文摘

本文提出了一种新的方法来提高模糊边缘特征扫描牙制备表面生成的结构光扫描仪。它旨在有效地增强边缘功能,因此嵌入式特征线可以很容易地发现在牙科CAD系统中,并避免非自然oversharpening几何学。我们第一次单独使用graph-cut细分功能区域,而不需要用户定义的阈值。然后,我们过滤表面法向量传播平滑区域的几何特征。为了控制程度的清晰度,我们提出一个功能距离测量是基于正常的张量投票。最后,顶点位置更新根据修改后的表面法向量。我们的方法应用于扫描牙制备模型。结果表明,模糊边缘没有自然oversharpening几何特性增强。

1。介绍

光学扫描和几何处理是两个关键技术在牙科CAD系统负责收购牙齿形状和设计牙科设备,分别。各种研究已经发表在构建专门的扫描系统(1,2)和自动化的程序生成形状的牙科设备(3- - - - - -5]。然而,仍然有局限性,模糊是一个突出的特征。特征模糊问题产生重大影响的颈线提取各种牙科修复建模是一个必要的一步。如图1(一),原扫描牙制备模型包含模糊特征区域,这使得自动颈线提取不可靠。问题在于结构光原理的局限性。例如,基于相位分析的算法(6)限制数据密度根据投影边缘的分辨率。很难被解决通过提高结构光算法。因此,几何后处理对进一步提高扫描的质量至关重要。如图1 (c)地区,通过锐化模糊特性,得到了高质量的颈线强劲。

几何滤波是一个多功能的工具改变扫描表面的性质由三角网格表示。它可以使扫描表面更适合特定的可视化和shape-based产品设计任务。例如,表面噪声(7- - - - - -10),最常见的缺陷,可以减少几何过滤和几何filtering-based特性增强可以用来夸大考古学的工件表面微观结构。为了强调有趣的表面属性,各种滤波方法已经开发修改导出微分数量不是顶点的位置。例如,拉普拉斯算子的坐标已经用于网格去噪和增强[11,12];曲率已经规定直接控制表面的形状(13]。与涉及二阶微分属性的算法相比,基于正常的过滤算法(14- - - - - -16更合适的过程各向异性特性。原因是二阶微分属性集成特征在各个方向,这样他们不灵活的限制在某个方向上的各向异性特性。尽管现有几何滤波算法缓解特性模糊问题在某种程度上,他们认为清晰度的程度。处理边缘特性通常显示自然oversharpening几何学。

在本文中,我们关注的问题,提高模糊边缘特性可控的方式。具体来说,锐度或圆角半径的程度控制以避免oversharpening几何。我们提出一个功能正常距离测量基于张量投票控制正常的过滤过程。过滤后,顶点位置更新通过拟合最小二乘意义上的新面孔法向量。除了几何滤波、特征区域检测对解决功能模糊问题也很重要因为工程用户需求高保真扫描表面。结果,毫无特色的区域应保持原貌。我们考虑这个问题避免涉及一个用户定义的阈值分割是最常见的先前的研究。我们采用graph-cut方法计算分割。本文包含三个方面的主要贡献如下。(1)与大多数现有网锐化方法产生oversharpening几何高质量可视化中,该网锐化方法,控制清晰度或圆角半径边缘特性,更适合设计形状的牙科设备。基本策略也适用于过程扫描模型用于机械和艺术行业。(2)我们提出一个功能正常距离测量基于张量投票控制边缘锐度的特性。(3)我们把功能区域检测到graph-cut算法分割问题并解决它。

本文的其余部分组织如下。节2,我们审查最相关的作品。然后我们的方法提出了部分的概述3。的核心算法功能区域分割和详细的控制网锐化部分4和5,分别。讨论后的结果和我们的方法的应用程序部分6节中,我们总结本文7。

2。相关的工作

2.1。网格细节编辑

几个网去噪算法二维信号处理理论适应滤波器顶点位置。Taubin [7)提出了网格平滑第一个低通滤波算法。Desbrun et al。8)提高过滤器的效率通过隐式求解器进行求解。为了实现功能保护,各种方法采用双边过滤器(9,10和各向异性扩散20.,21)减少噪音在平坦区域时保持高对比度区域的不连续性。相比直接处理顶点位置,几位研究人员11,14- - - - - -16)发现过滤高阶微分数量带来明显的优势的灵活性和有效性。沈和改革者14应用模糊过滤法向量,Yagou et al。16应用提高过滤法向量。由于边缘特征是自然表现为不连续或大的方差法向量,法向量是适合锋利的边缘特性的建模。苏et al。11)首先过滤拉普拉斯算子的坐标,然后重建顶点位置。类似的想法,王et al。12基于过滤拉普拉斯算坐标)详细的影响。最近,涉及明确的特征检测算法(22,23顶点)和分类功能,无特色的地区提出了基于多个段具有不同属性的想法不应该混合。不同的顶点组附近的结构分别进行过滤。

