58.08 และความรู เชิงมโนทัศน อยู...

การประชุมวิชาการระดับชาต ิเรื่อง คุณภาพของการบริหารจัดการและนวัตกรรม ครั้งท่ี

Quality Management and Technology Innovation)

การวิเคราะหและจําแนกประเภทฟนจากภาพถายฟนดวยการประมวลผลภาพ

(ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF TOOTH CLASSES

การวิจัยครั้งน้ีมีวัตถุประสงคเพื่อศึกษาความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการเรื่องความคลายของนักเรียน

ชั้นมัธยมศึกษาปท่ี 3ประชากรท่ีใชในการวิจัยในครั้งนี้เปนนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปท่ี

ยาคม อําเภอกระนวน จังหวัดขอนแกนสังกัดสํานักงานเขต

การศึกษา 2562 จํานวน 11 หอง จํานวน

กระนวนวิทยาคม ภาคเรียนท่ี 2ปการศึกษา

เรื่อง คุณภาพของการบริหารจัดการและนวัตกรรม ครั้งท่ี 5 (5th National Conference on



ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF TOOTH CLASSES

BY IMAGE PROCESSING)

ประภาพิชญ ชุตมิันตานนท

สาขาวิชาคณิตศาสตร สํานักวิชาวิทยาศาสตร มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

E-mail: [email protected]

[email protected]

[email protected]

บทคัดยอ

การวิจัยครั้งน้ีมีวัตถุประสงคเพื่อศึกษาความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการเรื่องความคลายของนักเรียน

ประชากรท่ีใชในการวิจัยในครั้งน้ีเปนนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปท่ี

ยาคม อําเภอกระนวน จังหวัดขอนแกนสังกัดสํานักงานเขตพื้นท่ีการศึกษามัธยมศึกษาเขต

หอง จํานวน 442 คน กลุมตัวอยางคือนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปที่

ปการศึกษา 2562จํานวน 4 หองเรียน จํานวน163 คน โดยวิธีการสุมตัวอยางแบบ

254

th National Conference on


ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF TOOTH CLASSES

ประภาพิชญ ชุตมิันตานนท1,ศักดินี รตันา2, เจษฎา ตัณฑนุช3

สาขาวิชาคณิตศาสตร สํานักวิชาวิทยาศาสตร มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

[email protected] โทรศัพท: 088-3637942

[email protected]โทรศัพท: 093-4706500

[email protected]โทรศัพท: 044-224641

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงคเพื่อศึกษาความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการเรื่องความคลายของนักเรียน

ประชากรท่ีใชในการวิจัยในครั้งน้ีเปนนักเรียนช้ันมัธยมศึกษาปที่ 3 โรงเรียน ศรีกระนวนวิท

พื้นท่ีการศึกษามัธยมศึกษาเขต 25 ในภาคเรียนท่ี 2 ป

คน กลุมตัวอยางคือนักเรียนช้ันมัธยมศึกษาปที่ 3 โรงเรียนศรี

คน โดยวิธีการสุมตัวอยางแบบ



กลุม เครื่องมือที่ใชในการวิจัยคือแบบทดสอบวัดความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ จํานวน

เชื่อมั่นเทากับ0.7604สถิติในการวิเคราะหขอมูลประกอบดวยความถี่รอยละคาเฉลี่ยสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานการ

วิเคราะหงานเขียน

การบรรยายเชิงวิเคราะห พบวานักเรียนมีความ

ในระดับปานกลาง คิดเปนรอยละ

มากท่ีสุดไปหานอยที่สุด พบวา ความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ อยูในระดับสูง คิดเปนรอยละ

รองลงมา ความรูเชิงกระบวนการ อยูในระดับปานกลาง คิดเปนรอยละ

ระดับ ปานกลางคิดเปนรอยละ 53

คําสําคัญ : ความรูเชิงมโนทัศน,ความรูเชิงกระบวนการ

The purpose of this research was to analyze and classify types of teeth from upper

occlusal intraoral teeth images obtained from a mobile phone. The process started from the

image segmentation via RBG color system and morphological operations technique. Here,

were possible to extract teeth from non

image registration technique was applied to classify types of teeth. All techniques mentioned

were done by MATLAB program.

It was found that we could classi

teeth images, i.e. incisor, canine, premolar and molar.

