[发明专利]用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法

权利要求书

1.一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，用于增强基于结构光原理的口腔扫描仪捕获的条纹图像，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，对相邻帧的所述结构光图像进行减运算，提取出条纹；

步骤S2，对所述条纹采用自适应Hessian增强图像的方法进行增强处理，

其中，所述步骤S2包括如下子步骤：

步骤S2-1，在提取条纹后的所述结构光图像上选择初始窗口，该初始窗口为正方形且边长大于所述条纹宽度，将该初始窗口内的像素点作为初始像素点，

步骤S2-2，计算所述初始像素点的Hessian矩阵，得到特征值，

步骤S2-3，统计所有所述初始像素点的灰度分布，排序计算得到中心像素点的增强参数c，同时得到所述中心像素点处的条纹结构相似性函数，

步骤S2-4，将所述特征值带入所述条纹结构相似性函数，得到要增强的初始像素点，

步骤S2-5，判断增强后的所述初始像素点是否为所述结构光图像的最终边界，一旦判断为是，则输出增强结果，

其中，通过所述步骤S2-3统计所述灰度分布，得到最大灰度值为G_MAX，

所述初始窗口内的所述初始像素点灰度值在5％-95％区间内为有效数据，

所述增强参数c的具体计算方法如下：

c＝0.95G_MAX-0.05G_MAX。

2.根据权利要求1所述的一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，其特征在于：

其中，在所述步骤S2-5中，一旦判断增强后的所述初始像素点不是所述结构光图像的最终边界，则所述初始窗口沿行方向自动移位，进入所述步骤S2-2。

3.根据权利要求1所述的一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，其特征在于：

其中，所述Hessian矩阵为H，所述Hessian矩阵H具体为：

其中，I_xx、I_xy、I_yx、I_yy为f(x,y)的四个二阶偏微分，具体计算方法如下：

根据尺度空间的理论，点(x,y)处的二阶偏导数由高斯函数和图像卷积得到，具体方法如下：

其中G(x,y；σ)是尺度为σ的高斯函数。

4.根据权利要求1所述的一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，其特征在于：

其中，所述Hessian矩阵的两个所述特征值为λ₁以及λ₂，具体的计算方法为：

5.根据权利要求1所述的一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，其特征在于：

其中，所述条纹结构相似性函数为：

其中R_b和S为线性滤波器的测度，β和c为阈值参数，用于控制R_b和S的灵敏度。

6.根据权利要求5所述的一种用于口腔内3D重建的结构光图像增强方法，其特征在于：

其中，所述条纹结构相似性函数中所述线性滤波器的测度R_b具体计算方法如下：

所述条纹结构相似性函数中所述线性滤波器的测度S具体计算方法如下：

其中‖H‖_F为所述Hessian矩阵的范数。