發(fā)布時間：2021-07-10 10:44

　　三維多孔結構是內窺鏡在醫(yī)療外科手術和工業(yè)檢查領域常見的一種場景,然而內窺鏡成像分辨率低,其應用場景紋理特征弱、噪聲大,這導致應用傳統(tǒng)的從運動中恢復結構（SFM）算法進行多孔結構的三維重建和定位難度大,可行性低。為此,本文提出了一種面向低分辨率單目內窺鏡圖像序列的三維多孔結構重建方法。首先將基于加權引導濾波的圖像增強算法應用于內窺鏡圖像紋理細節(jié)的提升;接著利用快速行進（FMM）算法去除漂浮雜質;然后提出了一種檢測離群點對的方法用于優(yōu)化特征點匹配結果,通過SFM計算獲得稀疏點云;最后針對本文研究的多孔結構,提出了一種基于模板匹配和最小二乘擬合的孔洞三維結構提取方法。實驗結果表明:多孔球面上的重建結果中孔間距和孔直徑的相對誤差均小于10%,真實腎結石手術場景上的重建與實際相符,驗證了本文整體算法流程的有效性、準確性和可行性。 

【文章來源】：光學精密工程. 2020,28(09)北大核心EICSCD

【文章頁數】：11 頁

【部分圖文】：

圖像增強流程

本文利用FMM算法[17]去除由于漂浮雜質反光和內窺鏡自帶光源直射導致圖像中產生的高亮區(qū)塊,減少對特征提取和匹配的干擾。設計的圖像修復流程如圖2所示。經2.1節(jié)紋理增強后的圖像作為待修復圖像,經過二值化和形態(tài)學膨脹操作生成的圖像作為修復模板,輸入FMM算法模型中。此修復方法可以在不影響圖像原始紋理結構的情況下實現對內窺鏡圖像中高亮區(qū)塊的去除。2.3 引入離群點對檢測的特征匹配與稀疏重建

由于相機運動的平滑性,在同一次特征匹配結果中,每對匹配點在像素坐標系的X方向上的像素距離值原則上不會出現過大的差異,Y方向上亦如此。本文方法基于此假設,檢測像素坐標關系表現比較異常的點對。圖3所示為X坐標約束下的離群點檢測算法,流程中,假設兩幅圖像通過初始匹配得到N對匹配特征點,算法統(tǒng)計了每個匹配點對中兩點在像素坐標系的X方向上的差值,然后設計了搜索策略來搜索和定位離群點。多次實驗表明閾值α在2～4之間取值時效果最佳。將此流程圖中的X都改為Y即可同理得到Y坐標約束下的離群點檢測流程。在X坐標約束和Y坐標約束下標記出的離群點都視為錯誤匹配結果,進行剔除。通過離群點對的檢測與刪除,能夠有效地去除特征相似但是位置關系異常的匹配點對,為下一步的相機位姿估計提供準確度更高的數據源。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]分數階微分加權引導濾波對超聲圖像的紋理保持[J]. 陳曉冬,吉佳瑞,盛婧,金浩,蔡懷宇.  光學精密工程. 2020(01)
[2]紅外偏振艦船目標自適應尺度局部對比度檢測[J]. 宮劍,呂俊偉,劉亮,仇榮超,孫超.  光學精密工程. 2020(01)
[3]混合殘差學習與導向濾波算法在圖像去霧中的應用[J]. 陳清江,張雪.  光學精密工程. 2019(12)
[4]基于雙目視覺的薄壁零件圓孔輪廓測量[J]. 解則曉,王曉東,宮韓磊.  中國激光. 2019(12)
[5]基于二階錐規(guī)劃無標定參照物的手眼標定[J]. 李巍,董明利,呂乃光,婁小平.  光學精密工程. 2018(10)
[6]基于從運動中恢復結構的三維點云孔洞修補算法研究[J]. 曾露露,蓋紹彥,達飛鵬,黃源.  光學學報. 2018(06)
[7]基于改進Harris的低動態(tài)載體速度的快速計算方法[J]. 方文輝,陳熙源,柳笛.  光學學報. 2018(04)
[8]基于凸優(yōu)化改進的相機全局位置估計方法[J]. 謝理想,萬剛,曹雪峰,王慶賀,王龍.  自動化學報. 2018(03)
[9]三維測量工業(yè)內窺鏡的雙目光學系統(tǒng)[J]. 郭俊鋒,劉鵬,焦國華,魯遠甫,呂建成.  光學精密工程. 2014(09)
[10]基于運動恢復的雙目視覺三維重建系統(tǒng)設計[J]. 王欣,袁坤,于曉,章明朝.  光學精密工程. 2014(05)



本文編號：3275765