數(shù)字式高分辨比色儀的研制
發(fā)布時(shí)間:2021-02-12 04:49
隨著人們對口腔健康重視程度的不斷提高,人們對齲齒的修復(fù)也提出了更高的要求,希望齲齒修復(fù)體能具有更高的顏色協(xié)調(diào)性、更高的逼真程度、較高的性價(jià)比,傳統(tǒng)利用比色板比色的方法已不能滿足當(dāng)前的需求,數(shù)字式比色儀能夠快速、準(zhǔn)確的確定修復(fù)體的色號(hào),在臨床應(yīng)用方面具有重要的實(shí)際意義。數(shù)字式比色儀在國外臨床比色領(lǐng)域是研究熱點(diǎn)之一,但在國內(nèi)數(shù)字式比色儀研究領(lǐng)域還是空白。本文在查閱相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,了解到傳統(tǒng)比色方法的不足,研制了一種基于數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)的數(shù)字式高分辨比色系統(tǒng),該系統(tǒng)利用可見光成像裝置獲取牙齒圖像,采用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)對牙齒彩色圖像進(jìn)行處理和識(shí)別,設(shè)計(jì)了圖像預(yù)處理、色彩空間轉(zhuǎn)換、特征提取、識(shí)別分類器等模塊,主要包括彩色圖像灰度化、二值化預(yù)處理算法、Lab色彩空間轉(zhuǎn)換算法、PCA主成分分析特征提取算法、KNN近鄰域分類算法,通過MATLAB仿真軟件對各種算法進(jìn)行了仿真研究,優(yōu)化算法參數(shù),減少比色誤差。最后,利用試驗(yàn)方法分析了數(shù)字式比色儀的比色誤差影響因素。通過研制數(shù)字式比色系統(tǒng),驗(yàn)證了所提出的顏色識(shí)別算法的有效性,掌握了比色準(zhǔn)確度的影響因素和規(guī)律,為數(shù)字式高分辨比色儀的臨床應(yīng)用...
【文章來源】:西安石油大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
幾種常見比色儀近年來RGB系統(tǒng)比色儀逐漸超過光度計(jì)型比色儀與分光光度型比色儀,成為牙齒比色領(lǐng)域方面主要研究方向
第二章數(shù)字式高分辨比色儀系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)7本次課題從中心點(diǎn)開始,向上、下、左、右四個(gè)方向截取固定大小的區(qū)域作為顏色特征數(shù)據(jù),此時(shí)得到的顏色特征是一組基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù)。圖2-1比色儀算法框圖(2)色彩空間轉(zhuǎn)換經(jīng)過圖像預(yù)處理得了基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù),由于此組特征數(shù)據(jù)采用RGB色彩空間,所以特征數(shù)據(jù)中的亮度與顏色融合在了一起,而在實(shí)際的牙齒比色過程中,醫(yī)生首先關(guān)注的是牙齒的亮度,其次才是牙齒的顏色,因此需要色彩空間轉(zhuǎn)換,將基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至Lab色彩空間。(3)特征提取在數(shù)字式牙齒比色儀中,需要識(shí)別的是人體牙齒顏色特征,同時(shí)為了強(qiáng)調(diào)人體的主觀感受,待識(shí)別的是人體牙齒在Lab色彩空間下的顏色特征,而直接獲取的顏色特征是一組高維數(shù)據(jù),因此需要進(jìn)行特征提取將高維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行組合得到一組低維特征數(shù)據(jù),利用樣本的低維特征數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分類器的設(shè)計(jì)和待測樣本的識(shí)別分類。(4)識(shí)別分類經(jīng)過特征選擇和特征提取之后,比色儀訓(xùn)練樣本的顏色特征數(shù)據(jù)已經(jīng)被轉(zhuǎn)換成了一組低維度、便于計(jì)算的特征數(shù)據(jù),被稱為“特征矢量”。每個(gè)訓(xùn)練樣本都是“特征空間”中的一個(gè)點(diǎn),同類別的樣本在特征空間中聚集在一起,不同類別樣本在特征空間中相距
