어도 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에서 상기 획득된 이미지 데이터에 따라서 그리고 참조 물체로부터 얻어진 이미지 데이터값에 따라서 상기 다수의 픽셀 각각에 대한 시각적 색값의 집합을 생성함으로써 색 맵핑을 형성하는 단계; 및 상기 색 맵핑을 컴퓨터가 억세스할 수 있는 전자메모리에 저장하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

본 발명의 상기 및 그 외의 목적, 특징 및 이점들은 첨부하는 도면에 예시한 바와 같은 본 발명의 실시형태의 이후의 보다 상세한 설명으로 분명하게 될 것이다. 도면의 요소들은 반드시 서로에 대하여 일정 축척으로 되어있는 것은 아니다.
도 1은 치아에 대한 색 측정치를 획득하기 위한 종래의 이미지 기반 장치에서 부품들의 배치를 보여주는 개략도.
도 2는 치아 색값을 획득하기 위한 색보정 변환을 이용하는 이전의 방법을 보여주는 개략도.
도 3은 본 발명의 일 실시형태에 따른 색 맵핑 장치를 보여주는 개략블록도.
도 4a는 특정 파장과 관련된 강도 측정치를 보여주는 그래프.
도 4b는 일 실시형태에 사용되는 광원에 대한 전형적인 스펙트럼 특성을 보여주는 그래프.
도 4c는 일 실시형태에서 광대역 센서 어레이에 대한 스펙트럼 응답 특성을 보여주는 그래프.
도 5a는 종래의 색 매칭을 이용하여 각 픽셀에 대하여 획득된 삼색자극치 데이터를 보여주는 개략도.
도 5b는 본 발명의 장치 및 방법을 사용하여 각 픽셀에 대하여 획득된 스펙트럼 반사 데이터를 보여주는 개략도.
도 6a는 치아로부터 시각적 색 맵핑 데이터를 획득하는 단계의 논리흐름도.
도 6b는 대체 실시형태에서 치아로부터 스펙트럼 반사 데이터를 획득하는 논리흐름도.
도 7은 본 발명의 일 실시형태에 따른 변환 매트릭스를 형성하는 공정을 보여주는 논리흐름도.
도 8은 본 발명의 대체 실시형태에 따른 변환 매트릭스를 형성하는 공정을 보여주는 논리흐름도.
도 9는 본 발명의 다른 대체 실시형태에 따른 변환 매트릭스를 형성하는 공정을 보여주는 논리흐름도.
도 10은 본 발명의 또 다른 대체 실시형태에 따른 변환 매트릭스를 형성하는 공정을 보여주는 논리흐름도.

다음은 본 발명의 바람직한 실시형태의 상세한 설명이며, 도면을 참조하는데 여기서 동일 참조부호들은 몇 개 도면에서 동일 구조 요소를 특정한다.

본 출원과 관련하여, "협대역"이라는 용어는 출력광의 대부분을 20-50nm 폭 같은 좁은 범위의 파장에 걸쳐 방출하는 LED 또는 그 외의 조명광원을 설명하는데 사용된다. "광대역"이라는 용어는 적어도 약 400nm 내지 약 700nm의 넓은 파장 범위에 걸쳐서 입사광에 높은 감도를 나타내는 광센서를 설명하는데 사용된다. 이런 유형의 센서는 광에는 응답하지만 색을 구별하지 않기 때문에, 종종 "단색(monochrome)" 센서 또는 약간 부정확하게는 "흑백" 센서라고 부른다.

본 출원과 관련하여, "픽셀 소자"에 대한 "픽셀"이라는 용어는 그 용어가 화상처리기술에서의 숙련가가 이해하고 있는 것 같은 보통의 의미를 갖는다. 물체의 전자 이미지는 수광소자의 어레이에 의해 포착되는데, 각 소자는 이미지 데이터의 한 픽셀을 형성하는 신호를 제공한다.

여기서 도시하고 설명하는 도면들은 본 발명에 따른 주요 동작원리 및 각각의 광경로를 따라서의 동작 및 구성부품 관계를 예시하도록 제공되며 실제의 크기나 축척을 보여주려고 도시된 것은 아니다. 기본적인 구조 관계나 동작 원리를 강조하기 위해서는 일부 과장이 필요할 수 있다. 본 발명 자체의 설명을 간략하게 하기 위해 예를 들어 다양한 유형의 광학대 같이 설명된 실시형태의 달성에 필요하게 될 일부 종래의 구성부품들은 도면에 도시되어 있지 않다. 다음의 도면과 문장에서, 유사 구성부품들은 유사 참조번호로 지정되며, 구성부품들과 이미 설명한 구성부품들의 배치나 상호작용에 관한 유사 설명들은 생략한다. 이들이 사용되는 경우, "제 1", "제 2" 등의 용어는 반드시 임의의 서수 또는 순서 관계를 표시하는 것은 아니지만 한 요소를 다른 요소와 보다 분명하게 구분하기 위해 간단히 사용된다.

"색" 및 "파장대역"이라는 용어는 일반적으로 본 개시내용과 관련하여 사용되는 것처럼 동의어다. 예를 들어, 레이저 또는 그 외의 고체상태 광원은 그 최고출력파장(635nm 등) 또는 그 파장대역(630-640nm 등)이 아니라 적색 같은 일반적인 색을 의미하는 것이다.

여기서 사용하는 바와 같은 "집합(set)"이라는 용어는 한 집합의 요소나 구성원의 집단의 개념이 초등수학에서 널리 이해되는 것처럼 비워있지 않은 집합을 의미한다. 달리 명시적으로 언급하지 않는 한, 여기서 사용하는 "부분집합(subset)"이라는 용어는 비워있지 않은 진부분집합(proper subset), 즉 하나 이상이 구성원을 갖는 큰 집합의 부분집합을 의미한다. 집합 S에 있어서, 부분집합은 완전집합 S를 포함할 수 있다. 그러나, 집합 S의 "진부분집합"은 엄밀히 말해서 집합 S에 포함되며 집합 S의 적어도 한 구성원을 배제한다.

본 개시내용과 관련하여, "치아 관련물"이라는 용어는 구강내 용도 또는 응용을 위한 물체, 재료나 그 외의 요소를 의미하며 치아와, 크라운, 의치, 치열교장치(brace) 및 그 외의 지지체와, 브릿지, 충전재, 색 매칭 탭 등을 포함한다.

치아 색에 특징으로 부여하려는 일부 시도와는 대조적으로, 본 발명의 장치 및 방법들은 색 측정에 영향을 주고 색을 정확히 특징 짓는 작업을 복잡하게 하는 인자들의 조합을 고려한다. 본 발명의 특정 실시형태들은 정확한 색 데이터를 추출하기 위해 조명 파장 및 검출기 응답 특성 같은 가변인자들을 특정하고 보상한다. 이렇게 하기 위해 본 발명의 실시형태에서 사용되는 접근방법은 치아나 그 외의 치아 관련물의 이미지에서 각 픽셀에 대하여 측정장치의 스펙트럼 응답과 실질적으로 무관계하고 임의의 파장 조합에 걸친 조명에 적용하는 색의 객관적 척도를 제공하는데 사용될 수 있는 스펙트럼 반사 데이터를 얻는다. 그 결과, 본 발명에서 치아 색 맵핑을 위해 얻어지는 데이터는 공지의 스펙트럼 분포를 갖는 가용 광원들의 집합으로부터 취한 임의의 광원하에서 보았을 때 물체의 시각적 색을 재현하는데 사용될 수 있다. 그리고 치아 관련물에 대하여 생성된 색 맵핑은 표시된 이미지를 생성하는데 사용될 수 있거나 크라운이나 그 외의 치과보철장치 또는 충전재 같은 다른 물체나 재료에 대한 색 맵핑 데이터에 대한 비교를 위해 사용될 수 있다. 치아 관련물에 대하여 생성된 색 맵핑은 또한 예를 들어 치과 보철장치를 설계하고 형성하는데도 사용될 수 있다. 치아나 그 외의 치아 관련물에 대한 색 맵핑은 상당량의 데이터로 구성될 수 있으며 전형적으로는 컴퓨터가 억세스할 수 있는 메모리 내의 데이터 파일로서 저장된다.

