[发明专利]特征点提取方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种特征点提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标对象的包括多个网格顶点的牙齿三维网格模型，并计算牙齿三维网格模型中各网格顶点的高度值；根据预设的分水岭算法以及牙齿三维网格模型包含的各网格顶点的高度值，在各网格顶点中筛选局部最小值对应的网格顶点，得到局部最小值集合；对局部最小值集合进行层次聚类，根据层次聚类结果确定牙齿三维网格模型的特征点，可以在不需要对牙齿模型进行精准分割的情况下，实现对牙齿特征点的自动化提取，且提取精度较高，提取效率较高，对牙齿模型的鲁棒性更佳，对不同患者的多种牙齿形状均具备较好的特征点识别效果。

技术领域

本申请涉及牙齿正畸技术领域，特别是涉及一种特征点提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着牙齿正畸的逐渐普及，数字化齿科技术也得到了迅速的发展。数字化齿科技术主要是通过计算机辅助设计技术，对数字化的牙齿模型进行处理，最终得到一系列的治疗方案。而牙齿特征点的选取，是数字化齿科系统中的重要一环。其中尖点尤甚，尖点的数量是牙齿模型对单牙进行自动分类(例如尖牙、磨牙等)的重要依据之一。同时，尖点的位置对牙齿模型中牙冠的自动分割、相关配准与牙弓曲线的确定也是重要的参考标记点。

相关技术中，牙齿模型的特征点自动选取方法对牙齿模型的要求较高，需要提前对牙齿模型进行精准度程度较高的分割，导致特征点提取效率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效、精确且鲁棒性较高的特征点提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种特征点提取方法。所述方法包括：

获取目标对象的牙齿三维网格模型，所述牙齿三维网格模型包括多个网格顶点；

计算所述牙齿三维网格模型中各网格顶点的高度值；

根据预设的分水岭算法以及所述牙齿三维网格模型包含的各网格顶点的高度值，在所述各网格顶点中筛选局部最小值对应的网格顶点，得到局部最小值集合；

对所述局部最小值集合进行层次聚类，根据层次聚类结果确定所述牙齿三维网格模型的特征点。

在其中一个实施例中，所述计算所述牙齿三维网格模型中各网格顶点的高度值，包括：

获取所述牙齿三维网格模型的各网格顶点在预设坐标系中的第一坐标轴高度值；

针对每个网格顶点，根据所述网格顶点的第一坐标轴高度值以及平均曲率，计算得到所述网格顶点的高度值。

在其中一个实施例中，所述根据所述网格顶点的第一坐标轴高度值以及平均曲率，计算得到所述网格顶点的高度值，包括：

对所述网格顶点的第一坐标轴高度值、所述第一坐标轴高度值对应的第一权重、平均曲率以及所述平均曲率对应的第二权重进行加权计算，得到所述网格顶点的高度值。

在其中一个实施例中，所述牙齿三维网格模型包括上牙颌的牙齿三维网格模型以及下牙颌的牙齿三维网格模型；

所述获取所述牙齿三维网格模型的各网格顶点在预设坐标系中的第一坐标轴高度值，包括：

在所述目标对象的牙齿三维网格模型是上牙颌的牙齿三维网格模型的情况下，将各网格顶点的第一坐标轴的坐标值作为第一坐标轴高度值；

在所述目标对象的牙齿三维网格模型是下牙颌的牙齿三维网格模型的情况下，将各网格顶点的第一坐标轴的坐标值的相反数，作为第一坐标轴高度值。

在其中一个实施例中，述根据预设的分水岭算法以及所述牙齿三维网格模型包含的各网格顶点的高度值，在所述各网格顶点中筛选局部最小值对应的网格顶点，得到局部最小值集合，包括：

判断所述牙齿三维网格模型中是否存在未被标记的网格顶点；