?分類器的主要功能就是判斷待測樣本在訓(xùn)練樣本特征空間中屬于哪一個(gè)類別,通過判斷待測樣本與所有訓(xùn)練樣本特征的差異,與待測樣本差異最小的訓(xùn)練樣本類別就是待測樣本的類別。在經(jīng)過特征選擇和特征提取后,比色儀訓(xùn)練樣本的特征空間已經(jīng)變成了特征數(shù)量少,低維度的特征空間,根據(jù)樣本的特征,需采取有關(guān)的分類算法,人為設(shè)計(jì)出一種分類器進(jìn)行人體牙齒顏色的分類。2.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)根據(jù)比色儀項(xiàng)目的基本功能和設(shè)計(jì)要求,結(jié)合國內(nèi)口腔牙齒比色的實(shí)際臨床情況,比色儀系統(tǒng)計(jì)劃采用軟硬結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)整個(gè)比色儀系統(tǒng)的研制,如圖2-2比色儀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖所示,整個(gè)系統(tǒng)由兩個(gè)部分、四個(gè)模塊組成,兩個(gè)部分指的是硬件電路部分和上位機(jī)軟件部分,圖像采集模塊構(gòu)成了比色儀硬件電路部分,上位機(jī)軟件部分主要有:牙齒顏色識(shí)別模塊,存儲(chǔ)模塊,顯示模塊。采用軟硬件結(jié)合的方式不但降低了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)成本,而且提高了比色儀系統(tǒng)的開發(fā)效率,接下來本文將對牙齒比色儀的每部分模塊的設(shè)計(jì)思路進(jìn)行詳細(xì)介紹。圖2-2比色儀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖硬件電路部分主要包括:(1)圖像采集模塊圖像采集模塊是整個(gè)數(shù)字式高分辨比色儀中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié),圖像采集模塊的主要功能是采集牙齒圖像與比色板色片圖像,采集的圖像質(zhì)量越高,顏色識(shí)別準(zhǔn)確率越高。而圖像的質(zhì)量主要與分辨率、色彩深度、圖像失真等方面有著密切的關(guān)系。分辨率是評(píng)價(jià)人工圖像表現(xiàn)物體細(xì)節(jié)的能力,或圖像中細(xì)微部分能分解到什么程度并被顯示出來的指標(biāo),色彩深度,又稱像素深度或圖像深度。而圖像失真是矢量圖像表現(xiàn)原景物影像的
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法綜述[J]. 丁業(yè)兵. 科技資訊. 2019(30)
[2]基于K近鄰算法的噪聲種類識(shí)別和強(qiáng)度估計(jì)[J]. 吳小莉,鄭藝峰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020(01)
[3]基于HSB顏色空間的交通標(biāo)志識(shí)別研究[J]. 呂凱凱,韋德泉,王猛. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[4]基于膚色特征的人臉檢測[J]. 張新景,蘭育飛,史穎剛. 信息技術(shù)與信息化. 2019(04)
[5]基于HSV顏色空間膚色檢測算法的動(dòng)態(tài)手勢識(shí)別研究[J]. 李明東. 鄂州大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[6]基于數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)的KNN方法優(yōu)化[J]. 劉通,高世臣. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(14)
[7]基于主成分分析的彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖方法的研究[J]. 陳勤,伍傳敏. 佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[8]基于顏色直方圖的車牌識(shí)別技術(shù)初探[J]. 吳淑婷. 中國市場. 2017(20)
[9]基于Lab顏色空間閾值分割的原木端面區(qū)域識(shí)別[J]. 鐘新秀,景林,林耀海. 龍巖學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于HSV顏色空間的車身顏色識(shí)別算法[J]. 胡焯源,曹玉東,李羊. 遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
碩士論文
[1]自然場景下道路交通標(biāo)志檢測與識(shí)別算法研究[D]. 肖亞彬.湖南大學(xué) 2017
[2]數(shù)字圖像特征點(diǎn)提取方法研究[D]. 張楠.華北電力大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的小型管道機(jī)器人研究[D]. 韓雪.天津理工大學(xué) 2017
[4]面向口腔修復(fù)的彩色三維掃描技術(shù)研究[D]. 尹煒.南京航空航天大學(xué) 2017
