近年来,与天然牙颜色相似的烤瓷牙越来越受人们关注。临床上,烤瓷牙的选色主要依靠牙科医生凭借视觉感知选择比色板上与病人牙齿颜色最匹配的颜色模型。这种选色方式受医师个体差异影响较大,因此研究者致力于利用机器视觉技术来实现计算机辅助医师选色。本文基于前人对烤瓷牙比色算法的探索和研究,并利用北京瑞泰创新公司的ICETEK-DM6437-B-KIT作为硬件开发平台,设计实现了基于DSP的牙齿比色分析系统。系统包括对牙齿图像的预处理、特征提取、分类识别的功能,并能在识别出类别后,将匹配的模板库牙齿型号显示在屏幕上。本文主要完成的工作如下：(1)制作样本库。本文利用临床上广泛应用的Vita3D Master牙齿比色板,用图像采集设备,制作了牙齿模型的样本库。(2)对图像进行预处理。本文根据拍摄到的牙齿图像独有的特征,将牙齿从背景中分割出来。并针对牙齿表面的反光区,依据牙齿各部分对比色的重要性不同,采用九宫格加权得到需要的牙齿图像比色分析初始数据。(3)对初始数据进行了特征提取和降维。本文基于前人对烤瓷牙比色算法的研究和比较,分别用主成分分析和二维主成分分析算法对训练样本进行特征提取,并得到了特征投影空间,使得后续DSP运算的计算量大幅度降低,却不会影响分类的结果。(4)实现了对烤瓷牙的分类。通过(1)中建立的牙齿模型的样本库,建立了5分类的训练集和测试数据集。本文依据对KNN和SVM两种分类器的仿真实验结果分析,最后选择K-近邻分类器进行分类。分类准确率达到86%。(5)在DSP硬件上基本实现了系统的功能。通过在CCS中采用C语言编程,实现了对牙齿图像的分类功能,并在DSP应用板中烧写测试成功。实验结果表明,本设计的算法具有一定的鲁棒性,可以为开发基于DSP的烤瓷牙比色仪的研制提供技术基础。最后本文对全文工作进行了总结和对今后工作做进一步的展望。