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摘要
为提升重建的牙齿三维点云的精度，解决口水、牙釉质等环境因素导致的结构光口腔扫描仪采集的条纹图像质量较差的问题，首先引入一种自适应中值广义总变分融合滤波方法来抑制噪声，并且有效保留图像细节信息；在此基础上提出一种基于Hessian矩阵特征值的自适应线性结构增强算法用于增强二维结构光图像中的条纹信息，算法根据统计的局部特征，自适应调整增强参数。实验结果表明，与传统Hessian增强方法相比，自适应Hessian增强后的条纹图像的熵增强函数(EMEE)和信息熵更高，得到的三维点云有更完整的细节特征和更高的匹配精度。
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