도 1을 참조하면, 치아 색 데이터를 얻기 위한 종래의 화상장치(10)의 개략블록도가 도시되어 있다. 광원(12)은 치아(20) 위에 광을 조사한다. 그리고 캡쳐 모듈(18)은 이미지 캡쳐를 수행하여 이미지 데이터를 색재현 모듈(22)에 제공한다. 출력은 치아표면상의 지점에 해당하는 시각적 색값의 집합이다.

도 1의 기본 배치는 본 명세서의 배경절에서 먼저 설명한 이미지 기반의 색측정 접근방법의 각각에 사용된다. 도 2는 예를 들어 앞서 인용한 Giorgianni 등의 '830 특허에 설명된 시스템을 달성하기 위한 개략도를 보여준다. 화상장치(30)에서 조명광원(12)은 치아(20)에 백색광 조명을 제공한다. 렌즈(32)는 각 픽셀에 대한 대응 적색, 녹색 및 청색을 제공하는 센서(34)에 반사광을 조사한다. 그리고 색보정변환(36)은 모든 이미지 지점에 대한 출력으로서 시각적 색값을 생성한다.

도 1 및 도 2에 도시한 접근방법과는 대조적으로, 본 발명의 장치 및 방법들은 스펙트럼 반사에 근거한 색 재현을 이용하는 색 맵핑 장치를 제공한다. 이 접근방법은 치아의 실제 색 특성에 대한 본질적으로 보다 정확한 데이터 집합을 제공함에 의해 RGB 기반 및 비색분석 장치에 비하여 유리하다. 유리하게도, 이 방법은 조건등색성을 받지 않는데, 그렇지 않다면 측정결과가 측정 시스템의 광원에 따라 달라질 것이다. 일반적인 분광광도 측정과는 달리, 본 발명의 장치 및 방법은 치아 이미지에서 각 픽셀에 대한 스펙트럼 데이터를 얻는다. 게다가, 이 정보는 광검출기보다는 촬상(imaging) 어레이를 사용하여 얻어진다. 본 발명의 실시형태에서 사용된 촬상 어레이는 단색 센서이지만, 대안으로서 칼라 센서를 사용할 수 있다.

본 발명의 장치 및 방법들은 단일 픽셀이나 인접 픽셀군에 대한 정확한 색 측정을 얻을 뿐만 아니라 촬상장치를 사용하기 때문에 치아 관련물의 전체 이미지에 대하여 정확한 색 맵핑에 적합한 정보를 제공한다. 촬상 어레이를 사용하여 스펙트럼 측정 데이터를 얻음으로써, 본 발명의 실시형태들은 치아 이미지의 각 필셀에 대하여 스펙트럼 데이터가 생성되게 하는 측정결과를 얻는다.

도 3의 개략도를 참조하면, 색 측정 및 맵핑 장치(40)는 별개의 색의 광을 제공할 수 있는 조명장치(24)를 사용한다. 일 실시형태에 있어서, 조명장치(24)는 각각 파장대역(λ1, λ2, λ3, λ4)를 갖는 칼라 LED로서 도시된 다수의 협대역 광원(14b, 14g, 14y, 14r)으로 구성된다. 도 3의 실시형태에서, 일 예로서 4개의 LED가 도시되어 있는데, 어떤 개수의 서로 다른 색도 될 수 있으며 각 색에 대하여 하나 보다 많은 LED 또는 그 외의 광원이 될 수 있다. 본 실시형태에서는 광대역 촬상 센서 어레이(44), CCD(전하결합소자) 또는 CMOS(상보형 금속산화막 반도체) 촬상 어레이는 각 협대역 광원으로부터의 반사광에 대응하는 각 픽셀에 대한 출력값의 집합을 제공한다. 참조 타겟(28)은 후에 설명하는 바와 같이 시스템에서의 강도 변동을 보정하는데 사용되는 참조강도 측정결과를 얻기 위해 선택에 따라서 제공된 물체이다. 일 실시형태에 있어서, 참조 타겟(28)은 공지의 스텍트럼 반사 특성을 갖는 그레이 패치다. 참조 타겟(28) 및 치아(20)는 둘 다 촬상 렌즈(32)의 시야 내에 있다. 대체 실시형태에 있어서, 참조 타겟(28)은 이미지 필드에서 나타나지 않는 물체이지만 참조 및 교정 데이터를 얻는데 사용되는 별개의 장치이다.

도 3에 도시된 장치를 사용하는 스펙트럼 데이터를 얻기 위해서 LED 또는 그 외의 광원은 색군에 따라서 계속하여 한 번에 한 색군씩 동작될 수 있으며 반사광의 대응 측정결과는 촬상센서 어레이(44)에 의해 얻어진다. 도 3에 섬네일(thumbnail) 형태로 도시한 바와 같이, 치아 이미지의 각 픽셀에 대하여 그래프상에 다수의 지점을 효과적으로 제공하는데, 본 예에서는 파장대역(λ1, λ2, λ3, λ4)의 각각에 대응하여 하나의 강도를 나타낸다. 이들 지점을 이용하여 완전한 스펙트럼 반사곡선을 생성하는데 통계 기반 변환 매트릭스(50)가 사용된다. 이 결과는 치아 이미지의 개개의 픽셀에 대한 스펙트럼 반사 곡선이다. 이들 데이터는 단지 직접 삼색자극치를 측정하려 하거나 또는 RGB로부터 예를 들어 색채-채도-휘도 값(hue-saturation-brightness value; HSV) 또는 Commission Internationale de L'Eclairage L*a*b* (CIELAB) 색공간 같은 표준 색공간으로의 색변환을 수행하는 다른 방법과 비교하여 색을 보다 정확히 나타내는 색조 맵핑을 제공한다. 또한 도 3에는 제어논리 프로세서(38)가 도시되어 있는데, 이는 제어논리 처리를 수행하며 그리고 이들 처리 기능을 실행하고 중간 및 최종 결과를 저장하도록 지원 컴퓨터가 억세스할 수 있는 전자 메모리 부품을 갖고 있다. 이런 부품들은 촬상 기술에서의 당업자에게 잘 알려진 것이다.

도 4b의 그래프는 각각 파장(λ1, λ2, λ3, λ4)에 대응하는 각 광원(14b, 14g, 14y, 14r)에 대하여 하나씩 4개의 개별 강도 측정결과가 한 픽셀에 대하여 얻어진 예를 보여준다. 이는 도시한 바와 같이 강도 대 파장의 그래프에서 4개의 지점을 산출한다.

정확한 측정을 한다는 것은 시스템에서 여러 가지 에너지 레벨 및 측정 감도의 지식을 필요로 한다. 도 4b가 도시하는 바와 같이, 각 협대역 광원, 본 실시형태에서는 LED는 제한된 범위에 걸쳐서 출력 강도를 제공한다. 파장 대역(λ1, λ2, λ3, λ4)은 이들 강도 곡선이 최고가 되는 공칭파장에 의해 식별된다.