[5]基于多特征融合的森林火災(zāi)火焰視頻識(shí)別研究[D]. 徐銘銘.南京林業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于圖像處理及嵌入式系統(tǒng)的交通燈智能控制[D]. 梅婧.東華大學(xué) 2014
[7]基于數(shù)字圖像處理的太陽能電池缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 王志陶.河北工業(yè)大學(xué) 2014
[8]插值分析在織物染色計(jì)算機(jī)配色中的應(yīng)用研究[D]. 李敏.青島大學(xué) 2013
[9]口腔比色方法的研究[D]. 張新媛.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 2013
[10]基于機(jī)器視覺的交通路口車載輔助系統(tǒng)研究[D]. 任勇.蘇州大學(xué) 2013
本文編號(hào):3030286
【文章來源】:西安石油大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
幾種常見比色儀近年來RGB系統(tǒng)比色儀逐漸超過光度計(jì)型比色儀與分光光度型比色儀,成為牙齒比色領(lǐng)域方面主要研究方向
第二章數(shù)字式高分辨比色儀系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)7本次課題從中心點(diǎn)開始,向上、下、左、右四個(gè)方向截取固定大小的區(qū)域作為顏色特征數(shù)據(jù),此時(shí)得到的顏色特征是一組基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù)。圖2-1比色儀算法框圖(2)色彩空間轉(zhuǎn)換經(jīng)過圖像預(yù)處理得了基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù),由于此組特征數(shù)據(jù)采用RGB色彩空間,所以特征數(shù)據(jù)中的亮度與顏色融合在了一起,而在實(shí)際的牙齒比色過程中,醫(yī)生首先關(guān)注的是牙齒的亮度,其次才是牙齒的顏色,因此需要色彩空間轉(zhuǎn)換,將基于RGB色彩空間的顏色特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至Lab色彩空間。(3)特征提取在數(shù)字式牙齒比色儀中,需要識(shí)別的是人體牙齒顏色特征,同時(shí)為了強(qiáng)調(diào)人體的主觀感受,待識(shí)別的是人體牙齒在Lab色彩空間下的顏色特征,而直接獲取的顏色特征是一組高維數(shù)據(jù),因此需要進(jìn)行特征提取將高維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行組合得到一組低維特征數(shù)據(jù),利用樣本的低維特征數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分類器的設(shè)計(jì)和待測樣本的識(shí)別分類。(4)識(shí)別分類經(jīng)過特征選擇和特征提取之后,比色儀訓(xùn)練樣本的顏色特征數(shù)據(jù)已經(jīng)被轉(zhuǎn)換成了一組低維度、便于計(jì)算的特征數(shù)據(jù),被稱為“特征矢量”。每個(gè)訓(xùn)練樣本都是“特征空間”中的一個(gè)點(diǎn),同類別的樣本在特征空間中聚集在一起,不同類別樣本在特征空間中相距
?分類器的主要功能就是判斷待測樣本在訓(xùn)練樣本特征空間中屬于哪一個(gè)類別,通過判斷待測樣本與所有訓(xùn)練樣本特征的差異,與待測樣本差異最小的訓(xùn)練樣本類別就是待測樣本的類別。在經(jīng)過特征選擇和特征提取后,比色儀訓(xùn)練樣本的特征空間已經(jīng)變成了特征數(shù)量少,低維度的特征空間,根據(jù)樣本的特征,需采取有關(guān)的分類算法,人為設(shè)計(jì)出一種分類器進(jìn)行人體牙齒顏色的分類。2.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)根據(jù)比色儀項(xiàng)目的基本功能和設(shè)計(jì)要求,結(jié)合國內(nèi)口腔牙齒比色的實(shí)際臨床情況,比色儀系統(tǒng)計(jì)劃采用軟硬結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)整個(gè)比色儀系統(tǒng)的研制,如圖2-2比色儀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖所示,整個(gè)系統(tǒng)由兩個(gè)部分、四個(gè)模塊組成,兩個(gè)部分指的是硬件電路部分和上位機(jī)軟件部分,圖像采集模塊構(gòu)成了比色儀硬件電路部分,上位機(jī)軟件部分主要有:牙齒顏色識(shí)別模塊,存儲(chǔ)模塊,顯示模塊。