[发明专利]一种高精度多角度口腔三维数字成像模型构建方法有效
申请号: | 201710684307.1 | 申请日: | 2017-08-11 |
公开(公告)号: | CN107610215B | 公开(公告)日: | 2020-11-06 |
发明(设计)人: | 赵海盟;王磊;杨彬;王强 | 申请(专利权)人: | 桂林航天工业学院 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/33 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 司立彬 |
地址: | 541004 广*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高精度 角度 口腔 三维 数字 成像 模型 构建 方法 | ||
1.一种高精度多角度口腔三维数字成像模型构建方法,其步骤包括:
1)在口腔内布置多个设定特征的控制点;
2)利用图像传感器获取口腔的多角度图像;从每一图像中提取特征点,构成该图像的特征点集,并将该图像中所述控制点对应的点作为特征点补入该图像的特征点集中;
3)对步骤2)中特征点进行匹配和解算,得到各个图像传感器的初始概略位姿和稀疏三维特征点;
4)根据步骤3)得到的图像传感器初始概略位姿和稀疏三维特征点、依据纳入光束法平差模型建立观测方程并进行平差优化,得到优化的图像传感器参数,然后基于优化的图像传感器参数对每张图像实施密集匹配,形成相对尺度下的高密集点云;
5)依据基准尺的真实长度对相对尺度下的高密度点云进行尺度变换,得到坐标真实的绝对尺度高密集点云;
6)基于绝对尺度高密集点云生成高精度的口腔三维数字成像模型;
其中,得到优化的图像传感器参数的方法为:首先确定单个图像传感器模型的共线方程其中,[x1,x2,x3]T为二维像点的齐次矢量表达,[X1,X2,X3,X4]T为三维空间点的齐次矢量表达,K代表图像传感器内参数矩阵,R为旋转矩阵,为平移矩阵,R包含α,β,γ三个角元素,包含了XS,YS,ZS三个线元素,I为单位矩阵;然后基于单个图像传感器模型,以每个角度的图像为基本平差单元,根据二维特征点和三维物方点按照共线方程列出观测方程,建立参数化的光束法平差观测方程;该光束法平差模型的变量包括图像传感器的6个外方位元素和特征点的3个物方坐标元素,即{α,β,γ,XS,YS,ZS,X,Y,Z},其观测量为所有三维点在图像上的二维投影坐标[x,y]T,其中x=x1/x3,y=x2/x3;建立误差方程为其中表示图像二维点对所有变量的一阶导数,(x)和(y)是将未知数的近似值代入共线方程所计算出来的影像坐标;然后利用非线性优化方法对误差方程进行迭代求解,得到参数{α,β,γ,XS,YS,ZS,X,Y,Z}的最优解。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述设定特征的控制点为“十字”型控制点。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述控制点为点线光源投射器投射的“十字”型控制点或能置入口腔的无毒“十字”型控制点。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述控制点的布置原则为:在口腔内越均匀表面区域越多的布置所述控制点;在选取的兴趣区域布设的控制点多于非兴趣区域。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,利用尺度不变特征变换算法从每幅图像中提取所述特征点。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,利用半全局匹配方法对每张图像实施密集匹配,形成相对尺度下的高密集点云。
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