[发明专利]基于牙齿图像的识别跟踪方法

权利要求书

1.一种基于牙齿图像的识别跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

S101，获取目标牙齿；所述目标牙齿为用户基于初始牙齿图像选定的；

S102，在进行牙齿处理的过程中持续获取牙齿图像，针对每帧牙齿图像，通过预先训练的识别模型识别所述目标牙齿，同时，对所述目标牙齿进行跟踪；其中，所述识别模型的激活函数sigmoid(o)为：sigmoid(o)=o*[1/(1+e^-o)]，o为变量；所述识别模型的损失函数loss为：loss=1-[IOU-ρ(A_ctr,B_ctr)²/d²-ρ(A_ctr,B_ctr)²/C_w²-ρ(A_ctr,B_ctr)²/C_h²-δ²/(1-IOU+δ)]；其中，IOU为第二商值，IOU=|A_ctr∩B_ctr|/|A_ctr∪B_ctr|，A_ctr为锚框，B_ctr为真实框，所述真实框基于用户对初始牙齿图像的选定确定，ρ(A_ctr,B_ctr)为A_ctr中心点至B_ctr中心点之间的距离，d为包含A_ctr和B_ctr的最小外接矩形的对角线长度，C_w为包含A_ctr的最小外接矩形的宽度，C_h为包含B_ctr的最小外接矩形的高度，δ为影响因子，δ=[arctan(WA_ctr/HA_ctr)-arctan(WB_ctr/HB_ctr)]²*4/π²，WA_ctr为A_ctr的长，HA_ctr为A_ctr的高，WB_ctr为B_ctr的长，HB_ctr为B_ctr的高；

S103，根据识别结果和跟踪结果，在各帧牙齿图像中跟踪所述目标牙齿；

所述对所述目标牙齿进行跟踪，包括：

针对进行牙齿处理的过程中持续获取的任一帧牙齿图像，执行如下步骤：

对所述任一帧牙齿图像中的各像素进行灰度化，得到灰度值Gray(τx,τy)=0.33*R(τx,τy)+0.59*G(τx,τy)+0.11*B(τx,τy)；其中，τ为在进行牙齿处理的过程中持续获取的牙齿图像标识，τx为第τ帧牙齿图像的像素矩阵中行标识，τy为第τ帧牙齿图像的像素矩阵中列标识，R(τx,τy)为第τ帧牙齿图像中位于第τx行第τy列的像素的红色通道值，G(τx,τy)为第τ帧牙齿图像中位于第τx行第τy列的像素的绿色通道值，B(τx,τy)为第τ帧牙齿图像中位于第τx行第τy列的像素的蓝色通道值；

将所述任一帧牙齿图像中的各像素的灰度值进行归一化，得到各像素归一化后的灰度值Gray(τx,τy)’=Gray(τx,τy)^λ，其中，λ为归一化参数；

将所述任一帧牙齿图像中的各像素归一化后的灰度值与水平方向梯度算子进行卷积，得到各像素的水平梯度分量Gray(τx,τy)’_x；同时，所述任一帧牙齿图像中的各像素归一化后的灰度值与垂直方向梯度算子进行卷积，得到各像素的垂直梯度分量Gray(τx,τy)’_y；其中，水平方向梯度算子为，直方向梯度算子为；

计算所述任一帧牙齿图像中的各像素的水平梯度值Grad(τx,τy)_x和垂直梯度值Grad(τx,τy)_y，其中，Grad(τx,τy)_x=Gray(τx+1,τy)’_x-Gray(τx-1,τy)’_x，Grad(τx,τy)_y=Gray(τx,τy+1)’_y-Gray(τx,τy-1)’_y，Gray(τx+1,τy)’_x为第τ帧牙齿图像中位于第τx+1行第τy列的像素的水平梯度分量，Gray(τx-1,τy)’_x为第τ帧牙齿图像中位于第τx-1行第τy列的像素的水平梯度分量，Gray(τx,τy+1)’_y为第τ帧牙齿图像中位于第τx行第τy+1列的像素的垂直梯度分量，Gray(τx,τy-1)’_y为第τ帧牙齿图像中位于第τx行第τy-1列的像素的垂直梯度分量；

计算所述任一帧牙齿图像中的各像素的梯度值Grad(τx,τy)和方向Direction(τx,τy)，其中，Grad(τx,τy)=(Grad(τx,τy)_x²+Grad(τx,τy)_y²)^1/2，Direction(τx,τy)=tan^-1(Grad(τx,τy)_x/Grad(τx,τy)_y)；

将所述任一帧牙齿图像划分成多个小方格；

根据每个小方格中各像素的不同梯度值的个数确定方向梯度直方图特征；

根据所述方向梯度直方图特征，采用位置的高斯核函数和尺度的高斯核函数进行目标检测，得到所述目标牙齿位置；其中，所述位置的高斯核函数为exp[-((目标位置-目标中心位置)/位置标准差)²]，所述尺度的高斯核函数为exp[-((目标尺度-目标中间尺度)/位置标准差)²]。