本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說涉及一種牙齒ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)的方法。

背景技術(shù)：

目前，諸多ct圖像處理及可視化軟件均可完成由ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至數(shù)據(jù)接口的功能，例如：mimics、geomagie、imageware、rapidform和surface等。浙江大學(xué)反求工程cad實驗室在ct復(fù)原三維模型方面開展了大量的工作，推出了re-soft軟件系統(tǒng)，解決了該軟件和cad軟件的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換問題。上海交通大學(xué)逆向工程在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用起步較早，與臨床結(jié)合好，己取得很多實際成果，如開發(fā)了與mimics功能相近的quickform軟件，并應(yīng)用于臨床，取得很大的成功，在國內(nèi)影響很大，同時，它在醫(yī)學(xué)假體cad/cam等領(lǐng)域取得較大成果。但是，以上提到的軟件適用于處理簡單的通用ct圖像，針對醫(yī)療圖像來說，傳統(tǒng)或者通用的算法自適應(yīng)程度不高，且大都沒有提供專門的針對3d打印數(shù)據(jù)輸出接口，需要對輸出數(shù)據(jù)編輯修補后方可鏈接3d打印設(shè)備。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明人針對小尺寸醫(yī)療圖像的多為自由曲面的特點，提出一套牙齒ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)的方法，旨在提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化效率和精度，發(fā)明人通過整合現(xiàn)有的成熟算法，并結(jié)合ct掃描和非接觸掃描，創(chuàng)新性地整合兩種掃描方式的優(yōu)勢，為提取牙齒表面數(shù)據(jù)提供快速高效的解決方案。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種牙齒ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)的方法，包括以下步驟：

s1：獲取牙齒的ct圖像，提取圖像像素數(shù)據(jù)生成像素輪廓點云；

s2：獲取牙齒的外表面點云；

s3：對像素輪廓點云、外表面點云進(jìn)行粗配準(zhǔn)和精配準(zhǔn)，分別形成精配準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)庫；

s4：設(shè)定判定值，驗證精配準(zhǔn)結(jié)果，若結(jié)果大于判定值，執(zhí)行步驟s3，反之，執(zhí)行步驟s5；

s5：合并步驟s3中的精配準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)庫，得到牙齒的完整點云數(shù)據(jù)庫；

s6：基于牙齒的完整點云數(shù)據(jù)庫重建三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫，形成3d打印設(shè)備支持的stl格式，即可。

進(jìn)一步，所述步驟s1中，利用ct設(shè)備掃描牙齒獲取ct圖像，基于切片輪廓高精度提取方法提取圖像像素數(shù)據(jù)，獲得牙齒的像素輪廓，像素輪廓轉(zhuǎn)化為散亂點云生成像素輪廓點云，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，所述步驟s2中，利用非接觸掃描設(shè)備掃描牙齒獲取牙齒的外表面點云，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，所述步驟s3中，在像素輪廓點云和外表面點云上分別選擇三個相對應(yīng)的特征點，利用七參數(shù)法完成粗配準(zhǔn)，像素輪廓點云和外表面點云分別形成粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫，輸入粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫，利用icp迭代最近點算法完成點云數(shù)據(jù)精配準(zhǔn)，像素輪廓點云和外表面點云分別形成精配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫。

進(jìn)一步，所述步驟s4中，預(yù)先設(shè)定判定值，利用修正的hausdorff距離值驗證精配準(zhǔn)結(jié)果，其中，判定值不大于1mm。

進(jìn)一步，所述步驟s5中，合并像素輪廓點云和外表面點云的精配準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)庫，得到牙齒的完整點云數(shù)據(jù)庫，對完整點云坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，得到基于曲率的精簡點云數(shù)據(jù)庫，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，所述步驟s6中，利用delaunay快速三角剖分原理，基于精簡點云數(shù)據(jù)庫重建三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫，形成3d打印設(shè)備支持的stl格式。

本發(fā)明的有益效果是：

為適應(yīng)牙齒表面的非自由曲面，采用切片輪廓高精度提取方法以實現(xiàn)自適應(yīng)提取，并創(chuàng)新性的結(jié)合ct掃描和非接觸掃描，整合現(xiàn)有的成熟算法，實現(xiàn)了牙齒ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)，有效的提高了圖像轉(zhuǎn)化效率和精度，針對性強，另外，通過對點云的去噪、平滑、精簡、排序等預(yù)處理操作，精簡點云，為面片的擬合提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得算法自適應(yīng)程度高，確保3d打印設(shè)備輸入數(shù)據(jù)精度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程框圖；