Keyword : image processing, morphological operation, image registration, teeth classification



เครื่องมือท่ีใชในการวิจัยคือแบบทดสอบวัดความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ จํานวน

สถิติในการวิเคราะหขอมูลประกอบดวยความถี่รอยละคาเฉลี่ยสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานการ

การบรรยายเชิงวิเคราะห พบวานักเรียนมีความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการเร่ืองความคลายโดยรวมอยู

ในระดับปานกลาง คิดเปนรอยละ 59.30 มีคาเฉลี่ยเทากับ 8.8957 เมื่อพิจารณาความรูเปนรายดาน โดยเรียงจาก

มากท่ีสุดไปหานอยที่สุด พบวา ความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ อยูในระดับสูง คิดเปนรอยละ

องลงมา ความรูเชิงกระบวนการ อยูในระดับปานกลาง คิดเปนรอยละ 58.08 และความรูเชิงมโนทัศน อยูใน

53.37 ตามลําดับ

ความรูเชิงกระบวนการ, เรื่องความคลาย,นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปที่

Abstract

purpose of this research was to analyze and classify types of teeth from upper


image segmentation via RBG color system and morphological operations technique. Here,

were possible to extract teeth from non-teeth, e.g. lip, upper palate andexamination gloves. The


were done by MATLAB program.

It was found that we could classify 4 types of teeth from the upper occlusal intraoral

teeth images, i.e. incisor, canine, premolar and molar.

image processing, morphological operation, image registration, teeth classification

255


เครื่องมือท่ีใชในการวิจัยคือแบบทดสอบวัดความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ จํานวน 5ขอ มีคาความ

สถิติในการวิเคราะหขอมูลประกอบดวยความถ่ีรอยละคาเฉล่ียสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานการ

รูเชิงมโนทัศนและกระบวนการเรื่องความคลายโดยรวมอยู

เม่ือพิจารณาความรูเปนรายดาน โดยเรียงจาก

มากท่ีสุดไปหานอยที่สุด พบวา ความรูเชิงมโนทัศนและกระบวนการ อยูในระดับสูง คิดเปนรอยละ 73.62

และความรูเชิงมโนทัศน อยูใน

นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปท่ี 3

purpose of this research was to analyze and classify types of teeth from upper


image segmentation via RBG color system and morphological operations technique. Here, we

teeth, e.g. lip, upper palate andexamination gloves. The


fy 4 types of teeth from the upper occlusal intraoral

image processing, morphological operation, image registration, teeth classification



บทนํา

โรคฟนผุ (Tooth decay or Dental caries)

ฟนผุน้ันเกิดไดจากหลายสาเหตุ ไมวาจะเปน แบคทีเรียที่ทําใหเกิดฟนผุ พฤติกรรมในการรับประทานอาหาร หรือ

แมแตรูปทรงของฟนในแตละคน ในการตรวจโรคฟนผุ โดยสวนใหญมักกระทําโดยทั

อยางไรก็ตามการเดินทางเพื่อเขาพบทันตแพทยสําหรับผูปวยที่อยูตามพื้นที่ท่ีหางไกล จะใชเวลานาน มีความ

ยากลําบาก และอาจมีคาใชจายที่สูง ดังน้ันจะเปนการดี หากสามารถพัฒนาระบบปญญาประดิษฐ

Intelligence-AI) ท่ีชวยใหสามารถตรวจสอบฟนผุเบื้องตนดวยโทรศัพทมือถือ ซึ่งในการที่จะพัฒนาระบบนี้ไดนั้น

มี 3 ข้ันตอนหลัก ไดแก 1)การประมวลภาพ

เพื่อใหใชไดจริงในโทรศัพทมือถือ

สําหรับงานวิจัยนี้ถือวาเปนขั้นตอนแรกในการพั

นั้นก็คือเปนสวนของการประมวลภาพ โดยในสวนน้ีจะถูกพัฒนาในดานการจําแนกประเภทของฟน เพื่อใหงายตอ

การระบุตําแหนงและนําไปใช training

วัตถุประสงคของงานวิจัย

ตองการพัฒนาระบบการประมวลผลภาพเพื่อจําแนกประเภทของฟนจากภาพถายชองปากสวนฟนบด

เคี้ยวดานบนท่ีไดจากการถายดวยโทรศัพทมือถือ



(Tooth decay or Dental caries) เปนโรคท่ีพบไดในคนท่ัวไปถึงรอยละ

ฟนผุนั้นเกิดไดจากหลายสาเหตุ ไมวาจะเปน แบคทีเรียที่ทําใหเกิดฟนผุ พฤติกรรมในการรับประทานอาหาร หรือ

แมแตรูปทรงของฟนในแตละคน ในการตรวจโรคฟนผุ โดยสวนใหญมักกระทําโดยทั

อยางไรก็ตามการเดินทางเพื่อเขาพบทันตแพทยสําหรับผูปวยท่ีอยูตามพื้นที่ท่ีหางไกล จะใชเวลานาน มีความ