采用軟硬件結(jié)合的方式不但降低了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)成本,而且提高了比色儀系統(tǒng)的開發(fā)效率,接下來本文將對牙齒比色儀的每部分模塊的設(shè)計(jì)思路進(jìn)行詳細(xì)介紹。圖2-2比色儀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖硬件電路部分主要包括:(1)圖像采集模塊圖像采集模塊是整個(gè)數(shù)字式高分辨比色儀中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié),圖像采集模塊的主要功能是采集牙齒圖像與比色板色片圖像,采集的圖像質(zhì)量越高,顏色識(shí)別準(zhǔn)確率越高。而圖像的質(zhì)量主要與分辨率、色彩深度、圖像失真等方面有著密切的關(guān)系。分辨率是評(píng)價(jià)人工圖像表現(xiàn)物體細(xì)節(jié)的能力,或圖像中細(xì)微部分能分解到什么程度并被顯示出來的指標(biāo),色彩深度,又稱像素深度或圖像深度。而圖像失真是矢量圖像表現(xiàn)原景物影像的
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法綜述[J]. 丁業(yè)兵. 科技資訊. 2019(30)
[2]基于K近鄰算法的噪聲種類識(shí)別和強(qiáng)度估計(jì)[J]. 吳小莉,鄭藝峰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020(01)
[3]基于HSB顏色空間的交通標(biāo)志識(shí)別研究[J]. 呂凱凱,韋德泉,王猛. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[4]基于膚色特征的人臉檢測[J]. 張新景,蘭育飛,史穎剛. 信息技術(shù)與信息化. 2019(04)
[5]基于HSV顏色空間膚色檢測算法的動(dòng)態(tài)手勢識(shí)別研究[J]. 李明東. 鄂州大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[6]基于數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)的KNN方法優(yōu)化[J]. 劉通,高世臣. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(14)
[7]基于主成分分析的彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖方法的研究[J]. 陳勤,伍傳敏. 佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[8]基于顏色直方圖的車牌識(shí)別技術(shù)初探[J]. 吳淑婷. 中國市場. 2017(20)
[9]基于Lab顏色空間閾值分割的原木端面區(qū)域識(shí)別[J]. 鐘新秀,景林,林耀海. 龍巖學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于HSV顏色空間的車身顏色識(shí)別算法[J]. 胡焯源,曹玉東,李羊. 遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
碩士論文
[1]自然場景下道路交通標(biāo)志檢測與識(shí)別算法研究[D]. 肖亞彬.湖南大學(xué) 2017
[2]數(shù)字圖像特征點(diǎn)提取方法研究[D]. 張楠.華北電力大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的小型管道機(jī)器人研究[D]. 韓雪.天津理工大學(xué) 2017
[4]面向口腔修復(fù)的彩色三維掃描技術(shù)研究[D]. 尹煒.南京航空航天大學(xué) 2017
[5]基于多特征融合的森林火災(zāi)火焰視頻識(shí)別研究[D]. 徐銘銘.南京林業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于圖像處理及嵌入式系統(tǒng)的交通燈智能控制[D]. 梅婧.東華大學(xué) 2014
[7]基于數(shù)字圖像處理的太陽能電池缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 王志陶.河北工業(yè)大學(xué) 2014
[8]插值分析在織物染色計(jì)算機(jī)配色中的應(yīng)用研究[D]. 李敏.青島大學(xué) 2013
[9]口腔比色方法的研究[D]. 張新媛.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 2013
[10]基于機(jī)器視覺的交通路口車載輔助系統(tǒng)研究[D]. 任勇.蘇州大學(xué) 2013
本文編號(hào):3030286
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