[发明专利]基于微笑表情几何特征修饰的颜面赝复体优化模型的构建方法

权利要求书

1.基于微笑表情几何特征修饰的颜面赝复体优化模型的构建方法，其特征在于，所述建模方法包括以下步骤:

(1)基于面数据与体数据融合的颜面赝复体基础模型的构建；

(2)基于微笑表情几何特征修饰的缺损区3D数据的重建；

(3)基于非刚性对齐的颜面赝复体优化模型的构建；

所述步骤(2)中的缺损区3D数据的重建方法为：

①面结构光扫描仪采集的颜面表层数据进行投影获取到2D图像集合；

②构建带有微笑表情几何特征修饰的缺损区3D数据：选择带有微笑表情的患者过去的照片，在整体图像集合中通过SIFT流计算图像之间相似性来寻找到与该照片相匹配的图像，然后选择匹配最佳的若干图像与照片组成局部图像集合，进行带有微笑表情几何特征修饰的缺损区3D数据的重建。

2.根据权利要求1所述的基于微笑表情几何特征修饰的颜面赝复体优化模型的构建方法，其特征是，所述步骤(1)中的基于面数据与体数据融合是指颜面表层数据与凹坑或有遮挡的区域体数据的基于薄板样条的非刚性对齐，其中颜面表层数据由面结构光扫描仪所采集，凹坑或有遮挡的区域体数据为CT扫描仪所采集；

其中所述面结构光扫描仪采集的颜面表层数据的方法是指对于不同视角采集的深度图像，通过基于栅格结构探测环进而实现基于环的多视图深度图像对齐、基于空间等间隔划分的方法来消除重叠区域、采用体素融合的方法消除孔洞构建颜面表层数据；

所述CT扫描仪采集的凹坑或有遮挡的区域数据的方法是指利用基于截面阈值的区域增长法实现CT体数据重构。

3.根据权利要求1所述的基于微笑表情几何特征修饰的颜面赝复体优化模型的构建方法，其特征是，所述步骤(3)中的颜面赝复体基础模型P'与缺损区3D数据P之间进行基于约束的非刚性对齐算法是：

选择的是薄板样条插值算法，定义相应的误差函数，包括

距离误差

平滑误差

优化公式定义如下：

采用L-BFGS-B算法进行求解；

式(1)中p_i是P'上的顶点，T_i是对应的变换矢量；dist函数是p_i到最近点q_i的距离，其中p_i在P'中，q_i在P中；

式(2)中edges是P'上的边；v_i和v_j是该边的顶点；

式(3)中α＝0.1；β＝2。