ยากลําบาก และอาจมีคาใชจายที่สูง ดังน้ันจะเปนการดี หากสามารถพัฒนาระบบปญญาประดิษฐ

ารถตรวจสอบฟนผุเบื้องตนดวยโทรศัพทมือถือ ซ่ึงในการที่จะพัฒนาระบบนี้ไดนั้น

การประมวลภาพ 2)พัฒนาระบบการเรียนรูของปญญาประดิษฐ และ

เพื่อใหใชไดจริงในโทรศัพทมือถือ

สําหรับงานวิจัยน้ีถือวาเปนข้ันตอนแรกในการพัฒนาระบบปญญาประดิษฐเพื่อใชในการตรวจฟนผุเบื้องตน

น้ันก็คือเปนสวนของการประมวลภาพ โดยในสวนน้ีจะถูกพัฒนาในดานการจําแนกประเภทของฟน เพื่อใหงายตอ

training ในระบบการเรียนรูของปญญาประดิษฐในอนาคต

ฒนาระบบการประมวลผลภาพเพื่อจําแนกประเภทของฟนจากภาพถายชองปากสวนฟนบด

เคี้ยวดานบนที่ไดจากการถายดวยโทรศัพทมือถือ

256


เปนโรคท่ีพบไดในคนทั่วไปถึงรอยละ80 โดยสาเหตุท่ีทําให

ฟนผุนั้นเกิดไดจากหลายสาเหตุ ไมวาจะเปน แบคทีเรียท่ีทําใหเกิดฟนผุ พฤติกรรมในการรับประทานอาหาร หรือ

แมแตรูปทรงของฟนในแตละคน ในการตรวจโรคฟนผุ โดยสวนใหญมักกระทําโดยทันตแพทยผูมีความเชี่ยวชาญ

อยางไรก็ตามการเดินทางเพื่อเขาพบทันตแพทยสําหรับผูปวยท่ีอยูตามพื้นท่ีที่หางไกล จะใชเวลานาน มีความ

ยากลําบาก และอาจมีคาใชจายที่สูง ดังนั้นจะเปนการดี หากสามารถพัฒนาระบบปญญาประดิษฐ (Artificial

ารถตรวจสอบฟนผุเบื้องตนดวยโทรศัพทมือถือ ซึ่งในการท่ีจะพัฒนาระบบน้ีไดน้ัน

พัฒนาระบบการเรียนรูของปญญาประดิษฐ และ 3)พัฒนาเครื่องมือ

ฒนาระบบปญญาประดิษฐเพื่อใชในการตรวจฟนผุเบื้องตน

น้ันก็คือเปนสวนของการประมวลภาพ โดยในสวนน้ีจะถูกพัฒนาในดานการจําแนกประเภทของฟน เพื่อใหงายตอ

ในระบบการเรียนรูของปญญาประดิษฐในอนาคต

ฒนาระบบการประมวลผลภาพเพื่อจําแนกประเภทของฟนจากภาพถายชองปากสวนฟนบด



แนวคิดและทฤษฎีที่เก่ียวของ

การดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง


โดยการนําเขาภาพ (input image)

ผลลัพธออกมา สวนใหญมักใชแนวคิดน้ีในการแยกวัตถุออกจากพื้นหลัง หรือเพื่อตองการปรับเปลี่ยนรูปทรงขอ

วัตถุโดยมีขอจํากัดวาภาพที่จะใชแยกวัตถุออกจากพื้นหลังน้ันตองเปนภาพไบนารี

ประกอบดวยสองสีเทาน้ันโดยสวนใหญมักจะแทนดวยภาพที่มีเพียงสีดําและสีขาว

ในเชิงคณิตศาสตรในที่น้ีกําหนดให

รูปราง ให �แทน structuring element

ประกอบดวยคาไบนารี 2 คา คือ

กําหนดให �แทนภาพไบนารีผลลัพธที่ไดหลังจากการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง ซ่ึงภาพผลลัพธท่ีไดจะ

เปนภาพที่มีขนาดเทากับภาพไบนารีที่นําเขา

สําหรับเครื่องมือพื้นฐานที่ควรรูจักของการดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปรางไดแก

1. การกรอน (erosion)

การกรอนใชแนวคิดแบบเดียวกับ

วัตถุและทําใหวัตถุมีบริเวณขอบท่ีแหลมขึ้นเราใชสัญกรณ

ดวยstructuring element �

หากใชเมทริกซ structuring element

รูป �

รูปที่ 1แสดงบางตําแหนงของรูป



การดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง(Morphological operations)

การดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง (morphological operations)

(input image) มากระทํากับเมทริกซรูปรางที่เรียกวา structuring element

ผลลัพธออกมา สวนใหญมักใชแนวคิดน้ีในการแยกวัตถุออกจากพื้นหลัง หรือเพื่อตองการปรับเปลี่ยนรูปทรงขอ

