大型診療設(shè)備檢查艙部分封閉,內(nèi)部空間狹小,無(wú)法從外部直接觀察到病人的情況,為了保證病人能夠安全完成檢查,診療監(jiān)控平臺(tái)至關(guān)重要。旋轉(zhuǎn)云臺(tái)攝像機(jī)系統(tǒng),解決了視場(chǎng)角度的問題,但是無(wú)法滿足運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)要求,同時(shí)旋轉(zhuǎn)云臺(tái)攝像機(jī)系統(tǒng)體積大、機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜;多攝像頭系統(tǒng),解決了連續(xù)監(jiān)控的問題,但是無(wú)法滿足超長(zhǎng)畫幅的需求;超廣角魚眼影像系統(tǒng),校準(zhǔn)后無(wú)法保證信息的完整性,也無(wú)法滿足近距離人像視頻采集需求。常規(guī)的視頻采集系統(tǒng)無(wú)法滿足超長(zhǎng)畫幅以及近距離的人像影像采集需求,因此,本文針對(duì)大型診療設(shè)備檢查艙中近距離人像視頻配準(zhǔn)融合問題進(jìn)行研究,主要工作如下:（1）針對(duì)大型診療設(shè)備檢查艙內(nèi)部實(shí)際應(yīng)用的需求,研究設(shè)計(jì)了人像視頻采集模塊-視頻融合服務(wù)器-應(yīng)用客戶端的人像視頻采集處理架構(gòu)。人像視頻采集模塊由雙路廣角網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)組成,將采集的視頻進(jìn)行H.264壓縮編碼;視頻融合服務(wù)器將多個(gè)視頻進(jìn)行配準(zhǔn)融合,生成一個(gè)超長(zhǎng)畫幅的視頻流,推送到應(yīng)用客戶端;應(yīng)用客戶端結(jié)合醫(yī)療影像實(shí)際需求,將生成的視頻用于人體平掃、定位等醫(yī)療應(yīng)用中。（2）針對(duì)近距離人像視頻圖像配準(zhǔn),提出一種基于SIFT（Scale Invariant Featur... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

診療儀器檢查艙內(nèi)部圖

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文16圖2-7黑白棋盤格讀取待標(biāo)定圖像角點(diǎn)檢測(cè)計(jì)算內(nèi)參數(shù)矩陣計(jì)算外參數(shù)矩陣分析誤差輸出結(jié)果圖2-8攝像頭標(biāo)定流程圖首先使用cvLoadImage函數(shù)獲取圖像，并且將獲取的圖像進(jìn)行相關(guān)轉(zhuǎn)換或改變圖像深度，同時(shí)再結(jié)合其他相關(guān)函數(shù)把圖像信息進(jìn)行存儲(chǔ)；然后使用cvFindChessboardCorners函數(shù)遍歷棋盤格標(biāo)定板中的每個(gè)角點(diǎn)，并將其存入數(shù)組中，通過cvDrawChessboardCorners函數(shù)標(biāo)識(shí)出角點(diǎn)，如圖2-9所示。圖2-9棋盤格角點(diǎn)的標(biāo)識(shí)圖攝像頭標(biāo)定中最重要的函數(shù)是CalibrateCamera2函數(shù)，攝像頭的畸變系數(shù)、內(nèi)部參數(shù)矩陣以及圖像的旋轉(zhuǎn)和平移向量即是利用CalibrateCamera2函數(shù)計(jì)算得到。該函數(shù)的輸入?yún)?shù)主要為角點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下和世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，在參數(shù)輸入前還需要將其轉(zhuǎn)為CvMat結(jié)構(gòu)。棋盤格的角點(diǎn)投影到圖像平面的坐標(biāo)則可使用cvProjectPoints2函數(shù)求解，再通過cvNorm函數(shù)對(duì)比求解的結(jié)果和投

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文20如圖2-13(c)所示，其中，P點(diǎn)為無(wú)畸變下的理想成像點(diǎn)，P"點(diǎn)為實(shí)際圖像中存在畸變的成像點(diǎn)。P"PC(a)棋盤格原始圖(b)成像結(jié)果圖(c)畸變示意圖圖2-13徑向畸變示意圖本文設(shè)像素點(diǎn)在存在畸變的坐標(biāo)系中表示為(,)ddxy，在理想無(wú)畸變的坐標(biāo)系中表示為(,)uuxy，再設(shè)為畸變的中心坐標(biāo)為(,)ccxy，用L(r)表示畸變函數(shù)，則(,)ddxy和(,)uuxy的關(guān)系描述如式(2-11)：()dcucdcucxxxxLryyyy(2-11)徑向畸變模型的偶次多項(xiàng)式如公式(2-12)所示：241222()1...()()ucucLrkrkrrxxyy(2-12)若只考慮二次方方式(2-11)可以展開為：22122234()(1()())()(1()())dcucucucdcucucucxxxxkxxkyyyyyykxxkyy(2-13)由上式可以得出，若獲取畸變中心以及畸變系數(shù)，便可得到未畸變點(diǎn)的位置。2.4.2畸變中心獲取方法本文通過利用Hartley[45]算法來求出畸變中心的位置，主要由兩個(gè)步驟構(gòu)成：第一步，把世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)投影到無(wú)畸變坐標(biāo)系下，完成世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)的成像，即獲取標(biāo)定板所在平面和所采集的圖像之間的視角差異；第二步，把無(wú)畸變坐標(biāo)系下的成像點(diǎn)轉(zhuǎn)換為有畸變的坐標(biāo)點(diǎn)，即構(gòu)造棋盤格平面和畸變圖像平面之間的Fundamental矩陣。采用Fundamental矩陣的概念來對(duì)這兩個(gè)過程進(jìn)行描

【參考文獻(xiàn)】：
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