圖2(a)是牙齒的封閉的像素輪廓圖；

(b)是牙齒的外表面點云圖；

(c)是牙齒的完整點云圖；

(d)是牙齒的精簡點云圖；

(e)是重建后的三維網(wǎng)格面片圖；

(f)是打印模型圖；

(g)是僅采用結(jié)構(gòu)光掃描儀獲取牙齒數(shù)據(jù)擬合面片圖；

(h)是僅采用ct掃描儀獲取獲取牙齒數(shù)據(jù)擬合面片圖。

具體實施方式

為了使本領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合本發(fā)明的附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，基于本申請中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的其它類同實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請保護(hù)的范圍。此外，以下實施例中提到的方向用詞，例如“上”“下”“左”“右”等僅是參考附圖的方向，因此，使用的方向用詞是用來說明而非限制本發(fā)明創(chuàng)造。

實施例一：

如圖1-2所示，一種牙齒ct圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)的方法，包括以下步驟：

s1：利用ct設(shè)備掃描牙齒獲取ct圖像，采用邊緣保持類濾波算法抑制噪聲，通過分析ct圖像的模糊尺度和結(jié)構(gòu)尺度，實現(xiàn)尺度自適應(yīng)的輪廓提取，保證算法對對比度不一致和模糊度不一致的ct圖像處理的有效性，提取圖像像素數(shù)據(jù)時，先采用粗定位確定ct圖像的邊緣像素數(shù)據(jù)及其像素級位置坐標(biāo)，以保證邊緣的可靠性，同時通過減少亞像素定位待處理候選點個數(shù)，減少計算量，對提取出的邊緣像素數(shù)據(jù)，通過邊緣增強、邊緣連接和邊緣細(xì)化等后處理技術(shù)，獲得牙齒的封閉的像素輪廓，如圖2(a)所示，像素輪廓轉(zhuǎn)化為散亂點云生成像素輪廓點云，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

s2：利用非接觸掃描設(shè)備掃描牙齒獲取牙齒的外表面點云，如圖2(b)所示，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，所述非接觸掃描設(shè)備掃描牙齒可以采用激光掃描或結(jié)構(gòu)光掃描，兩者不同之處在于，所述激光掃描生成各截面點云，最終生成外表面點云，所述結(jié)構(gòu)光掃描直接生成外表面點云。

s3：在像素輪廓點云和外表面點云上分別選擇三個相對應(yīng)的特征點，利用七參數(shù)法完成粗配準(zhǔn)，像素輪廓點云和外表面點云分別形成粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫，輸入粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫，利用icp迭代最近點算法完成點云數(shù)據(jù)精配準(zhǔn)，像素輪廓點云和外表面點云分別形成精配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫。

s31：七參數(shù)法計算原理是利用兩套坐標(biāo)系中三個或三個以上已知公共點的坐標(biāo)，求出3個平移參數(shù)，1個尺度因子，3個旋轉(zhuǎn)參數(shù)，其中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型如下：

其中，

(xgi，ygi，zgi)為像素輪廓點云和外表面點云的坐標(biāo)，(xti，yti，zti)為粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫的坐標(biāo)，δx0、δy0、δz0為3個平移參數(shù)，a2、a3、a4為3個旋轉(zhuǎn)參數(shù)，a1為尺度參數(shù)，為方便表達(dá)，將上述坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型轉(zhuǎn)化為：

誤差方程為：bδx＝lδx(i＝0,1,2)，

解得：δx＝b^tlδx(i＝0,1,2)，即得坐標(biāo)轉(zhuǎn)換相關(guān)參數(shù)。

采用手動選點的粗配準(zhǔn)時，三個特征點相對誤差不應(yīng)過大，特征點的選擇對粗配準(zhǔn)結(jié)果影響較大。由于手動選擇特征點具有隨機性，配準(zhǔn)誤差不可避免，為提高配準(zhǔn)精度，需要引入精配準(zhǔn)。

s32：本發(fā)明通過基于icp(iterativeclosestpoint)迭代最近點算法來實現(xiàn)精配準(zhǔn)，具體計算步驟為：

設(shè)定像素輪廓點云形成的粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫為外表面點云形成的粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫為其中，m和n表示點云個數(shù)，初始化旋轉(zhuǎn)因子r^k，平移因子t^k，尺寸縮放因子s^k，極限因子ε，由于icp迭代最近點算法對兩個點云相對的初始位置要求比較高，點云之間初始位置不能相差太大，并且要求兩個配準(zhǔn)點集中的一個點集是另外一個點集的子集，當(dāng)條件不滿足時，會影響icp迭代最近點算法的收斂結(jié)果，因此，對重新排序，找到與一一對應(yīng)的點，排序后記為

