专利名称：牙种植导航中图像的修复方法1895年11月8日，伦琴在研究中无意地发现了 “X”射线，并用它为他夫人拍了人 类历史上第一张医学图像，伦琴本人也因这一重大贡献获得了首个诺贝尔物理学奖。一个 多世纪以来，医学图像经历了革命性的发展。计算机“X”光断层扫描成像CT，核磁共振成像 MRI以及其它成像模式为组织器官非侵入映射提供了有效的方式。这可以使得科学家和外 科医生真正与组织结构进行交互并且可以获得生命活动的信息。今天，医学成像的角色已 经不仅仅局限于简单的可视化和对组织结构的观察，而且能够实现对病人的诊断，高端的 外科手术规划以及模拟等。随着医疗水平的不断发展，人们可以获得更好的医疗护理。伴随着CT、MRI、PET等 医学成像的应用，扫描图像的质量变得越来越重要。当扫描图像由于金属放射线或远程医 疗传输中发生像素缺失时，无法正确进行判断。图像修复技术是一项古老的艺术，开始出现于欧洲文艺复兴时期。当时，人们为了 恢复美术作品中丢失或被损坏部分并同时保持作品的整体效果，对中世纪的美术品进行修 复，这样的工作就叫做“retouching”(润饰)或者“inpainting”(润饰或修描)。人们手工 用画笔修补油画时，一般都是先从破损区域的最外部开始修复，尽量将离破损区域最近的 内容延伸到内部，使整幅画显得自然协调。从这里得到启发，数学家利用计算机模仿人们手 工修补图画的过程，开发数字图像修复技术。H. Igehy 禾口 LPereira (Homan Igehyj Lucas Pereira. Image Replacement through Texture Synthesis. Proc. Of IEEE International Conference on Image Processing (ICIPi 97), Page (s) : 186-189，1997)介绍了纹理合成的概念。L. LiangCLin Liang, Ce Liuj Ying-Qing Xuj Baining Guoj Heung-Yeung Shum. Real-Time Texture Synthesis by Patch-Based Sampling. ACM Transactions on Graphics, Vol. 20，No. 3， July 2001)进一步改进了实时的性能。这个方法不仅通过调整参数就适合不同大小的破损 区域，同时要求保持原图像的结构，因为她对保持原图像信息的完整性非常重要。尽管在图 像处理和图形学研究邻域这种方法被广泛地用来修复图片，照片以及绘画品。但目前为止 还没有见到医学领域应用的相关报道。区域增长算法是一种有效的图形分割方法，其基本思想就是从一个待分割物体内 的种子区域(比较典型的一个和多个点)开始，评估与这个区域相邻的点，判断是否是待分 割物体的一部分，如果是，则把这个点加入到种子区域中，继续执行对相邻点的评估与判 断。
本发明所要解决的技术问题是要提供一种应用于牙种植导航系统中，在牙齿CT扫描图像被用于手术计划和导航路径产生前，对破损区域的图像进行修复的方法。为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种牙种植导航中图像的修复方法，该 修复方法包括以下的步骤⑴输入待修复的图像，并作去噪处理； ⑵对图像中的破损区域分割标定产生掩码；由于破损区域是空白的，使用区域增长分割算法分割破损区域出来，并进行相应地标 定，同时根据标定产生相应的掩码；⑶从输入样本纹理块Iin中寻找边界区域与输出纹理块I。ut匹配的纹理块Ii,若找到匹 配的纹理块Ii,转第⑷步；若未找到匹配的纹理块Ii,则寻找边界区域最接近I。ut的纹理块， 转第⑷步；⑷将寻找到的纹理块Ii粘贴到破损区域的左下角； ω在匹配纹理块连接处进行融合处理；05)按搜索方法寻找下一纹理块，重复第⑶、⑷和(5)步骤，将寻找到的纹理块按粘贴方法 依次粘贴到破损区域，直至破损区域被全部覆盖；
上述的搜索方法，是指寻找候选纹理块的方向从底部到顶部，在每一行中从左到右的 顺序；
上述的粘贴方法，是指将寻找到的纹理块Ii在底部第一行按从左到右的水平匹配方 式粘贴满该行，然后第二行按垂直匹配方式粘贴满，第三行采用水平匹配方式粘贴，依次类 推，两种匹配方式交替粘贴； ⑵完成修复，输出图像。本发明的优越功效在于
1)修复的图像质量高，线条光滑和连续；
2)在牙齿CT扫描图像被用于手术计划和导航路径产生前，对破损区域的图像进行修 复，能获得更好的医疗护理。


图1为本发明的工作流程图； 图2为需要被修复的破损图像； 图3为破损区域的掩码；
图4为小区域首先被修复的示意图； 图5为修复后的图像。

⑴输入待修复的图像，并作去噪处理，如图2所示； ⑵对图像中的破损区域分割标定产生掩码，如图3所示；
由于破损区域是空白的，使用区域增长分割算法分割破损区域出来，并进行相应地标定，同时根据标定产生相应的掩码；
⑶从输入样本纹理块Iin中寻找边界区域与输出纹理块I。ut匹配的纹理块Ii,若找到匹 配的纹理块Ii,转第⑷步；若未找到匹配的纹理块Ii,则寻找边界区域最接近I。ut的纹理块， 转第⑷步；
⑷将寻找到的纹理块Ii粘贴到破损区域的左下角；
ω在匹配纹理块连接处进行融合处理；为了改善纹理块之间的过渡，在每次粘贴新的 纹理块后，需要执行融合处理，使图像看起来光滑和连续，如图4所示；
05)按搜索方法寻找下一纹理块，重复第⑶、⑷和ω步骤，将寻找到的纹理块按粘贴方法 依次粘贴到破损区域，直至破损区域被全部覆盖；
上述的搜索方法，是指寻找候选纹理块的方向从底部到顶部，在每一行中从左到右的 顺序；
上述的粘贴方法，是指将寻找到的纹理块Ii在底部第一行按从左到右的水平匹配方 式粘贴满该行，然后第二行按垂直匹配方式粘贴满，第三行采用水平匹配方式粘贴，依次类 推，两种匹配方式交替粘贴；
⑵完成修复，输出图像，如图5所示。
本发明根据破损图像标定产生的掩码，使用输入样本纹理中的纹理块作为构造 合成纹理的单元块。定义纹理块的边界区域为沿着边界的一个宽条带。如果两个纹理 块在他们重叠的区域匹配，判定这两个纹理块匹配，同时将重叠区域光滑化处理。假定
丨和A两个相同大小和形状的纹理块，就说^和^匹配，如果d (I1 , I2 X #成立，其中
d表示两个纹理块在像素意义上的距离，即接近程度。#是一个预先计算好的的常量。选 择下面的公式作为测量两个边界区域接近程度的度量


本发明公开了一种牙种植导航中图像的修复方法，其步骤⑴生成破损区域的掩码；⑵寻找匹配的纹理块并且将其粘贴到原图像中；⑶在纹理块连接处进行光滑处理。本发明的优点是修复的图像质量高，线条光滑和连续；在牙齿CT扫描图像被用于手术计划和导航路径产生前，对破损区域的图像进行修复，能获得更好的医疗护理。