광대역 센서 어레이(44)는 동작하여 각 픽셀에 대한 측정치를 제공하는 조명장치(24)의 부품에 대응하는 반사광의 양을 측정하는 어떤 유형이 센서 어레이도 될 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 광대역 센서 어레이(44)는 가시파장 범위에 걸쳐서 넓은 분광감도특성을 갖는다. 이는 눈의 "색매칭 기능(color matching function) 또는 칼라 센서 어레이의 스펙트럼 응답과는 분명히 다른데, 이들 둘 다 격리된 가시파장의 대역에서만 중요한 값을 갖는다. 예를 들어, 단색 CCD 촬상 어레이는 도 4c의 예에 도시한 바와 같이 전형적인 양자효율 곡선을 가질 수 있다. 이 장치는 조명될 때 각 광원(14b, 14g, 14y, 14r)에 대응하는 반사광의 양을 측정하며 수광된 검출 광강도를 나타내는 출력 신호를 제공한다. LED 광원의 피크 파장 및 대역폭은 알려져 있기 때문에, 색필터 어레이(VFA) 또는 그 외의 필터링 부품의 필요 없이 측정값은 쉽게 파장과 관련될 수 있다.

일부 색 매칭 해결방법과는 대조적으로, 본 발명의 방법 및 장치는 치아 이미지의 각 픽셀에 대하여 치아 표면의 색을 정확히 프로파일링하는데 사용될 수 있는 예상 스펙트럼 반사데이터값(R₍ _tooth ₎)을 효율적으로 저장하는 분광측정 또는 스펙트럼 반사 색 맵핑을 제공한다. RGB 교정변환 또는 비색분석 측정에 의존하는 종래의 방법들과 비교하여, 본 발명의 방법들은 치아 이미지의 각 픽셀에 대하여 상당량의 데이터를 포함하는 맵핑을 생성할 수 있다. 이는 도 5a 및 도 5b에 개략적으로 나타나있다. 도 5a는 종래의 색측정 접근방법을 사용하여 단일 픽셀(P)에 대하여 수집된 색 데이터를 보여준다. 도시한 예에 있어서, 적색, 녹색 및 청색 색평면의 각각에 대하여 단일 데이터 값이 제공된다. 한편, 도 5b는 본 발명의 방법을 이용하여 각 픽셀에 대하여 얻어진 스펙트럼 반사 맵핑 데이터의 특성을 보여준다. 여기서, 효율적으로 각 픽셀(P)은 삼색자극치(X, Y, Z) 또는 그 외의 색 데이터가 추출되는 실제 색내용에 상당량의 정보를 제공하는 관련 스펙트럼 반사곡선을 갖는다. 실제로, 이 처리 다음에는 각 픽셀(P)에 대하여 소량의 데이터만이 실제로 메모리에 저장될 수 있으며, 따라서 스펙트럼 반사곡선 자체는 앞서 설명한 것처럼 얻어진 저장된 계수 행렬을 이용하여 재구성될 수 있다. 그리고 메모리 저장장치에 있어서, 각 픽셀은 스펙트럼 반사값 집합과 관련될 수 있으며, 선택에 따라서는 그 픽셀에 대한 전체 스펙트럼 반사곡선을 재생성할 수 있는 매트릭스에 대한 링크나 그 외의 식별자도 갖는다. 다른 방법으로서, 각 픽셀(P)에 대하여 계산된 삼색자극치, CIELAB 값, 또는 그 외의 표준 색공간에서의 값이 저장될 수 있다.

스펙트럼 반사 데이터 값을 가짐으로써 생기는 한가지 유리한 결과는 치아와 보철장치나 재료 사이 같이 치아 관련물 사이의 색 매칭이 향상되는 것이다. 본 발명의 데이터 수집 및 처리 순서를 이용하면 다수의 수학적 기법중의 어느 것을 사용하더라도 색 매칭이 달성될 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 치아 관련물(A)에 대한 스펙트럼 반사곡선이 치아 관련물(B)에 대한 스펙트럼 반사곡선과 비교되며, 두 개의 곡선 사이의 차이는 핏트(fit) 또는 그 외의 계량의 근사성에 대하여 평가된다. 예를 들어, 서로 다른 파장 범위에 걸쳐서 두 개의 곡선 사이의 중첩 영역이 평가될 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 각 치아 관련물에 대하여 삼색자극 데이터값 또는 CIELAB 색값이 얻어지고 비교된다.

복수 파장 카메라에 의한 다수의 협대역 측정을 이용하여 이미지의 픽셀에 대한 스펙트럼 반사데이터를 얻는 일반적인 이론 및 원리는 "Analysis Multispectral Image Capture"(Fourth Color Imaging Conference: Color Science Systems and Applications, 1996, pp. 19-22)라는 명칭의 논문에서 Peter D. Burns 및 Roy S. Berns에 의해 입증 및 설명되었다. 이들 연구자들은 연속적으로 소정 위치로 절환되는 7개의 간섭 스펙트럼 필터를 갖는 백색광원을 이용하여 서로 다른 파장에서 색참고샘플 집합으로부터 이미지 데이터를 얻었다. 그리고 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 적용함으로써, 유사하게 얻어진 일련의 색 이미지를 이용하여 미지의 색 패치에 대한 스펙트럼 반사 데이터를 재구성하는데 사용할 수 있는 스칼라 값(scalar value)의 집합을 제공한다. 이들 연구자의 작업으로 정확한 스펙트럼 반사 데이터를 얻기 위해 소수의 측정을 이용할 수 있다는 가능성을 보여주었지만, 이용된 시스템은 치아의 색 맵핑 및 그 외의 치아대상 및 재료에서는 실용적이지 못할 것이다. 다수의 절환형 간섭필터를 이용하는 복수파장(multispectral) 카메라의 설계는 치아 촬상의 사이즈 및 억세스 제약과 양립할 수 없다.

도 6a의 논리 흐름도는 본 발명의 일 실시형태에서 치아에 대한 시각적 색값을 생성하기 위해 도 3의 색 측정 및 맵핑 장치(40)에서 제어논리처리 부품들에 의해 실행되는 단계들을 보여준다. 변환매트릭스 생성 단계(S100)는 초기에는 후술하는 바와 같이 치아의 통계적으로 유효한 샘플링으로부터 스펙트럼 반사 데이터를 이용하여 실행한다. 루핑(looping) 절차는 근원색, 여기서는 각 LED 색 또는 그 외의 협대역 조명광원 당 한번 실행한다. 조명 단계(S110)에 있어서, LED 또는 그 외의 협대역 조명광원이 동작한다. 이미지 캡쳐 단계(S120)는 주어진 조명에서 치아 그리고 선택에 따라서는 참조 타겟(28)의 이미지를 얻는다. 그 결과의 이미지는 이미지 캡쳐 단계(S120)에서 각 픽셀에 대하여 포착된 치아로부터 반사된 광으로 구성된다. 그리고 값획득 단계(S130)에서 광대역 센서 어레이로부터 측정된 이미지 값의 어레이가 획득되고 저장된다. 단계(S110), 단계(S120) 및 단계(S130)로 구성되는 루프는 LED 또는 그 외의 협대역 광원의 각 색군이 동작할 때까지 반복된다. 그 최종 결과는 치아 또는 그 외의 치아 관련물에 대한 이미지의 각 픽셀에 대한 이미지값의 집합이 된다.

값획득 단계(130)의 결과 N개의 이미지 파장값에 대한 N개의 신호의 집합, s={s₁, s₂, ..., s_k}이 된다. 다른 방법으로서, 단계(S130)는 상기 신호값의 변환, 예를 들어 다항식변환,

에 근거하여 추가의 신호값을 포함할 수 있는데, 여기서 e 는 실수이다. 다른 방법으로서, 이미지 샘플 측정결과의 변환된 값은 지수가 [0.3-0.4]의 범위인 간단한 지수법칙(power law)을 이용하여 계산할 수 있다.