วัตถุโดยมีขอจํากัดวาภาพท่ีจะใชแยกวัตถุออกจากพื้นหลังน้ันตองเปนภาพไบนารี

ประกอบดวยสองสีเทานั้นโดยสวนใหญมักจะแทนดวยภาพที่มีเพียงสีดําและสีขาว

ในเชิงคณิตศาสตรในที่น้ีกําหนดให�แทน ภาพไบนารีที่มีการนําเขาเพื่อดําเนินการเชิงการเป

structuring element เพื่อใชในการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง โดยในเมทริกซ

คา คือ 0 (ในรูปตัวอยางจะแทนดวยสีดํา) และ 1 (ในรูปตัวอยางจะแทนดวยสีขาว

แทนภาพไบนารีผลลัพธที่ไดหลังจากการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง ซึ่งภาพผลลัพธท่ีไดจะ

เปนภาพที่มีขนาดเทากับภาพไบนารีที่นําเขา

สําหรับเครื่องมือพื้นฐานท่ีควรรูจักของการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปรางไดแก

การกรอนใชแนวคิดแบบเดียวกับintersection operation ในเรื่องของเซต เพื่อลดพื้นท่ีบริเวณขอบของ

วัตถุและทําใหวัตถุมีบริเวณขอบที่แหลมขึ้นเราใชสัญกรณ (notation) � = �

structuring element �เปน ไปดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปรางบนบางตําแหนงของ

แสดงบางตําแหนงของรูป �

257


morphological operations) ใชอัลกอริทึมเรื่องเซต (set)

structuring element เพื่อใหไดภาพ

ผลลัพธออกมา สวนใหญมักใชแนวคิดนี้ในการแยกวัตถุออกจากพื้นหลัง หรือเพื่อตองการปรับเปล่ียนรูปทรงของ

วัตถุโดยมีขอจํากัดวาภาพท่ีจะใชแยกวัตถุออกจากพื้นหลังนั้นตองเปนภาพไบนารี (binary) ซึ่งเปนภาพที่

แทน ภาพไบนารีที่มีการนําเขาเพื่อดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลง

เพื่อใชในการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง โดยในเมทริกซ

ในรูปตัวอยางจะแทนดวยสีขาว) และ

แทนภาพไบนารีผลลัพธที่ไดหลังจากการดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปราง ซึ่งภาพผลลัพธที่ไดจะ

สําหรับเครื่องมือพื้นฐานท่ีควรรูจักของการดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปรางไดแก

ในเรื่องของเซต เพื่อลดพื้นที่บริเวณขอบของ

⊖ �แทนการกรอนภาพ�

ไปดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปรางบนบางตําแหนงของ



จากรูปที่ 1 ณ แตละพิกเซล

เซลณ ตําแหนงเดียวกับ ��จะมีคาเปน

�พิกเซลณ ตําแหนงดังกลาวจะมีคาเปน

รูปที่ 2ตัวอยางการกรอนภาพ �

2. การเปลี่ยนขนาด(dilation)

การเปลี่ยนขนาดหรือบางครั้งอาจเรียกวาการทําใหพอง

เพื่อเพิ่มพื้นที่บริเวณขอบของวัตถุและทําใหวัตถุมีขอบที่มนข้ึน เราใชสัญกรณ

ภาพหากใชเมทริกซ structuring element

ถา ณ แตละพิกเซล (pixel) ��

แตหาก �� ตัวใดตัวหน่ึงมีคาเปน

แสดงตัวอยางในรูปท่ี 2



ณ แตละพิกเซล (pixel)��(� = 1,2,3, � = 1,2,3)มีคาเปน

จะมีคาเปน 1ดวย แตหาก �� ตัวใดตัวหนึ่งมีคาเปน

พิกเซลณ ตําแหนงดังกลาวจะมีคาเปน 0ดังแสดงตัวอยางในรูปที่ 1

�ดวย �ท่ีมีรูปรางเปนเมทริกซ 3x3

(dilation)

การเปลี่ยนขนาดหรือบางครั้งอาจเรียกวาการทําใหพอง ใชแนวความคิดเดียว

เพื่อเพิ่มพื้นท่ีบริเวณขอบของวัตถุและทําใหวัตถุมีขอบที่มนขึ้น เราใชสัญกรณ � =

structuring element � ดังท่ีไดกลาวมาแลว ไปดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงกับรูปที่

