专利汇可以提供基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于 深度学习 的 缺陷 牙齿 图像识别 方法,首先提供的缺陷牙齿图像数据集合采用分 水 岭分割 算法 对数据集中的图像进行区域分割,得到区域分割后的图像;用高斯低通 滤波器 滤去噪声采用canny算子提取图像边缘得到边缘提取后的图像;分别进行图像 叠加 ;然后,建立深度学习的图像 训练数据 集,并手动对图像的缺陷区域标记;选取cifar10Net的深度学习网络模型,对全连接层参数微调;对牙齿图像数据集进行迁移学习,训练并优化网络结构与参数;最后,保存训练好的神经网络模型,输入待判别的新图像,完成图像预处理及牙齿图像的缺陷区域建议。本发明将深度学习理论应用于实际有效的缺陷牙齿图像识别方法具有很强的鲁棒性,能较好地运用于 口腔 医学图像的智能识别领域。,下面是基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:提供缺陷牙齿图像数据集和原始图像,采用分水岭分割算法对所述牙齿图像数据集进行图像分割,分离出牙齿根部、牙齿冠部和背景区域,得到区域分割后的图像;
步骤S2:采用高斯低通滤波器滤去所述原始图像的噪声用以减少伪边缘的识别;并用canny算子提取所述原始图像的边缘特征,得到边缘提取后的图像;
步骤S3:将所述原始图像与所述区域分割后的图像以及边缘提取后的图像分别叠加,得到区域分割叠加图像和边缘提取叠加图像;保留所述原始图像细节并加强所述原始图像的边缘与区域信息,用以增强分割区域与边缘提取特性;
步骤S4:采用matlab中的TIL对所述原始图像标识缺陷牙齿区域,用以建立用于深度学习模型的训练数据集;
步骤S5:采用深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型,针对所述牙齿图像,对所述深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型的全连接层进行网络结构微调;
步骤S6:采用网络结构微调后的深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型对所述牙齿图像数据集进行迁移学习,训练并优化所述深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型结构与参数;保存训练好的深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型;
步骤S7:提供一待识别图像,通过Matlab载入待识别图像,对所述待识别图像执行步骤S1到步骤S3,并利用步骤S6中所述的训练好的深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型进行计算,获取缺陷牙齿区域建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法,其特征在于:所述步骤S1具体包括以下内容:首先使用基于开的重建和基于闭的重建标记所述牙齿图像的前景与背景,再对所述牙齿图像的水平与垂直方向采用Sobel边缘算子滤波,最后采用分割函数做分水岭变换计算,分割所述牙齿图像区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法,其特征在于:步骤S2中所述高斯滤波器核公式为:
高斯滤波器核大小为5*5的矩形,σ的值为1.4;用高阈值和低阈值区分边缘像素,取值分别为0.9,0.65,得到强边缘点和弱边缘点;其中强边缘点被确定为真实边缘,弱边缘点则为颜色变化或者噪声。
其中滤波核大小为(2k+1)*(2k+1):
所述canny算子中使用边缘差分算子计算差分得到梯度和方向:
θ=arctan(Gy/Gx)。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法,其特征在于:步骤S6中所述训练并优化所述深度学习的卷积神经网络cifar10Net模型结构与参数的具体内容为:将初始学习率设置为0.0001,最大迭代次数为400;为避免过拟合,在迭代次数为
200次时数据集loss值达到期望的阈值;对所述原始图像,所述区域分割叠加图像以及所述边缘提取叠加图像都进行同样的操作后,保存训练后的网络模型。
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