도 6a의 논리흐름을 계속하면, 매트릭스 적용 단계(S160)는 변환 매트릭스를 측정된 이미지값에 적용한다. 시각적 색값 획득 단계(S174)는 변환 매트릭스에 따라서 이미지 데이터로부터 시각적 색값을 생성한다. 그리고 생성된 색 맵핑이 저장단계(S190)에서 제어논리 프로세서(38)에 의해 전자 메모리에 저장된다. 메모리 자체는 단기간 저장용으로는 랜덤 억세스 기억장치가 될 수 있거나, 장기간 저장용으로는 광학 또는 자기 기억장치가 될 수 있다. 필요에 따라서 색 맵핑이 생성되어 도 6a에 도시한 바와 같은 메모리 장치는 임시 "작업공간"이 되고 색 매칭이나 비교를 수행하는 기간 동안에만, 또는 예를 들어 이미지의 표시 중에 제어논리 프로세서(38)에 의해 사용된다. 다른 방법으로서, 저장 단계(S190)는 예를 들어 조명 유형에 따라서 지수가 붙여진 색 맵핑의 데이터베이스의 일부 같은 색 맵핑을 장기간 동안 저장할 수 있다. 일단 색 맵핑이 형성되고 컴퓨터가 억세스할 수 있는 메모리에서 이용할 수 있다면, 예를 들어 보철장치용 색 맵핑 데이터와의 비교를 위해 사용될 수 있다.

도 6b의 논리 흐름도는 일 실시형태에서 색 맵핑을 생성하는 확장 단계들을 보여준다. 단계(S100)-단계(S160)는 도 6a를 참조하여 설명한 것과 유사하다. 단계(160)에서 변환 매트릭스를 적용한 다음에, 단계(S170)는 단계(S160)에서 얻어진 혼합 계수 및 미리 계산된 주성분을 이용하여 스펙트럼 반사 데이터 또는 곡선을 생성한다. 그리고 색값 추출 단계(S180)는 원하는 광원의 스펙트럼 분포에 근거하여 색 맵핑에 대한 시각적 색값을 추출한다.

유리하게도, 치아 및 그 외의 치과재료용 스펙트럼 반사는 정상적으로 동작하며 특징적인 패턴을 따른다. 치아 및 치과재료에 대한 스펙트럼 반사곡선은 비교적 한정된 범위내에서만 변화를 갖고 매끈하고 일관적인 형상을 나타낸다. 이런 특징으로 종래의 접근방법을 이용하여 가능했던 것보다 정확한 색 매칭에 필요한 공구를 제공하는 통계적 기법을 사용할 수 있게 된다.

변환 매트릭스(50) 생성

도 3이 보여준 것처럼, 변환 매트릭스(50)는 비교적 소수의 치아에 대하여 측정된 값에 근거하여 시각적 색 데이터를 제공하는데 사용된다. 본 발명의 실시형태들은 다수의 치아에 대한 스펙트럼 반사 데이터를 통계적으로 유효하게 샘플링하여 변환 매트릭스(50)를 생성한다. "통계적으로 유효한 샘플링"에서의 치아의 개수는 보다 큰 치아 모집단을 나타내는 충분한 구성원을 갖는다. 샘플 사이즈를 샘플들의 통계적으로 충분하거나 통계적으로 유효한 개수를 초과하여 증가시키면 샘플링 분포에서 얻어지는 그 결과의 데이터에 현저한 효과는 없기 쉽다.

도 7을 참조하면, 변환 매트릭스 생성 단계(S100)에서 변환 매트릭스(50)를 형성하는 공정이 도시되어 있다. 초기에, 분광광도계를 사용하여 스펙트럼 반사 곡선(52)의 샘플 집합이 얻어진다. 샘플 집합은 통계적으로 유효한 샘플로서 사용하기 위한 치아의 충분한 개수(M)(예를 들어 일 실시형태에서 M=100)에 대한 스펙트럼 반사 곡선(52)을 갖는다. 그리고 54에 도시된 주성분분석(PCA)를 사용하여 이 데이터를 분석하여 최고의 통계적 중요성을 갖는 주성분(56) 및 대응하는 혼합 계수(60)를 특정한다. 실험상의 데이터는 치아 및 그 외의 치아 관련물의 스펙트럼 반사에 대하여 중요한 주성분의 개수는 약 4개라는 것을 보여주었다.

주성분분석(PCA)은 다차원 데이터 집합에서의 관계를 보다 잘 보여주기 위해 다차원 데이터 집합에 대한 치수의 전체 개수를 줄이기 위해 통계에서 사용되는 잘 알려진 벡터 공간 변환법이다. 스펙트럼 반사 데이터 같은 다변량(multivariate) 데이터에서 PCA는 데이터를 보다 잘 이해하고 그 사용을 간단하게 하기 위해 사용할 수 있는 데이터에서의 경향들을 드러내는 것을 도와주기 위해 데이터 변수의 공분산(covariance)을 분석한다. PCA는 데이터에 대한 대체 기준 또는 좌표계를 제공하는 고유벡터(ℓ₂)기준에서 상호 직교)를 생성함에 의한 데이터의 분해를 수반한다. PCA는 각 고유벡터와 관련된 고유치 감소에 근거하여 순서가 정해진 고유백터의 순서집합을 결정한다. 고유벡터들은 단위 벡터로 증감될 수 있고 직교하기 때문에, 그 원래의 좌표계로부터 고유벡터들의 대체 좌표계로의 직교 선형변환이 얻어진다. 이런 유형의 데이터 분해로 인하여 하위의 성분(즉 순서에서 제 1, 제 2, 제 3 그리고 후속의 주성분)은 데이터의 가장 중요한 면을 나타내며, 고위 성분은 데이터의 변화에 대한 점차 적은 정보를 나타낸다. 이에 따라서 원래 획득한 데이터보다도 간단한 형태(즉, 보다 적은 치수)의 데이터의 통계적 특성화가 가능해진다.

도 7로 다시 돌아가 참조하면, 56에서 하위 주성분의 집합이 혼합 계수(60)의 대응 집합과 함께 생성된다. 혼합 계수들은 반사 곡선(52)의 샘플 집합에 대한 치아 스펙트럼 반사곡선의 집합 각각을 생성하기 위해 주성분 고유벡터를 증감 또는 가감하는데 사용된다. 간단하게 말해서, 혼합 계수들은 PCA 고유벡터에 의해 결정된 벡터 공간에서 벡터를 형성한다.

역시 도 7의 논리흐름을 참조하면, 일 실시형태에 있어서, 스펙트럼 반사곡선이 사전에 기록된 동일 위치에서 색 측정 및 맵핑 장치(40)(도 3)를 사용하여 샘플 집합의 M개의 치아의 이미지값 측정(62)을 함으로써 변환 매트릭스(50)가 생성된다. M개의 치아의 각각에 대한 4개의 측정치가 도 7에서 측정결과(62)로 나타내어져 있으며, 각 치아에 대하여 얻어진 측정치의 개수는 조명장치(24)에서의 광원(LED)의 개수에 해당한다. 그리고 혼합 계수(60)의 집합과 측정된 이미지 데이터, 즉 측정치(62) 사이에 최소자승법(least-squares fit) 절차(78)가 실시되어 변환 매트릭스(50)을 생성하는데, 이는 측정된 이미지 데이터(62)를 혼합계수(60)로 변환하기 위한 최상적합 매트릭스를 제공한다.