��มีคาเปน 0 ท้ังหมด ในภาพ �พิกเซลณ ตําแหนงเดียวกับ

ตัวใดตัวหน่ึงมีคาเปน 1 แมแตเพียงตัวเดียว ในภาพ �พิกเซลณ ตําแหนงดังกลาวจะมีคาเปน

258


มีคาเปน 1 ท้ังหมด ในภาพ �พิก

ตัวใดตัวหน่ึงมีคาเปน 0 แมแตเพียงตัวเดียว ในภาพ

ใชแนวความคิดเดียวunion operation ในเซต

= � ⊗ �แทนการกรอน

ไปดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงกับรูปท่ี 1

พิกเซลณ ตําแหนงเดียวกับ ��จะมีคาเปน 0ดวย

พิกเซลณ ตําแหนงดังกลาวจะมีคาเปน 1ดัง



รูปที่ 3ตัวอยางเปล่ียนขนาดภาพ

3. การเปด (opening)

เปนการดําเนินการที่นําการกรอนและการเปลี่ยนขนาดมาดําเนินการตอกัน การกรอนภาพอาจชวยใหลด

สัญญาณรบกวนหรือสิ่งรบกวน

ใกลเคียงเดิม การเปดใชสัญกรณ

รูปที่ 4ตัวอยางการเปดภาพ�ดวย

4. การปด (closing)

เปนการดําเนินการท่ีนําการกรอนและการเปลี่ยนขนาดมาดําเนินการแบบเดียวกับการเปด แตมีลําดับการ

ดําเนินการท่ีตางกันการปดเริ่มดวยการดําเนินการเปล่ียนขนาดกอนแลวตามดวยการดําเนินการกรอน การเปล่ียน

ขนาดชวยการเชื่อมรอยตอภาพ แลวการกรอนทําใหภาพกลับมาใกลเคียงเดิม



ตัวอยางเปลี่ยนขนาดภาพ �ดวย �ที่มีรูปรางเปนเมทริกซ 3x3

เปนการดําเนินการที่นําการกรอนและการเปล่ียนขนาดมาดําเนินการตอกัน การกรอนภาพอาจชวยใหลด

สัญญาณรบกวนหรือสิ่งรบกวน(noise) ในภาพใหหายไป แลวตามดวยการขยายภาพเพื่อชวยในภาพกลับมา

เคียงเดิม การเปดใชสัญกรณ� = (� ⊖ �) ⊗ �

ดวย �

เปนการดําเนินการที่นําการกรอนและการเปลี่ยนขนาดมาดําเนินการแบบเดียวกับการเปด แตมีลําดับการ

ดําเนินการท่ีตางกันการปดเริ่มดวยการดําเนินการเปล่ียนขนาดกอนแลวตามดวยการดําเนินการกรอน การเปล่ียน

ขนาดชวยการเชื่อมรอยตอภาพ แลวการกรอนทําใหภาพกลับมาใกลเคียงเดิม การปดจะชวยในการลบชองวางเล็ก

259


เปนการดําเนินการที่นําการกรอนและการเปล่ียนขนาดมาดําเนินการตอกัน การกรอนภาพอาจชวยใหลด

ในภาพใหหายไป แลวตามดวยการขยายภาพเพื่อชวยในภาพกลับมา

เปนการดําเนินการที่นําการกรอนและการเปลี่ยนขนาดมาดําเนินการแบบเดียวกับการเปด แตมีลําดับการ

ดําเนินการท่ีตางกันการปดเริ่มดวยการดําเนินการเปลี่ยนขนาดกอนแลวตามดวยการดําเนินการกรอน การเปลี่ยน

การปดจะชวยในการลบชองวางเล็ก



ๆ ท่ีเกิดในภาพหรือเช่ือมวัตถุท่ีแยกจากกันเพราะส่ิงรบกวนทั้งน้ีการปดใชสัญกรณ

�

รูปที่ 5ตัวอยางการปดภาพ�ดวย

การกันภาพเหลื่อม(Image registration

การกันภาพเหล่ือม เปนการดําเนินการจัดการตําแหนงภาพ

แปลง (transformation) ในการเปล่ียนตําแหนงจุดของภาพตนแบบ

ตามภาพอางอิง (reference image ;

การแปลงในท่ีนี้เปนการแปลงโดยมีอัลกอลิทึมในการจับคู

ตําแหนงตาง ๆ ของภาพอางอิง สําหรับการแปลงเชิงเสนเบื้องตนท่ีควรทราบประกอบไปดวย การเล่ือนขนาน

(translation)การหมุน (rotation)

แปลงท้ังหาท่ีกลาวมาน้ัน สามารถเรียกโด

การแปลงที่กลาวมาขางตนสามารถแสดงในเชิงคณิตศาสตรในรูปแบบของการดําเนินการทางดานเมทริกซ

