發(fā)布時(shí)間：2017-04-20 02:17

  本文關(guān)鍵詞：基于深度圖的三維內(nèi)窺鏡圖像處理軟件研發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),高清電子內(nèi)窺鏡的出現(xiàn)大大改善了臨床診斷和治療的條件,而三維內(nèi)窺鏡在繼承普通內(nèi)窺鏡優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)能夠提供三維視野,應(yīng)用前景極好。三維內(nèi)窺鏡目前采用雙目視差原理采集兩路紋理圖像,在立體圖像的傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中給帶寬和存儲(chǔ)資源提出了高要求,在一定程度上限制了三維內(nèi)窺鏡的應(yīng)用。本論文針對(duì)三維內(nèi)窺鏡圖像對(duì)在傳輸存儲(chǔ)中耗帶寬、耗存儲(chǔ)資源的問(wèn)題,設(shè)計(jì)研發(fā)了基于深度圖的三維內(nèi)窺鏡圖像處理軟件,實(shí)現(xiàn)了在保證內(nèi)窺鏡圖像質(zhì)量基礎(chǔ)上節(jié)省碼率的目標(biāo)。根據(jù)三維內(nèi)窺鏡圖像對(duì)存在的特點(diǎn)和立體匹配理論,本論文首先采用圖割算法提取單視點(diǎn)的深度信息得到深度圖,采用“2D+Z(紋理圖+深度圖)”的方式對(duì)立體圖像進(jìn)行編碼傳輸,在遠(yuǎn)端采用基于深度圖的繪制技術(shù)合成虛擬視點(diǎn)紋理圖。在分析內(nèi)窺鏡圖像特點(diǎn)基礎(chǔ)上,本論文在極線校正、深度圖編解碼和空洞填充等多個(gè)方面對(duì)軟件進(jìn)行了優(yōu)化,進(jìn)一步提升最終圖像的圖像質(zhì)量。本論文設(shè)計(jì)的內(nèi)窺鏡圖像處理軟件可以提取質(zhì)量較好的單視點(diǎn)深度圖,針對(duì)于深度圖編碼進(jìn)行了優(yōu)化,較好的解決了立體視覺領(lǐng)域的空洞問(wèn)題,具有良好的適應(yīng)性和魯棒性,在保證圖像質(zhì)量相當(dāng)?shù)幕A(chǔ)上,減少30%帶寬消耗。
【關(guān)鍵詞】：三維內(nèi)窺鏡 深度圖 編解碼 圖割 虛擬視點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 1 緒論14-21
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 醫(yī)用電子內(nèi)窺鏡發(fā)展概述15-17
• 1.2.2 電子內(nèi)窺鏡的結(jié)構(gòu)17
• 1.2.3 三維內(nèi)窺鏡的結(jié)構(gòu)17-19
• 1.3 本論文研究?jī)?nèi)容19
• 1.4 本論文組織結(jié)構(gòu)19-21
• 2 計(jì)算機(jī)立體視覺相關(guān)技術(shù)21-37
• 2.1 體視覺與攝像機(jī)模型21-25
• 2.1.1 立體視覺21-22
• 2.1.2 攝像機(jī)模型22-23
• 2.1.3 極線幾何23-25
• 2.2 立體匹配與深度提取算法25-33
• 2.2.1 配代價(jià)計(jì)算27-28
• 2.2.2 代價(jià)聚合28-29
• 2.2.3 視差計(jì)算和優(yōu)化29-32
• 2.2.4 視差圖后處理32-33
• 2.2.5 圖像分割和平面擬合33
• 2.3 虛擬視點(diǎn)繪制技術(shù)33-36
• 2.3.1 基于模型的繪制技術(shù)(MBR)34
• 2.3.2 基于圖像的繪制技術(shù)(IBR)34-35
• 2.3.3 基于深度圖的繪制技術(shù)(DIBR)35-36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 3 三維內(nèi)窺鏡圖像處理軟件總體設(shè)計(jì)37-42
• 3.1 三維內(nèi)窺鏡圖像方案的提出37-39
• 3.2 基于深度圖的三維內(nèi)窺鏡圖像處理方案設(shè)計(jì)39-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 4 三維內(nèi)窺鏡圖像處理軟件詳細(xì)設(shè)計(jì)42-58
• 4.1 深度圖提取模塊42-51
• 4.1.1 能量函數(shù)的構(gòu)建與優(yōu)化42-45
• 4.1.2 圖割的實(shí)現(xiàn)45-50
• 4.1.3 深度提取后處理50-51
• 4.2 圖像編解碼模塊51-54
• 4.2.1 紋理圖像編解碼模塊51
• 4.2.2 深度圖像編解碼模塊51-54
• 4.3 虛擬視點(diǎn)合成模塊54-57
• 4.3.1 圖像預(yù)處理55-56
• 4.3.2 圖像變換56-57
• 4.3.3 空洞填充57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 5 基于深度圖的三維內(nèi)窺鏡圖像處理優(yōu)化方案58-73
• 5.1 內(nèi)窺鏡圖像特點(diǎn)與問(wèn)題分析58-61
• 5.1.1 垂直視差58-59
• 5.1.2 噪聲亮點(diǎn)59
• 5.1.3 大視差與大空洞59-61
• 5.2 系統(tǒng)優(yōu)化方案設(shè)計(jì)61-72
• 5.2.1 極線校正61-67
• 5.2.2 亮點(diǎn)填充與去噪67-68
• 5.2.3 空洞填充優(yōu)化方案68-72
• 5.3 本章小結(jié)72-73
• 6 基于深度圖的三維內(nèi)窺鏡圖像處理軟件測(cè)試與分析73-87
• 6.1 測(cè)試概要73-74
• 6.2 圖像質(zhì)量主觀測(cè)試74-77
• 6.2.1 測(cè)試環(huán)境74
• 6.2.2 測(cè)試方案74-75
• 6.2.3 測(cè)試結(jié)果75-76
• 6.2.4 測(cè)試結(jié)果與分析76-77
• 6.3 圖像質(zhì)量客觀測(cè)試77-79
• 6.3.1 測(cè)試環(huán)境77
• 6.3.2 測(cè)試方案77
• 6.3.3 測(cè)試結(jié)果77-79
• 6.3.4 測(cè)試結(jié)果與分析79
• 6.4 系統(tǒng)性能測(cè)試79-86
• 6.4.1 測(cè)試環(huán)境79-80
• 6.4.2 測(cè)試方案80
• 6.4.3 測(cè)試結(jié)果與分析80-86
• 6.5 本章小結(jié)86-87
• 7 總結(jié)與展望87-89
• 7.1 總結(jié)87
• 7.2 展望87-89
• 參考文獻(xiàn)89-93

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