[发明专利]一种基于DBSCAN聚类的义齿颈缘线自动提取方法

说明书

本发明公开了一种基于DBSCAN聚类的义齿颈缘线自动提取方法，包括：对待提取对象进行特征提取，得到待提取对象的特征区域；对待提取对象的特征区域采用DBSCAN聚类法自动识别出颈缘特征区域；采用改进的形态学方法对颈缘特征区域进行处理，得到颈缘线，所述改进的形态学方法使断开的颈缘特征区域连通，并使颈缘特征区域中的开环特征线闭合。本发明通过DBSCAN聚类自动识别出颈缘特征区域，能排除顶部特征区域和其他噪声的干扰；采用改进的形态学方法处理颈缘特征区域，得出颈缘线能保证本方法可靠地提取出合理的颈缘线；整个提取过程不需交互操作，智能化程度高，鲁棒性好。本发明可广泛应用于口腔修复领域。

技术领域

本发明涉及口腔修复领域，尤其是一种基于DBSCAN聚类的义齿颈缘线自动提取方法。

背景技术

CAD/CAM技术在口腔修复领域的广泛应用，使得口腔修复技术实现了由手工操作向自动化和智能化方向的跨越。预备体颈缘线的提取是口腔CAD/CAM修复工艺边缘密合的关键环节，而修复冠的边缘密合性将对患者的牙龈健康有重要影响（在义齿修复CAD/CAM系统中，颈缘特征线的提取是冠修复体设计的首要处理任务，其提取质量直接影响修复体的建模精度和最终修复效果）。

戴宁等人在名为“牙齿预备体颈缘线自适应提取算法的研究与实现”的论文中提出了利用点的曲率作为颈缘线的特征，通过构造局部特征引导线采用自适应搜索的方法完成对颈缘线的提取。该算法虽然能在一定程度上应对特征线分支的情况，但其依赖于所选择的初始点，且其构造的局部引导线会受附近的非颈缘线上的但符合要求的特征点影响，导致个别牙齿无法正确地完成颈缘线的提取，不够可靠。

张长东等人在名为“基于启发式搜索策略的牙齿生物特征线提取技术”的论文提出了利用极值系数作为特征点的选取标准，结合最小代价的启发式搜索完成颈缘线的提取；马银玲等人在名为“口腔固定义齿数字化设计技术研究”的论文中以平均曲率作为颈缘线特征点的度量，辅以距离函数作为方向引导，通过改进的蚁群算法也实现了颈缘线的提取。但是这两种算法也是交互式的，需要用户进行初始点的设置，智能化程度低且缺乏有效的噪声消除方法。尤其是当颈缘局部特征不明显导致提取的特征区域不封闭时，上述两种算法均不能得到合理的颈缘线。

综上所述，目前的颈缘线提取方法，大多存在以下缺点：（1）智能化程度不高，需要人工拾取一个或多个特征点；（2）鲁棒性不好，对噪声比较敏感或难以应对颈缘局部特征不明显的情形。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种智能化程度高和鲁棒性好的，基于DBSCAN聚类的义齿颈缘线自动提取方法。

本发明所采取的技术方案是：

一种基于DBSCAN聚类的义齿颈缘线自动提取方法，包括以下步骤：

S1、对待提取对象进行特征提取，得到待提取对象的特征区域，所述待提取对象包括但不限于预备体三角网格模型和由预备体扫描得到的点云数据经过处理后生成的三角网格模型；

S2、对待提取对象的特征区域采用DBSCAN聚类法自动识别出颈缘特征区域；

S3、采用改进的形态学方法对颈缘特征区域进行处理，得到颈缘线，所述改进的形态学方法使断开的颈缘特征区域连通，并使颈缘特征区域中的开环特征线闭合。

进一步，所述步骤S1包括：

S11、读取待提取对象；

S12、设置曲率区间和曲率阈值，然后计算待提取对象中三角网格顶点的平均曲率，并将平均曲率大于曲率阈值的点标记为特征点，最终得到由所有特征点构成的特征区域。

进一步，所述步骤S2包括：

S21、预设聚类参数组合列表（r，minPts），其中，r为聚类的半径，minPts为设定的邻域密度阈值；