ไดดังน้ีกําหนดให(��, ��)แทนพิกัดตําแหนงของภาพอางอิง และ

ตนแบบ

1. การเล่ือนขนานจากพิกัดขอ

2. การหมุน ดวยมุม �

หมุนตามเข็มนาฬิกา



ๆ ท่ีเกิดในภาพหรือเช่ือมวัตถุที่แยกจากกันเพราะส่ิงรบกวนทั้งน้ีการปดใชสัญกรณ

ดวย �

Image registration)

การกันภาพเหลื่อม เปนการดําเนินการจัดการตําแหนงภาพ 2 ภาพหรือมากกวา โดยใชหลักการเร่ือง การ

ในการเปล่ียนตําแหนงจุดของภาพตนแบบ (template image ;

(reference image ; �)

การแปลงในท่ีนี้เปนการแปลงโดยมีอัลกอลิทึมในการจับคู (Matching)

ตําแหนงตาง ๆ ของภาพอางอิง สําหรับการแปลงเชิงเสนเบื้องตนที่ควรทราบประกอบไปดวย การเลื่อนขนาน

(rotation)การยอ-ขยาย (scaling)การบิด (shearing)และ การสะทอน

แปลงท้ังหาที่กลาวมานั้น สามารถเรียกโดยรวมวา การแปลงสัมพรรค (affine transformation)

การแปลงที่กลาวมาขางตนสามารถแสดงในเชิงคณิตศาสตรในรูปแบบของการดําเนินการทางดานเมทริกซ

แทนพิกัดตําแหนงของภาพอางอิง และ (��, ��)

การเล่ือนขนานจากพิกัดของภาพตนแบบไปตําแหนงของภาพอางอิง เปนระยะ

��

� = �� +�

��

�

�

หมุนตามเข็มนาฬิกา��

� = �cos � − sin �sin � cos �

� ��

�

260


ๆ ท่ีเกิดในภาพหรือเช่ือมวัตถุที่แยกจากกันเพราะส่ิงรบกวนทั้งนี้การปดใชสัญกรณ � = (� ⊗ �) ⊖

ภาพหรือมากกวา โดยใชหลักการเรื่อง การ

(template image ; �) ใหเปลี่ยนแปลงไป

(Matching) จุดจากภาพตนแบบไปตาม

ตําแหนงตาง ๆ ของภาพอางอิง สําหรับการแปลงเชิงเสนเบื้องตนที่ควรทราบประกอบไปดวย การเลื่อนขนาน

และ การสะทอน (reflection)ซึ่งการ

(affine transformation)

การแปลงท่ีกลาวมาขางตนสามารถแสดงในเชิงคณิตศาสตรในรูปแบบของการดําเนินการทางดานเมทริกซ

)แทนพิกัดตําแหนงของภาพ

งภาพตนแบบไปตําแหนงของภาพอางอิง เปนระยะ (��, ��)

�

� � �



หมุนทวนเข็มนาฬิกา

3. การยอ-ขยาย

4. การบิด

การบิดบนแกน

การบิดบนแกน

การบิดพรอมกันทั้งบนแกน

5. การสะทอน

การสะทอนบนแกน

การสะทอนบนแกน

เครื่องมือวิจัย

การวิจัยครั้งน้ีเลือกใชโปรแกรม

10 เพื่อทําใชในการประมวลผลภาพ และภาพถายที่ใชในงานน้ีเปนภาพถายชองปากสวนฟนบดเคี้ยวดานบนที่ได

จากการถายดวยโทรศัพทมือถือ ซ่ึงไดรับความอนุเคราะหจาก พันเอกทพ

พระราชทานพระตําหนักทักษิณราชนิเวศน

ว ิธีดําเนินการวิจัย

สวนของการวิจัย จะสามารถแบงเปน

1. ภาพถายชองปากสวนฟนบดเค้ียวดานบนท่ีไดมาแยกสวนในระบบสีแบบ

2. ทําการสกัดบริเวณของฟน ออกจากสวนอ่ืนท่ีไ

ตรวจโรค ดวยการดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปราง

3. หาเงื่อนไขท่ีเหมาะสมสําหรับการกันภาพเหล่ือม โดยทําการซอนทับภาพฟนที่ไดกับภาพฟนปกติท่ีสมบูรณ

โดยเปรียบเทียบเงื่อนไขของการกันภาพเหล่ือม

Rigid



หมุนทวนเข็มนาฬิกา��

� = �cos � sin �−sin � cos �

� ��

�

��

� = �� 00 ��

� ��

�

การบิดบนแกน � ��

� = �1 0

�ℎ� 1� ��

�

การบิดบนแกน � ��

� = �1 �ℎ�

0 1� ��

�

การบิดพรอมกันทั้งบนแกน � และแกน �

��

� = �1 �ℎ�

�ℎ� 1� ��

�

บนแกน � ��

� = �1 00 −1

� ��

�

บนแกน � ��

� = �−1 00 1

� ��

�

การวิจัยครั้งน้ีเลือกใชโปรแกรม MATLAB รุน R2017bทํางานบนระบบปฏิบัติการ

เพื่อทําใชในการประมวลผลภาพ และภาพถายที่ใชในงานน้ีเปนภาพถายชองปากสวนฟนบดเคี้ยวดานบนที่ได