도 7에서 설명한 실시형태에 따른 변환 매트릭스(50) 생성 단계는 색 맵핑에서 장래 사용하기 위한 변환 매트릭스를 생성한다. 그리고 이 매트릭스와 주성분(56)의 집합은 색 측정 및 맵핑 장치(40)의 제어논리 프로세서(38)에 저장된다. 그리고, 색 측정 및 맵핑 장치(40)가 미지의 치아에서 사용될 때마다, 저장된 변환 매트릭스(50)는 치아의 픽셀에서 얻어진 이미지 값에 적용되어 혼합 계수의 집합을 계산하는데(단계 S160), 이는 저장된 주성분(56)과 함께 사용되어 스펙트럼 반사 데이터를 생성한다(도 6b에서 단계 S170). 그리고 생성된 스펙트럼 반사곡선은 임의의 관찰 광원의 스펙트럼 프로파일 및 시각적 색 매칭 기능과 함께 사용되어 치아의 삼색자극치(XYZ)를 계산한다(도 6b에서 단계 S180).

도 8의 논리흐름도에서 도시한 바와 같이 단계(S100)에서 변환 매트릭스를 생성하는 대체 실시형태에 있어서, 샘플 집합으로부터 스펙트럼 반사 데이터(52) 대신에 통계적으로 유효한 샘플 집합에 대한 측정된 이미지 데이터(62)에 대하여 PCA(64)가 수행된다. 측정된 이미지 데이터(62)의 값은 맵핑 장치(40)를 사용하여 얻어진다(도 3). 그 결과 측정된 이미지 값 데이터(62)에 대한 중요한 주성분(66) 및 대응 혼합 계수(70)의 집합이 된다. 앞에서 설명한 바와 같은 분광광도계를 사용하여 측정된 스펙트럼 반사 데이터의 샘플 집합의 각 곡선으로부터 직접 XYZ 색값(63)이 얻어진다. 획득된 XYZ값(63)과 혼합 계수(70) 사이에 최소자승법 절차(78)가 수행되어 변환 매트릭스(72)에 대한 값을 생성한다. 본 실시형태에서, 변환 매트릭스(72)는 측정된 이미지 데이터(62)의 주성분에 대응하는 혼합 계수(70)를 삼색자극치로 변환하기 위한 최상적합 매트릭스다. 본 실시형태는 소정의 관찰 광원의 시각적 색을 직접 계산하므로, 완전 스펙트럼 반사 정보를 제공하지 않는다.

도 9는 PCA를 수행하지 않고서 변환 매트릭스를 생성하기 위한 단계(S100)의 다른 대체 실시형태를 설명한다. XYZ 색값(63)은 먼저 전술한 바와 같이 분광광도계를 사용하여 기록된 스펙트럼 반사 데이터의 샘플 집합의 각 곡선으로부터 획득된다. 측정된 이미지 데이터(62)의 값은 맵핑 장치(40)(도 3)를 사용하여 획득된다. 그리고 획득된 XYZ 값(63)과 측정된 이미지 값(62) 사이에서 최소자승법이 수행되어 변환 매크릭스(74)의 값을 생성한다. 본 실시형태에서 변환 매트릭스는 측정된 이미지 값(62)을 직접 삼색자극치로 변환하기 위한 최상적합 매트릭스다. 이는 도 7 및 도 8을 참조하여 설명한 두 개의 이전의 실시형태보다 간단히 성취된다. 그러나 도 7의 실시형태와는 달리, 그리고 도 8의 실시형태와는 유사하게, 이 순서로 소정 관찰 조건에 대한 XYZ 색값만이 산출된다.

도 10은 PCA를 수행하지 않고 변환 매트릭스를 생성하기 위한 단계(S100)의 또 다른 대체 실시형태를 설명한다. XYZ값(63)은 먼저 전술한 바와 같이 분광광도계를 사용하여 기록된 스펙트럼 반사 데이터의 샘플 집합의 각 곡선으로부터 획득된다. XYZ 값의 각 집합에 대하여 시각적 색값(200)이 계산된다. 이들 시각적 색값은 CIELAB 같은 대체로 균일한 시각적 색공간에 좌표를 나타내도록 선택할 수 있다. 측정된 이미지 데이터(62)의 값은 맵핑 장치(40)(도 3)를 사용하여 획득된다. 그러나 단계(S130)의 실시형태에 있어서, 측정된 이미지 데이터의 집합은 각 측정된 이미지 값의 다항식변환 값, 을 포함하도록 확대되는데, 여기서 e는 전술한 바와 같이 실수다. 그리고 획득된 XYZ 값(63)과 측정된 이미지 값(210)의 확대 집합 사이에서 최소자승법이 수행되어 변환 매트릭스(76)의 값을 생성한다. 본 실시형태에서 변환 매트릭스(76)는 확대된 측정 이미지 값(210)을 직접 시각적 색값으로 변환하기 위한 최상적합 매트릭스이다. 도 7, 도 8 및 도 9의 실시형태와는 달리, 이 순서에 의해 소정의 관찰조건에 대한 시각적 색값만이 산출된다.

앞에서 언급한 바와 같이, 종래의 방법을 사용하여 정확한 색측정치를 획득하는 작업은 조명 및 센서 응답의 변화에 의해 혼란해진다. 이런 문제점들은 본 발명의 개량된 방법에 의해 대처된다. 색 측정 및 맵핑 장치(40)를 사용하여 다음의 식에서 LED 조명에 대한 특정 파장(λ)에 대하여 획득된 일반화 측정신호(S_i( _tooth ₎)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, R₀은 치아 또는 그 외의 치아 관련물의 실제 반사율이다. 이 변수는 또한 치아 재료를 참조하여 R_tooth로서 표현될 수 있으며, D(λ)은 센서 응답이고, I_LEDi 는 i번째 LED 또는 그 외의 협대역 광원의 강도이다.

식(1)은 일반적으로 RGB를 사용하든 백색광원을 사용하던지 그리고 이미지 센서 어레이가 CCD, CMOS 또는 그 외의 유형의 광검출 장치이던지간에 치아의 색측정치에 대해서 잘 맞는다는 것을 알 수 있다. 특히 RGB기반의 색측정 장치 및 비색분석 측정 장치 같은 종래의 치아 색측정 장치는 측정된 신호(S_i ₍ _tooth ₎)로부터 치아 색값을 생성한다는 것을 주목하는 것이 유익하다. 그러나 식(1)이 보여주는 바와 같이, 이 신호 자체는 3개의 가변인자, 즉 실제 치아 반사율(R₀), 광원 및 센서 응답의 곱이다. 이는 이 측정치가 광원과 센서 응답에 의존하기 때문이므로 정확한 색 계산은 종래의 RGB기반 또는 비색분석 측정 장치로는 얻어지지 않는다. 그러나, 종래의 해결방법과는 달리, 본 발명의 접근방법은 측정된 신호에서 치아 반사율(R₀)을 다른 두 개의 인자와 격리시킨다. 그리고 획득된 반사율(R₀)은 임의의 조명 조건하에서 색을 정확히 특징 짓는데 사용될 수 있다. 이런 방식으로, 본 발명의 방법은 색 특성화에 분광광도 접근방법을 이용한다. 그러나, 물체상의 한 위치에서 단일 광검출기용 데이터를 추출하기 위해 하나 이상의 측정치를 획득하는 종래의 분광광도 기구와는 달리, 본 발명의 장치 및 방법은 전체 물체에 대한 분광광도 데이터의 맵핑을 포착하는 단색 센서 어레이를 갖는 잘 특성화된 협대역 광원을 사용하여 이 데이터를 획득한다.

