基于共形映射参数化和DeepLabv3+的三维牙颌语义分割

马天; 冷應庆; 马子楠; 李远成

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1182

广西大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (06) : 1182 -1194. DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1182

基于共形映射参数化和DeepLabv3+的三维牙颌语义分割

马天, 冷應庆, 马子楠, 李远成

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摘要

针对复杂牙颌模型的三维网格结构特征相似、语义混淆等问题，提出一种基于共形映射参数化和DeepLabv3+的三维牙颌语义分割方法。首先，引入最小二乘共形映射，约束边界顶点并扩展颜色映射，实现牙颌网格的二维参数化与逆向重构；其次，设计基于DeepLabv3+的语义分割模型，采用MobileNetV2作主干网络，构建密集空洞空间金字塔模块，增强多尺度特征融合和特征学习能力；最后，引入条形池化模块增强线性结构感知，并通过批归一化提升训练稳定性和泛化能力。结果表明，在自建牙颌数据集上，平均交并比(mIoU)和平均像素准确率(MPA)达到78.71%和88.22%,较当前方法分别提升了3.61个百分点和3.15个百分点，模型参数量仅5.8M;在公共数据集Teeth3DS上的使用结果表明，mIoU和MPA达到了73.61%和82.05%,较未改进的DeepLabv3分别提升了10.42个百分点和11.15个百分点，具有更好的分割效果。引入最小二乘共形映射与优化的DeepLabv3+网络，可实现高精度、轻量化的三维牙颌自动分割。