边缘和角落特性是重要的用于机械的CAD模型和雕塑和艺术行业。不幸的是,边缘和角落特性通常退化取决于模型。因此,网格需要锐化重建锋利的边缘和角落特性不存在于原始网格的表面。Attene et al。24)提出了一种两步方法修复锋利的边缘特征网格表面提取体积数据。王(17)采用增量过滤器扩展平滑区域的几何特征区域。王(25)利用双边滤波器(10)检测和恢复锋利的特性。陈和程26)使用清晰度依赖滤波器恢复表面hole-filling急剧结构。陈和程26)提出了一个正常filtering-based算法形成锋利的边缘特征。实际上,之前算法的核心思想是基于假设锋利的特点是光滑的区域之间的十字路口。不同的策略来扩展形成光滑的区域形成鲜明特色。然而,这些方法不可避免地产生oversharpening几何为扫描网格表面是不可取的。

除了上面的本地方法,全局优化方法也发达,可以利用积分网格模型的属性。例如,霁et al。19)提出了一种全局优化过程来提高网格的表面。他和Schaefer [27)提出优化改进网格质量。虽然全球方法提供高质量的结果,它们需要很高的计算时间和内存占用。此外,地方特色很难控制的通用方法。

2.2。特征检测

尖锐特征尤其是边缘特征支持结构形状处理任务中发挥重要作用。例如,在逆向工程、网表面分离表面沿特征线和安装补丁。大多数现有的方法集中在提取特征线。Rossl et al。28使用形态学操作符)提取特征线。吉泽章et al。29日]发现基于微分的定义特征线的山谷和山脊,位于通过使用局部表面拟合特征线。上面的方法都是基于曲率信息。相比之下,金等。30.)利用正常的张量投票的功能划分为不同的类别和地区通过分组功能——在特征空间聚类。王等人。31日]延长正常的张量投票方法提取特征线提出了一个邻居支持凸起。本文特征区域检测到减少的数量计算。

3所示。概述

目标模型的网格锐化算法扫描表面产生的光学扫描系统。他们通常有大量的三角形,这使得全球等方法(19不合格的。此外,扫描表面由结构光扫描仪可以达到约60的准确性米,这使得网格去噪是不必要的。这些考虑,本文方法包括三个主要阶段:检测功能区域,过滤三角形的法向量的脸,根据过滤法向量更新顶点位置。虽然该方法在18)也采取了类似的措施提高网格表面,改进我们的方法包括两个方面:我们避免通过graph-cut细分和用户定义的阈值为了避免oversharpening几何特性的距离测量距离量化平滑区域,如图2 (b)提出了基于正常的张量分析。

之前特征区域检测算法网格锐化(17,18)一般正常方差分析在当地社区中心的脸和指定一个阈值来识别功能区域。这种策略不考虑空间相干检测的功能区域。相比之下,我们采用graph-cut算法涉及空间约束,如图2 (c)。

最有效的网格锐化算法的关键思想17,18]从光滑的区域传播几何相似功能区域形成十字路口。平面拟合和skeletonisation用于17];采用正常过滤和贪婪的传播(18]。然而,这些方法不可避免地产生oversharpening边缘特性为扫描表面是非自然的。算法涉及到特征距离测量控制程度的清晰度。数据2 (d)和2 (e)显示正常的彩色地图之前和之后的过滤过程。图2 (f)显示最终结果的边缘特性增强但不遭受oversharpening缺陷。

4所示。使用图形特征区域检测

给定扫描表面可以由三角网格表示,在那里和分别是顶点和三角形脸。在这里表示一组的基数,每个面有一个法向量,用吗。

4.1。距离度量的特性

正常的张量描述一个顶点的局部结构。所显示金正日et al。30.),正常的张量将当地的几何图形分为三种类型的功能,也就是说,表面光滑,边缘特性,特性和角落。正常的张量在被定义为 在哪里是设定在纽约市附近的和的体重是协方差矩阵生成的面法向量。正常的张量的定义的差异是主要的定义在这里定义为是哪一个 在哪里的面积是和中最大的三角形面积吗;的重心和边界框的边缘长度包括吗。的eigendecomposition揭示当地的结构: 在哪里三种特征值的和,,三个对应的特征向量。如图3的相对价值,,确定功能类型的社区。

基于张量高于正常框架中,我们定义了一个特征距离测量的特征向量在特征空间构造。首先,我们找到相对应的特征点平滑的区域通过——在特征空间聚类。如图4(一)后,——集群,特征点分为不同的紧凑的组。最终结果并不严重依赖于参数这是选为3。最高的组组件沿最大特征向量用光滑集。顺利以外的其他特征点设置功能设置形式。为了量化特征点是如何远离平滑,特征距离测量的定义是Mahalanobis光滑的距离设置: 在哪里测试功能点的坐标,是在光滑的特征点集的协方差矩阵,然后呢是均值平滑的特征点集。如图4 (b)所列出的特征距离准确有力地地区的各向异性特性。