본 발명의 실시형태에 있어서는, 지수 i(i=1, 2, ..., N)가 붙여진 N개의 LED 색광원의 각각에 대하여 하나씩, 다수의 신호값(S_i(tooth))이 획득된다. 식(1)이 보여주는 바와 같이, S_i( _tooth ₎를 사용하여 정확하고 일관된 측정치를 제공하기 위해서는 예를 들어 광원 강도 및/또는 센서 응답의 변동(D(λ))으로부터 장치의 단기변화를 보상할 필요가 있다. 이 때문에, 촬상 공정의 일부로서, 참조 타겟 측정치(S_i( _ref ₎)가 교정기준으로서 사용하기 위해 선택에 따라서 획득된다.

여기서, R_ref는 참조 타겟(28)의 반사율이다. 이 값은 일 실시형태에서 치아와 동일한 포착 시야 내에 위치하는 참조 타겟(28)(도 3)으로부터 이미지를 독취함으로서 획득된다. 대체 실시형태에 있어서, 예를 들어 촬상 기간의 개시시 같이 참조 타겟(28)으로부터의 이미지 독취는 별개로 획득된다.

값 S_i ₍ _tooth ₎ 및 S_i ₍ _ref ₎가 주어진다면, 본 발명의 방법을 이행하는데 보다 유용한 양은 다음과 같이 주어지는 교정된 측정값이다.

여기서 R_ref _(λi)는 LEDi의 피크값에서 참조 타겟(28)의 공지 반사율이다. 교정된 측정값(

)은 측정가변성의 1차 근원을 제거하고 강도 크기 또는 장치 응답에 대한 의존성을 제거한다. 교정된 측정값(

)으로부터 본 발명의 방법은 매우 정확한 색 맵핑을 제공하기 위해 시각적 색값을 획득하는데 사용될 수 있다.

각 픽셀에 대한 삼색자극치 X, Y, Z(이후 X_q(q=1, 2, 3)으로 나타내는데, 여기서 X₁=X, X₂=Y, X₃=Z)의 각각은 다음의 방법으로 치아 반사율로부터 계산할 수 있다.

여기서

의 값은 표준관찰자의 대응하는 시각적 색 매칭 함수이며, I(λ)는 치아가 관찰되는 광원의 스펙트럼 분포이다.

값(R_tooth _(λ))은 색 측정 및 맵핑 장치(40)로 직접 측정되지 않지만, 전술한 바와 같이 PCA를 사용하든가 해서 샘플 집합의 분석에서 추출된 혼합 계수를 사용하여 얻을 수 있다.

식(4)에 따라서 공지의 스펙트럼 에너지 분포를 갖는 임의의 조명조건하에서 치아의 삼색자극치를 계산하기 위해 색 측정 및 맵핑 장치(40)로부터 획득한 스펙트럼 반사 측정결과를 사용할 수 있다. 이런 절차를 치아와 색 매칭 탭 양쪽에 적용하면 최상의 매칭을 발견할 수 있는 두 개의 삼색자극치 집합이 산출될 것이다. 다른 방법으로서, 치아와 색 매칭 탭 사이의 가장 근접한 매칭을 찾기 위해서 삼색자극치는 CIELAB 또는 HSV 같은 다른 시각적 색공간으로 변환될 수 있다.

상기 접근방법은 단색 광대역 센서 어레이에 대하여 설명하였다. 각 LED 또는 그 외의 조명광원이 동작할 때 신호를 제공하기 위해서 종래의 RGB 칼라 센서 어레이를 사용하는 경우라면 동일한 방법을 역시 사용할 수 있다. RGB 칼라 센서의 경우, 특정 LED 조명에 대한 최고 신호레벨을 갖는 색채널을 사용할 수 있다. 각 LED 조명에 대하여 센서의 3개의 색채널이 사용된다면 3개의 색채널의 신호들의 가중 합 같은 조합으로 측정 이미지 데이터값이 얻어질 것이다.

본 발명의 실시형태를 사용하면 치아 표면의 분광광도 색 맵핑을 획득하는 작업이 단순하게 되며, 이 데이터를 제공하는 비용이 종래의 대안보다 상당히 감소된다. 본 발명의 변환 매트릭스를 적용한 결과, 매우 정확한 색 데이터를 획득하는데 적은 측정치만이 필요하다. 3개 또는 4개의 LED만을 사용하여 조명으로부터 측정하면 많은 구강내 촬상 응용에서의 색 맵핑에 충분하다는 것을 발견하였다.

도 6a 및 도 6b의 순서는 관찰 광원 조건 집합 중의 임의의 조건하에서의 색 맵핑을 가능하게 한다는 것을 알 수 있다. 수집된 스펙트럼 반사 맵핑 데이터는 백열등, 형광등, 자연광이나 일광, 또는 그 외의 광원을 포함한 임의의 관찰광원과 가장 잘 매칭되는 색을 계산하는데 사용할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 치과의원에서 얻어진 스펙트럼 반사 맵핑 데이터는 자연광(일광)에서 관찰한 보철물, 또는 모델이나 연주자를 위한 무대 조명하에서 관찰한 보철물, 또는 사무실 환경 또는 그 외의 조명조건에서 형광등에서 관찰한 보철물에서 가장 잘 매칭되는 색을 결정하는데 사용할 수 있다. 이는 색 맵핑 및 색 매칭이 색측정을 하는데 사용되지만 환자에게 가장 중요한 조명조건과는 매우 다를 수 있는 특정 조명조건에 한정되었던 이전의 RGB 및 비색분석법보다 나은 본 발명의 방법의 이점이다.

도 6a 및 도 6b의 공정으로 획득된 정보는 많은 방법으로 저장되어 사용될 수 있다. 생성된 시각적 색값은 예를 들어 디스플레이용 맵핑을 가능하게 하는데 직접 사용되거나 어떤 방법으로 부호화되어 메모리에 저장될 수 있다. 스펙트럼 반사값은 다른 치아 이미지 데이터와 연관시켜져서 정확한 색 특성화가 유용한 치과기공실이나 그 외의 시설에 제공될 수 있다.

도 6a 및 도 6b에 설명된 방법은 일 실시형태에서 치아 이미지의 각 픽셀에 대하여 다수의 측정치를 획득함을 알 수 있다. 이는 어쩌면 상당량의 데이터이지만 한 픽셀씩 치아 이미지의 스펙트럼 성분의 완전 평가를 제공한다. 치아 이미지에 대하여 수집된 데이터는 비조건등색성(non-metameric)이므로, 색 맵핑에 종래의 비색분석, RGB, 또는 시각적으로 매칭된 시스템이 이용되는 경우 색 데이터를 손상시킬 수 있는 조명 의존성의 바람직하지 못한 영향을 제거한다.

LED는 본 발명에 따른 스펙트럼 반사 데이터를 획득하기 위한 광원으로서 유리하다. 바람직한 실시형태에 있어서, LED는 약 40nm 미만의 파장 범위에 걸쳐서 광의 대부분을 방출한다. 일 실시형태에 있어서, LED 광원은 실질적으로 그 각각의 파장대역에 대하여 중첩되지 않으므로, 임의의 광이 인접 대역으로 누설되는 것은 무시할 수 있을 정도이다. 반사율측정에 필요한 조명을 제공하기 위해 다른 유형의 협대역 광원들을 대안적으로 사용할 수 있다. 다른 유형의 광원으로는 예를 들어 등불 같은 광대역 광원으로부터의 필터링된 광이 포함된다. 도 3의 예에서는 4개의 LED가 도시되어 있다. 일반적으로, 적어도 3개의 서로 다른 파장의 광원을 사용하여야 한다.