令其中，c為點云個數(shù)總和的平均值；

令(奇異矩陣分解)，則

其中，a、b為假設(shè)值，為向量點乘之積，

迭代延遲終止條件：其中，ε為自定義大小，如果不滿足條件，重復(fù)對外表面點云形成的粗配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫進(jìn)行排序后的計算，直至滿足上述迭代延遲終止條件，像素輪廓點云和外表面點云分別形成精配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫。

s4：預(yù)先設(shè)定判定值，利用修正的hausdorff距離值驗證精配準(zhǔn)結(jié)果，其中，判定值不大于1mm，若結(jié)果大于判定值，執(zhí)行步驟s2，反之，執(zhí)行步驟s4；

修正的hausdorff距離是描述兩組點集之間相似程度的一種度量，設(shè)定像素輪廓點云形成的精配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫a＝{a1，a2，…ap}，外表面點云形成的精配準(zhǔn)點云坐標(biāo)庫b＝{b1，b2，…bq}，則兩者的雙向hausdorff距離為：h(a,b)＝max(h(a,b),h(b,a))，其中，從a集合到b集合的單項hausdorff距離為h(a,b)＝max(a∈a)min(b∈b)||a-b||，從b集合到a集合的單項hausdorff距離為h(b,a)＝max(b∈b)min(a∈a)||b-a||，由于雙向hausdorff距離易受噪聲的影響，因此，采用修正的hausdorff距離來進(jìn)行模板匹配，其中，na表示點集a中點的個數(shù)，修正的hausdorff距離對噪聲不太敏感，適用于點集個數(shù)較多的待匹配點云，較多的點集個數(shù)可減小匹配誤差。

s5：合并像素輪廓點云和外表面點云的精配準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)庫，得到牙齒的完整點云數(shù)據(jù)庫，如圖2(c)所示為牙齒的完整點云圖，由于點云存在數(shù)量大、雜點多的特點，通過對特征點進(jìn)行去噪、平滑、精簡、排序等預(yù)處理操作，保留曲率大的特征點，精簡點云，得到基于曲率的精簡點云數(shù)據(jù)庫，如圖2(d)所示為牙齒的精簡點云圖，存儲格式為點云的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，圖2(d)中包含牙齒的內(nèi)表面和外表面信息。

采用線性最小二乘法對數(shù)據(jù)點的k-鄰域進(jìn)行微切平面擬合，從而估算得到法矢，設(shè)定精簡點云數(shù)據(jù)庫的集合為pi，求平面s：ax+by+cz+d＝0，使得pi對s距離的平方和最小，由得出法矢進(jìn)行拋物面擬合，目標(biāo)函數(shù)為即可求得所需a、b、c，即可求出曲率。

s6：利用delaunay快速三角剖分原理，基于精簡點云數(shù)據(jù)庫重建三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫，如圖2(e)所示為重建后的三維網(wǎng)格面片圖，曲率大部分保留，信息密集，微小結(jié)構(gòu)信息完整，形成3d打印設(shè)備支持的stl格式，將stl格式輸入3d打印設(shè)備輸出打印樣件，如圖2(f)所示為打印模型圖。

如圖2(g)所示為僅采用結(jié)構(gòu)光掃描儀獲取牙齒數(shù)據(jù)擬合面片圖，圖中僅包含外表面信息，而沒有內(nèi)表面信息，如圖2(h)所示為僅采用ct掃描儀獲取獲取牙齒數(shù)據(jù)擬合面片圖，圖中包含外表面和內(nèi)表面信息，但是，精度較差，微小結(jié)構(gòu)有信息丟失，因此，本發(fā)明適用于小尺寸醫(yī)療圖像像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至3d打印數(shù)據(jù)。

以上已將本發(fā)明做一詳細(xì)說明，以上所述，僅為本發(fā)明之較佳實施例而已，當(dāng)不能限定本發(fā)明實施范圍，即凡依本申請范圍所作均等變化與修飾，皆應(yīng)仍屬本發(fā)明涵蓋范圍內(nèi)。