口腔扫描仪(口扫)核心算法

口腔扫描仪的核心算法主要集中在三维重建、点云处理、图像配准和噪声消除等关键环节。这些算法决定了扫描的精度、速度和用户体验。以下是核心算法的详细解析：

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1. 三维重建算法

这是口腔扫描仪最核心的部分，目的是将光学传感器（如结构光、激光或可见光）采集的二维图像或离散点云数据转换为高精度的三维模型。

• 结构光编码与解码：
  通过投射特定编码的光栅图案（如正弦条纹或格雷码），根据物体表面的形变解算深度信息。算法需要解决相位展开（Phase Unwrapping）和畸变校正问题。

• 激光三角测量：
  利用激光线扫描物体表面，通过激光线与摄像头的几何关系计算深度数据。算法需校准激光器和摄像头的相对位置，并消除环境光干扰。

• 多视角融合：
  扫描过程中需从不同角度采集数据，通过ICP（Iterative Closest Point）等配准算法将多组点云对齐，形成完整的三维模型。

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2. 点云处理与噪声消除

原始扫描数据通常包含噪声（如口腔环境中的唾液、反光、运动伪影等），需通过算法优化：

• 离群点去除：
  使用统计滤波（如半径滤波）或机器学习方法剔除异常点。

• 平滑与补洞：
  通过泊松重建（Poisson Reconstruction）或基于深度学习的补全算法修复缺失区域。

• 实时降噪