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申请/专利权人：珠海新茂义齿科技有限公司

摘要：本发明涉及点云数据处理技术领域，尤其涉及一种用于义齿修复的牙齿分割识别方法，该方法根据口腔环境中的每个点云数据的邻域点云数据分布，获取牙齿区域；构建牙齿区域的新三维坐标系，根据新三维坐标系的竖轴，获取牙齿区域中的每个点云数据的特征强度，根据牙齿区域中的所有点云数据的特征强度对单个牙齿的区域对进行提取，得到牙齿区域中得多个区域对；根据多个区域对中的每两个相邻的区域对之间的区域中心点，获取牙齿区域中的边界点云数据，以牙齿区域中的所有边界点云数据作为区域生长过程中区域边缘上的点云数据，对牙齿区域中的点云数据进行区域生长，对应得到各个牙齿所对应的区域，实现了牙齿的精准分割。

主权项：1.一种用于义齿修复的牙齿分割识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取口腔环境的点云数据，根据所述口腔环境中的每个点云数据的邻域点云数据分布，获取所述口腔环境中的牙齿区域；对所述牙齿区域的点云数据进行主成分分析，构建所述牙齿区域的新三维坐标系，根据所述新三维坐标系的竖轴，获取所述牙齿区域中的每个点云数据的特征强度，根据所述牙齿区域中的所有点云数据的特征强度对单个牙齿的区域对进行提取，得到所述牙齿区域中得多个区域对，所述区域对是指单个牙齿的内侧区域和外侧区域；根据所述多个区域对中的每两个相邻的区域对之间的区域中心点，获取所述牙齿区域中的每两个相邻牙齿之间的边界点云数据，以所述牙齿区域中的所有边界点云数据作为区域生长过程中区域边缘上的点云数据，对所述牙齿区域中的点云数据进行区域生长，对应得到各个牙齿所对应的区域，完成牙齿分割；所述根据所述口腔环境中的每个点云数据的邻域点云数据分布，获取所述口腔环境中的牙齿区域，包括：利用kd-tree算法分别获取所述口腔环境中的每个点云数据的临近点，针对所述口腔环境中的任一点云数据，获取所述点云数据分别与其每个临近点之间的距离，得到距离均值，对所述距离均值进行归一化处理，得到对应的归一化值，将常数1与所述归一化值之间的差值作为所述点云数据的密度值；根据所述口腔环境中的每个点云数据的密度值进行混合高斯模型的拟合，得到所述混合高斯模型中的每个高斯模型的均值参数，将最大均值参数的高斯模型所对应的点云数据构成的区域作为所述口腔环境中的牙齿区域；所述根据所述新三维坐标系的竖轴，获取所述牙齿区域中的每个点云数据的特征强度，包括：分别获取所述口腔环境中的每个点云数据的法向量，针对所述牙齿区域中的任一点云数据，获取所述点云数据的法向量分别与其每个临近点的法向量之间的余弦值，得到第一余弦值均值，获取所述点云数据以及其每个临近点的法向量分别与所述新三维坐标系的竖轴之间的余弦值，得到第二余弦值均值；获取常数1与所述第二余弦值均值之间的差值，将所述差值和所述第一余弦值均值之间的乘积作为所述点云数据的特征强度；所述根据所述多个区域对中的每两个相邻的区域对之间的区域中心点，获取所述牙齿区域中的每两个相邻牙齿之间的边界点云数据，包括：根据每个所述区域对中的两个区域的区域中心点的坐标，计算坐标均值作为对应区域对的整体中心点坐标，对每个所述区域对的整体中心点坐标中的横坐标进行从小到大的排序，得到排序后的区域对序列；针对所述排序后的区域对序列中的任一两个相邻的区域对，根据所述两个相邻的区域对中包含的所有区域的区域中心点，获取对应相邻牙齿分别在内侧和外侧的连接路径；针对任一连接路径，若所述连接路径上的每个点云数据的横坐标是连续的，则根据所述连接路径上的所有点云数据的法向量变化，获取所述连接路径下的一个边界点云数据；根据所述边界点云数据的相邻点云数据在所述两个相邻的区域对中进行边界点云数据的继续搜索，得到所述连接路径下的所有边界点云数据，根据所述对应相邻牙齿分别在内侧和外侧的连接路径下的所有边界点云数据，得到所述牙齿区域中所述两个相邻的区域对之间的边界点云数据。

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