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公开(公告)号:CN114298934B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202111608572.4
申请日:2021-12-24
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于像素调节的面颊夹显影弱化方法、装置,获取待弱化全景图像;利用目标网络进行图像二值化处理得到面颊夹边界部分;确定所述面颊夹边界部分中每一个面颊夹区域对应的一条拟合边界并确定每一条拟合边界的边界表达式;根据所述拟合边界的边界表达式确定每一个面颊夹区域的像素集合和非面颊夹图像部分的像素集合,所述像素集合包含每一个像素所在的位置坐标以及像素值;根据所述面颊夹区域的像素集合和所述非面颊夹区域部分的像素集合确定每一个面颊夹区域的每一列像素调整值;利用所述每一个面颊夹区域的每一列像素调整值对相应的面颊夹区域的像素值进行调整。
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公开(公告)号:CN114299254B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202111567434.6
申请日:2021-12-20
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备,包括如下步骤:获取多个目标神经中心线控制点;利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求,并拟合得到面神经中心线;确定所述面神经中心线上的参考法向量;根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量;根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向;利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。
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公开(公告)号:CN114299254A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111567434.6
申请日:2021-12-20
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于曲面重建的面神经展开方法、装置及电子设备,包括如下步骤:获取多个目标神经中心线控制点;利用预设拟合方法对所述多个目标面神经中心线控制点进行重采样使得任意相邻的两个目标面神经中心线控制点的欧式距离满足预设距离要求,并拟合得到面神经中心线;确定所述面神经中心线上的参考法向量;根据所述参考法向量确定所述面神经中心线的法向量;根据所述面神经中心线的法向量确定所述面神经的展开方向;利用三线性插值法沿所述展开方向将获取到的面神经展开图像数据映射到展开图。
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公开(公告)号:CN114298934A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111608572.4
申请日:2021-12-24
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于像素调节的面颊夹显影弱化方法、装置,获取待弱化全景图像;利用目标网络进行图像二值化处理得到面颊夹边界部分;确定所述面颊夹边界部分中每一个面颊夹区域对应的一条拟合边界并确定每一条拟合边界的边界表达式;根据所述拟合边界的边界表达式确定每一个面颊夹区域的像素集合和非面颊夹图像部分的像素集合,所述像素集合包含每一个像素所在的位置坐标以及像素值;根据所述面颊夹区域的像素集合和所述非面颊夹区域部分的像素集合确定每一个面颊夹区域的每一列像素调整值;利用所述每一个面颊夹区域的每一列像素调整值对相应的面颊夹区域的像素值进行调整。
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公开(公告)号:CN114596289B
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210242218.2
申请日:2022-03-11
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法,包括如下步骤:步骤一、获取软组织轮廓采样点,判断是否存在口点;步骤二、如果口点存在,则继续检测鼻尖点;否则直接退出;步骤三、在指定范围内检测凹点和凸点;步骤四、基于检测的凹点和凸点,判断口点的位置。本发明提出的一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法,根据侧位图轮廓线的凹凸特性,能够准确地检测出口点位置,大大降低了算法的复杂度,减少了对数据集的依赖。
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公开(公告)号:CN114596289A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202210242218.2
申请日:2022-03-11
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法,包括如下步骤:步骤一、获取软组织轮廓采样点,判断是否存在口点;步骤二、如果口点存在,则继续检测鼻尖点;否则直接退出;步骤三、在指定范围内检测凹点和凸点;步骤四、基于检测的凹点和凸点,判断口点的位置。本发明提出的一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法,根据侧位图轮廓线的凹凸特性,能够准确地检测出口点位置,大大降低了算法的复杂度,减少了对数据集的依赖。
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