特性的距离测量算法有两个功能:一是提供一个分布模型在特征检测步骤;另一个是控制法向量滤波过程。

4.2。功能区域划分

特征区域检测阈值通常是解决网格表面的一些属性。例如,方法(17,18)使用正常的方差在当地社区的属性。然而,这项计划涉及多个用户定义的参数,比如当地的大小的邻居,宽容的正常的方差,等。为了避免这些参数,我们采用graph-cut算法分离的功能区域平滑的区域。

让的对偶图在哪里对偶图的节点,边的一组对偶图,每条边连接两个相邻的脸,然后呢是权重定义在边缘。执行graph-cut分割中,我们添加了两个虚拟节点。一个是源节点代表平滑区域;另一种是水槽节点代表功能区域。然后graph-cut分割的能量函数被定义为 在哪里三角形的标签吗,是分配的区域点球标签,邻居之间的边界惩罚分配不同的标签是三角形,然后呢的相对重要性是两届(5),被指定为1.0。分割的行为取决于的定义和。单独的功能区域,我们定义如下: 在哪里是特征点的最大距离。我们采用的算法(32]中定义的能量优化(5)。计算效率和空间相干性是保证如图5。

5。正常过滤以可控的方式

在前面的小节中,我们已经在以下正常过滤功能区域,以便避免不必要的计算。重建锋利的边缘特性,从光滑的地区常见的策略是传播几何特征区域;从之前的区别方法是预测顶点位置的方式。然而,这些方法都导致oversharpening几何自过滤几何是一样的平滑区域传播的开始。相比之下,我们采用的特征距离测量中定义(4)控制正常过滤过程: 在哪里纽约市附近的三角形吗。特征距离权重使三角形在功能区域倾向于保持其原来的法向量,定义为 在哪里,,的三个顶点的位置吗。的参数控制区域边缘的清晰度特性。更大的价值对应于一个高度的清晰度。不同的参数值的影响显示在图6。处理牙制备模型,参数是在我们的测试实验选为0.5。

为了传播区域平滑区域的几何特性,我们采用贪婪迭代过程过滤器表面法向量使用(7)。优先级是由功能决定的距离测量。取得了理想的面法向量后,我们更新顶点位置通过过滤法向量的最小平方逼近。我们采用能量函数用于33]: 在哪里是顶点的位置。我们解决(9使用梯度下降方法)。

6。结果

我们已经开发出的实现提出了网格使用c++语言锐化算法。我们现在几个测试下面的牙齿准备和机械和艺术模型。所有的测试进行与英特尔酷睿i5处理器,电脑2 GB内存,Windows XP操作系统。我们比较我们的方法最相似的方法(18)也使用正常过滤。首先,我们现在的结果在牙制备模型。如图7我们的方法和方法(18)先后提高模糊边缘特性。然而,我们的方法避免了oversharpening几何使扫描表面不自然。具体来说,尖锐的边缘特性生成的方法(18)单刃宽可通过二面角确定角度。至于建模牙科修复,oversharpening几何可能破坏的原始形态颈线。我们进一步比较原始扫描之间的豪斯多夫距离牙制备及其尖锐的版本生成的方法(18和我们的。如图8,我们可控的锐化算法可以保持颈线的形状,同时加强周围的地区。

除了牙齿准备模型,如图9,10,11,我们的方法也能够处理扫描表面用于机械和艺术行业。

注意,之前的方法试图直接构造特征线网格表面,可以轻松地通过二面角确定角度。然而,这种特点是只需要电脑CAD模型。扫描曲面的网格锐化算法应该避免oversharpening几何。此外,扫描模型通常是相当大的。因此,计算成本是实际应用的关键。该方法给出的时间统计数据表1,从中我们可以得出结论,时间成本是合理的和近似的线性模型的大小。

我们进一步与网状增强方法19),优化所有顶点位置通过移动顶点在平坦地区high-curvature地区。如图12,所有的模型具有相同数量的顶点样本。该方法的结果(19)修改所有的顶点位置,导致high-curvature密集采样区域。相反,我们的结果只过滤器顶点样品边缘特性。此外,时间成本的方法19与我们的实现)是196秒。

7所示。结论

在本文中,我们提出了一种新型网锐化算法增强扫描表面的边缘特征模型以可控的方式。提议的方法的主要组件包括两个因素:检测功能区域和传播平滑区域的几何特征的地区。通过引入特征距离测量正常的张量分析的基础上,得到naturally-enhanced边缘特征扫描表面像牙齿准备和机械和艺术模型。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

承认

这项工作得到了浙江省科技计划(批准号2011 c13009)。