จากการถายดวยโทรศัพทมือถือ ซึ่งไดรับความอนุเคราะหจาก พันเอกทพ.ธนกฤตนพคุณวิจัยหนวยแพทย

พระราชทานพระตําหนักทักษิณราชนิเวศน

สวนของการวิจัย จะสามารถแบงเปน 5ขั้นตอนหลัก ไดแก

ภาพถายชองปากสวนฟนบดเค้ียวดานบนท่ีไดมาแยกสวนในระบบสีแบบ RGB (Red Green Blue)

ทําการสกัดบริเวณของฟน ออกจากสวนอื่นท่ีไมตองการศึกษา เชน ริมฝปาก เพดานชองปาก และถุงมือ

ตรวจโรค ดวยการดําเนินการเชิงการเปล่ียนแปลงรูปราง

หาเงื่อนไขที่เหมาะสมสําหรับการกันภาพเหล่ือม โดยทําการซอนทับภาพฟนท่ีไดกับภาพฟนปกติที่สมบูรณ

โดยเปรียบเทียบเงื่อนไขของการกันภาพเหล่ือม4 รูปแบบ ไดแก Affine Similarity Translation

261


� � �

� �

� �

� �

�

�

ทํางานบนระบบปฏิบัติการ Microsoft Windows

เพื่อทําใชในการประมวลผลภาพ และภาพถายที่ใชในงานน้ีเปนภาพถายชองปากสวนฟนบดเคี้ยวดานบนท่ีได

นกฤตนพคุณวิจัยหนวยแพทย

RGB (Red Green Blue)

มตองการศึกษา เชน ริมฝปาก เพดานชองปาก และถุงมือ

หาเง่ือนไขที่เหมาะสมสําหรับการกันภาพเหลื่อม โดยทําการซอนทับภาพฟนท่ีไดกับภาพฟนปกติท่ีสมบูรณ

e Similarity Translation และ



4. เลือกรูปแบบที่เหมาะสมในการกันภาพเหล่ือมเพื่อทําการจําแนกฟน

5. จําแนกประเภทของฟนโดยการซอนภาพกับตําแหนงบริเวณฟนท่ีเหมาะสมเพื่อจําแนกฟนเปน

ไดแก ฟนกรามใหญ (molar

ภาพถายชองปากสวนฟนบดเคี้ยว

ดานบนที่ถายจากโทรศัพทมือถือ

ทําการซอนทับภาพฟนที่ไดกับ



เลือกรูปแบบที่เหมาะสมในการกันภาพเหล่ือมเพื่อทําการจําแนกฟน

จําแนกประเภทของฟนโดยการซอนภาพกับตําแหนงบริเวณฟนท่ีเหมาะสมเพื่อจําแนกฟนเปน

molar) ฟนกรามนอย (premolar) ฟนเขี้ยว (canine)

แยกสวนในระบบสี RGB

การกันภาพเหลื่อม

ภาพถายชองปากสวนฟนบดเคี้ยว

โทรศัพทมือถือ

ภาพในระบบสีแดง เขียว และน้ําเงิน

การดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลง

ภาพฟนที่ไดกับภาพฟนปกติที่สมบูรณ

262


จําแนกประเภทของฟนโดยการซอนภาพกับตําแหนงบริเวณฟนที่เหมาะสมเพื่อจําแนกฟนเปน 4 ชนิด

และฟนหนา (incisor)

การกันภาพเหลื่อม

ภาพเฉพาะสวนของฟน

ภาพในระบบสีแดง เขียว และน้ําเงิน

การดําเนินการเชงิการเปลี่ยนแปลงรูปราง

ภาพฟนปกติที่สมบูรณ



รูปที่ 6แสดงการกระบวนการวิจัย

ผลการวิจัย

หลังจากพิจารณารูปแบบที่เหมาะสมในการกันภาพเหลื่อมเพื่อทําการจําแนกฟนแลวพบวาการกันภาพ

เหล่ือมดวยวิธี Affine ใหผลลัพธในการดําเนินการดีที่สุด และผลของการจําแนกประเภทของฟนแสดงไดดังรูปที่

7,8, 9 และ 10 ตามลําดับ

รูปที่ 7แสดงการจําแนกฟนกรามใหญ

รูปที่ 8แสดงการจําแนกฟนกรามนอย



แสดงการกระบวนการวิจัย

หลังจากพิจารณารูปแบบท่ีเหมาะสมในการกันภาพเหลื่อมเพื่อทําการจําแนกฟนแลวพบวาการกันภาพ