본 발명의 장치 및 방법은 스펙트럼 반사값의 맵핑을 제공하기 때문에, 종래의 비색분석 또는 RGB 기반의 측정방법을 사용하는 경우에 이용할 수 있는 것보다 치아의 트루칼라에 관한 정확한 정보를 조성하다. 스펙트럼 반사는 광원과 관계 없는 완전한 색정보를 포함하기 때문에 획득된 색 데이터는 조건등색성에 의한 에러를 받지 않는다. 격자나 그 외의 장치의 필요 없이 LED 또는 그 외의 작은 광원을 사용함으로써, 본 발명의 장치는 저렴한 비용으로 컴팩트하게 포장될 수 있다. 예를 들어, 색 측정 및 맵핑 장치(40)는 구강내 카메라로서 포장될 수 있다.

참조 타겟(28)은 색 촬상에 필요한 참조 이미지를 제공하기 위해 패치 같은 어떤 적절한 유형의 참조 물체도 될 수 있다. 균일한 스펙트럼 성분을 갖는 일부 다른 패치 뿐만 아니라 백색 또는 회색 패치도 사용할 수 있다. 타겟(28)은 별개로 촬상될 수 있거나, 또는 고정 위치에서처럼 센서 어레이(44)의 화상 시야내에 대략 동일 거리에 치아와 나란하게 위치될 수 있거나, 또는 촬상 사이클에서 필요한 것처럼 참조 촬상을 위해 액튜에이터를 동작시키는 등에 의해 소정 위치로 피봇동작할 수 있다.

예를 들어 삼색자극치를 획득하고 결과를 저장 및 표시하기 위해서 다수의 계산 기능이 이용된다. 이들 기능은 본 발명의 색 매칭 및 맵핑 장치를 구비하거나 이 장치와 상호 작용하도록 구성된 제어논리 프로세서(38)에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어 저장된 명령들은 전술한 색 맵핑 데이터 억세스, 계산 및 출력 기능을 실행하도록 프로세서 논리회로를 구성한다. 계산 기능에는 (디지털 신호처리 부품 같은) 전용 데이터 처리 부품을 이용하는 전용 컴퓨터 워크스테이션, 개인용 컴퓨터 또는 매립형 컴퓨팅 시스템 같은 많은 유형의 제어논리 프로세서 장치주의 어떤 장치라도 사용할 수 있다. 제어논리처리 장치는 데이터 저장 및 회수용 전자 메모리에 억세스한다. 또한 색 매칭 및 색 맵핑 결과를 표시하기 위해 선택적인 표시장치도 제공될 수 있다.

본 발명의 방법 및 장치는 매우 정확한 색정보를 갖는 맵핑을 획득하기 위해 검출기로서 센서 어레이(34)를 이용한다. 이 부품은 일반적으로 픽셀단 하나씩 할당되는 다수의 CMOS 또는 CCD 센서 배열체를 포함할 수 있다. 일 실시형태에 있어서는 광대역 단색 센서가 사용된다. 그러나, RGB 색검출을 위해 구성되거나 또는 일부 다른 색공간 특성을 위해 구성된 센서 어레이를 이용할 수도 있다. 본 발명에서 스펙트럼 반사 데이터를 획득하는 방법은 앞에서 논의한 바와 같이 이런 장치에 마찬가지로 적용할 수 있다. 픽셀 간격은 색 매칭을 위해 변할 수 있으므로 예를 들어 평균값을 획득하기 위해 센서 어레이(44) 내의 다수의 센서 자리가 함께 그룹을 이루거나 집단을 이루게 됨을 알 수 있다. 본 발명의 색측정 장치는 화상센서 어레이를 사용하기 때문에 종래의 구강내 색촬상(color imaging)에 사용되는 동일한 장치가 작업의 촬상 및 색측정 모드에 맞게 구성될 수 있다. 예를 들어 도 3의 개략블록도를 참조하면, 색촬상은 조명장치(24)의 조명 패턴, 센서 어레이(34)의 해상도, 및 제어논리 프로세서(38)로부터 제공되는 색처리를 변경함으로써 수행될 수 있다. 여기서 설명하는 바와 같은 종래의 촬상 또는 치아 색 맵핑을 위한 장치(40)의 동작 모드를 설정하기 위해 오퍼레이터 인터페이스로부터 발행된 모드제어지령이나 모드 스위치(도시하지 않음)가 제공될 수 있다.

본 발명의 조명장치(24)는 일 실시형태에서 다수의 칼라 LED를 이용한다. 그러나 다른 유형의 고체상태 광원 또는 보다 많은 종래의 램프나 색필터를 구비한 램프들을 포함한, 다수의 칼라조명을 제공할 수 있는 그 외의 광원을 대안적으로 이용할 수 있다.

부품의 노화 및 드리프트를 보상하기 위해 색 측정 및 맵핑 장치(40)의 초기 및 주기적 교정이 필요하므로, 조명광원(12)에서 각 LED의 프로파일이 유지되고 규칙적으로 갱신될 수 있다.

10: 화상장치 12: 조명광원
14b, 14g, 14r, 14y: LED 18: 캡쳐장치
20: 치아 22: 색재현장치
24: 조명장치 28: 참조 타겟
30: 화상장치 32: 렌즈
34: 센서 어레이 36: 색보정변환
38: 제어논리 프로세서 40: 색 측정 및 맵핑 장치
44: 센서 어레이 50: 통계기반 변환 매트릭스
52: 반사곡선 54: 주성분분석
56: 주성분 60: 혼합계수
62: 측정된 이미지 데이터 63: XYZ 값
64: 주성분분석(PCA) 66: 주성분
70: 혼합계수 72: 변환 매트릭스
74: 변환 매트릭스 76: 변환 매트릭스
78: 최소자승법 절차 200: 시각적 색값
210: 측정된 이미지값 S100: 변환 매트릭스 생성 단계
S110: 조명 단계 S120: 화상포착 단계
S130: 값획득 단계
S160: 이미지값에 변환 매트릭스 적용 단계
S170: 데이터 생성 단계 S174: 시각적 색값 획득 단계
S180: 값추출 단계 S190: 저장 단계
λ1, λ2, λ3, λ4: 파장대역 P: 픽셀