ใหผลลัพธในการดําเนินการดีท่ีสุด และผลของการจําแนกประเภทของฟนแสดงไดดังรูปท่ี

แสดงการจําแนกฟนกรามใหญ

แสดงการจําแนกฟนกรามนอย

263


หลังจากพิจารณารูปแบบท่ีเหมาะสมในการกันภาพเหลื่อมเพื่อทําการจําแนกฟนแลวพบวาการกันภาพ

ใหผลลัพธในการดําเนินการดีท่ีสุด และผลของการจําแนกประเภทของฟนแสดงไดดังรูปที่



รูปที่ 9แสดงการจําแนกฟนเข้ียว

รูปที่ 10แสดงการจําแนกฟนหนา

สรุปผลการวิจัย

จะเห็นไดวาการประยุกตใช การแยกสวนในระบบสีแบบ

และการกันภาพเหล่ือม ตามลําดับ สามารถจําแนกประเภทของฟนทั้ง

ฟนเขี้ยว และฟนหนา จากภาพถายบริเวณปากดวยกลองจากโทรศัพทมือถือได

เอกสารอางอิง

Eduardo A.B. da Silva, Gelson V. Mendonça. (2005).

Ramon Augusto Sousa Lins, Keytty Etglys et al.(2017).

recognition from occlusal intraoral digital



แสดงการจําแนกฟนเขี้ยว

แสดงการจําแนกฟนหนา

จะเห็นไดวาการประยุกตใช การแยกสวนในระบบสีแบบ RGBการดําเนินการเชิงการเปลี่ยนแปลงรูปราง

และการกันภาพเหล่ือม ตามลําดับ สามารถจําแนกประเภทของฟนท้ัง 4 ชนิดไดแก ฟนกรามใหญ ฟนกรามนอย

ฟนเขี้ยว และฟนหนา จากภาพถายบริเวณปากดวยกลองจากโทรศัพทมือถือได

Eduardo A.B. da Silva, Gelson V. Mendonça. (2005). Digital Image Processing

Ramon Augusto Sousa Lins, Keytty Etglys et al.(2017). Use of Support Vector Machine for teeth

recognition from occlusal intraoral digital photographic images. SBAI 2017.

264



ชนิดไดแก ฟนกรามใหญ ฟนกรามนอย

Digital Image Processing. ScienceDirect: 891

Use of Support Vector Machine for teeth

. SBAI 2017.



Rattana, S. and Tanthanuch, J. (2019)

Digital Image Processing

2019 (84-93).

Rickne C. Scheid, D.D.S., M.Ed. and Gabriela Weiss, D.D.S. (2011).

EIGHTH EDITION.The United State of America

Sayan Nag. (2017). Image Registration Techniques: A Survey

https://www.researchgate.net/publication/321342677_Image_Registration_Techniques_A_

Survey

จันทรจิรา สินทนะโยธิน. (2004).

NECTEC. 49-55. สืบคนจาก

http://www.cephsmilev

ศิวพรชุณหวิทยะธีระ. (2012). เทคนิคการกําหนดตําแหนงและการจัดเรียงภาพ

Arrangement Techniques)

thaijo.org/index.php/EAUHJSci/article/download/



Rattana, S. and Tanthanuch, J. (2019) Teeth Region Determination in Oral Cavity Images using

Digital Image Processing, Journal of Science Ladkrabang, Vol.28, No.2, July

Rickne C. Scheid, D.D.S., M.Ed. and Gabriela Weiss, D.D.S. (2011). WOELFEL’S DENTRAL ANATOMY

EIGHTH EDITION.The United State of America

Image Registration Techniques: A Survey. ResearchGate.


. (2004). การซอนทับของภาพโดยการกําหนดตําแหนง

สืบคนจาก

http://www.cephsmilev2.com/chanjira/Papers/nectec_mag/part9

เทคนิคการกําหนดตําแหนงและการจัดเรียงภาพ (Image Registration and

Arrangement Techniques). EAU Heritage Journal. 24-29. สืบคนจาก

thaijo.org/index.php/EAUHJSci/article/download/25719/21842/

265


Teeth Region Determination in Oral Cavity Images using

, Journal of Science Ladkrabang, Vol.28, No.2, July-December

WOELFEL’S DENTRAL ANATOMY

. ResearchGate. สืบคนจาก


การซอนทับของภาพโดยการกําหนดตําแหนง (Image Registration).สาร

9.pdf

(Image Registration and

สืบคนจาก https://he01.tci-

58.08 และความรู เชิงมโนทัศน อยู...

Documents