Claims

적어도 부분적으로 제어 논리 프로세서에 의해 실행되는, 치아 관련물(dental object)에 대한 색 맵핑 생성 방법에 있어서,
통계적으로 유효한 치아 샘플링을 위한 스펙트럼 반사 데이터 집합에 따라서 변환 매트릭스를 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 조명을 치아 관련물쪽으로 조사하는 단계와,
촬상 어레이 내의 다수의 픽셀 각각에 대하여 적어도 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역 각각에 해당하는 이미지 데이터 값을 획득하는 단계와,
상기 변환 매트릭스를 적용하여, 상기 획득된 이미지 데이터에 따라서 그리고 적어도 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에서 참조 물체(reference object)로부터 얻어진 이미지 데이터값에 따라서 상기 다수의 픽셀 각각에 대한 시각적 색값의 집합을 생성함으로써 색 맵핑을 형성하는 단계와,
상기 색 맵핑을 컴퓨터가 억세스할 수 있는 전자메모리에 저장하는 단계를 포함하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 조명을 조사하는 단계는 하나 이상의 LED를 동작시키는(energizing) 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 촬상 어레이는 CMOS 또는 CCD 센서 어레이인
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 촬상 어레이는 광대역 또는 단색 센서 어레이인
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 촬상 어레이는 칼라 센서 어레이인
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 참조 물체는 상기 치아 관련물과 동일한 이미지 내에서 획득되는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 참조 물체는 상기 치아 관련물의 이미지와는 별개의 이미지로서 획득되는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 참조 물체는 구강내 촬상 장치와 관련된 테스트 패치(test patch)인
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 참조 물체는 독립 타겟인 테스트 패치인
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 치아 관련물은 치아, 색 매칭 가이드, 치과 보철물 및 치과 재료로 구성된 그룹에서 선택되는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 변환 매트릭스를 생성하는 단계는,
상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링을 위한 스펙트럼 반사 데이터 집합에 주성분 분석을 적용하여 다수의 혼합 계수를 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐 한번에 한 파장씩 조명을 각 치아쪽으로 조사함으로써 상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링의 요소들에 대한 이미지 샘플 측정치의 집합을 획득하고, 각 치아로부터 촬상 어레이내의 다수의 픽셀 각각에서 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역 각각에 해당하는 이미지 데이터값을 획득하는 단계 - 상기 이미지 샘플 측정치의 집합은 스펙트럼 반사 데이터 집합과 동일한 위치에서 획득됨 - 와,
상기 다수의 혼합 계수와 상기 이미지 샘플 측정치 집합 사이에 최소자승법(a least sequence fit)을 이용하여 상기 변환 매트릭스를 형성하는 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 변환 매트릭스를 생성하는 단계는,
상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링에 대한 스펙트럼 반사 데이터 집합으로부터 삼색자극치 집합을 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한파장대역씩 조명을 각 치아쪽으로 조사함으로써 상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링의 치아에 대한 측정된 샘플 집합을 획득하고, 각 치아로부터 촬상 어레이의 다수의 픽셀 각각에서 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역의 각각에 해당하는 이미지 데이터값을 획득하는 단계 - 상기 이미지 샘플 측정치 집합은 상기 스펙트럼 반사 데이터 집합과 동일한 위치에서 획득됨 - 와,
주성분 분석을 상기 측정된 샘플 집합에 적용함으로써 다수의 혼합 계수를 생성하는 단계와,
상기 다수의 혼합 계수와 상기 삼색자극치 집합 사이에 최소자승법을 이용하여 변환 매트릭스를 형성하는 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 변환 매트릭스를 생성하는 단계는,
상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링에 대한 스펙트럼 반사 데이터 집합으로부터 삼색자극치(tristimulus value) 집합을 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 조명을 각 치아쪽으로 조사함으로써 상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링의 치아에 대한 상기 측정된 샘플 집합을 획득하고, 각 치아로부터 촬상 어레이의 다수의 픽셀 각각에서 상기 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역 각각에 해당하는 이미지 데이터값을 획득하는 단계 - 상기 이미지 샘플 측정치 집합은 상기 스펙트럼 반사 데이터 집합과 동일한 위치에서 획득됨 - 와,
상기 삼색자극치와 상기 측정된 샘플 집합 사이에 최소자승법을 이용하여 변환 매트릭스를 형성하는 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 변환 매트릭스를 생성하는 단계는,
상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링에 대한 스펙트럼 반사 데이터 집합으로부터 삼색자극치 집합을 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 조명을 각 치아쪽으로 조사함으로써 상기 통계적으로 유효한 치아 샘플링의 치아에 대한 측정된 샘플 집합을 획득하고, 각 치아로부터 촬상 어레이의 다수의 픽셀 각각에서 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역 각각에 해당하는 이미지 데이터값을 획득하는 단계 - 상기 이미지 샘플 측정치 집합은 상기 스펙트럼 반사 데이터 집합과 동일한 위치에서 획득됨 - 와,
상기 이미지 샘플 측정치중의 하나 이상의 측정치의 변환값을 부가함으로써 이미지 샘플 측정치의 확장 집합을 생성하는 단계와,
상기 생성된 시각적 색값과 상기 확장된 측정된 샘플 집합 사이에 최소자승법을 이용하여 변환 매트릭스를 형성하는 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 치아 관련물은 제 1 치아 관련물이며,
상기 방법은 상기 전자 메모리로부터 상기 제 1 치아 관련물에 대한 색 맵핑을 회수하는 단계와,
제 2 치아 관련물에 대한 색 맵핍을 생성하는 단계와,
상기 제 1 및 제 2 치아 관련물의 각 색 맵핑을 비교하는 단계를 더 포함하는
방법.
제 11 항에 있어서,
상기 시각적 색값 집합을 생성하는 단계는,
상기 다수의 픽셀 각각에 대한 스펙트럼 반사 데이터를 생성하는 단계와,
관찰 광원의 스펙트럼 분포값에 따라서 상기 다수의 픽셀 각각에 대한 상기 시각적 색값 집합을 계산하는 단계를 포함하는
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 생성된 시각적 색값은 삼색자극치, CIELAB 값, HSV 값, 또는 표준 색공간에서의 그 외의 값인
방법.
제 14 항에 있어서,
상기 이미지 샘플 측정치의 변환은 다항식인
방법.
제 14 항에 있어서,
상기 이미지 샘플 측정치의 변환값은 지수가 [0.3-0.4]의 범위인 간단한 지수법칙을 이용하여 계산되는
방법.
치아 관련물에 대한 색 맵핑을 획득하는 장치에 있어서,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역의 조명을 한번에 한 파장대역씩 상기 치아 관련물쪽으로 조사하도록 동작할 수 있는 조명장치와,
상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 광대역 스펙트럼 응답을 가지며, 광학계에 대하여 배치되며 각 조명 파장대역에서 상기 치아 관련물의 이미지를 포착하도록 작동하여 상기 치아 관련물의 이미지 집합을 형성할 수 있는 단색 이미지 센서 어레이와,
상기 광학계의 상기 물체 시야에 배치되어 상기 이미지 센서 어레이에 대하여 실질적으로 초점이 맞추어져 있는 참조 타겟과,
상기 조명장치 및 단색 이미지 센서와 동작 가능하게 연결되며 저장된 명령에 응답하여 상기 조명장치를 동작시켜서 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역을 순차적으로 제공하며, 또한 저장된 명령에 응답하여 각 파장대역에서 이미지를 캡처하여 저장하고 각 픽셀에 대한 이미지 데이터값을 계산하며, 스펙트럼 반사 데이터의 샘플 집합에 따라서 그리고 상기 샘플 집합으로부터 측정된 이미지값에 따라서 색 맵핑을 생성하여 저장하는 제어 논리 프로세서를 포함하는
장치.
제 20 항에 있어서,
상기 장치는 구강내 카메라 형태인
장치.
제어 논리 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 실행되는, 치아 관련물에 대한 색 맵핑을 생성하는 방법에 있어서,
통계적으로 유효한 치아 샘플링을 위해 스펙트럼 반사 데이터 집합에 따라서 변환 매트릭스를 생성하는 단계와,
적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에 걸쳐서 한번에 한 파장대역씩 상기 치아 관련물쪽으로 조명을 조사하는 단계와,
촬상 어레이의 다수의 픽셀 각각에 대하여 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역의 각각에 해당하는 이미지 데이터값을 획득하는 단계와,
상기 생성된 변환 매트릭스에 따라서 그리고 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역에서 참조 물체로부터 얻어진 이미지 데이터값에 따라서 상기 적어도 제 1 파장대역, 제 2 파장대역 및 제 3 파장대역의 각각에 대한 이미지 데이터 값을 처리함으로써 다수의 픽셀 각각에 대한 스펙트럼 반사 데이터를 생성하는 단계와,
상기 다수의 픽셀 각각에 대하여 생성된 스펙트럼 반사 데이터값에 따라서 그리고 관찰 광원의 스펙트럼 분포값에 따라서 상기 치아 관련물의 시각적 색을 재현함으로써 색 맵핑을 형성하는 단계와,
상기 색 맵핑을 전자 메모리에 저장하는 단계를 포함하는
방법.
제 22 항에 있어서,
상기 전자 메모리 내의 상기 생성된 스펙트럼 반사 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는
방법.