三維多孔結(jié)構(gòu)是內(nèi)窺鏡在醫(yī)療外科手術(shù)和工業(yè)檢查領(lǐng)域常見(jiàn)的一種場(chǎng)景,然而內(nèi)窺鏡成像分辨率低,其應(yīng)用場(chǎng)景紋理特征弱、噪聲大,這導(dǎo)致應(yīng)用傳統(tǒng)的從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）算法進(jìn)行多孔結(jié)構(gòu)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?jī)?nèi)窺鏡圖像序列的三維多孔結(jié)構(gòu)重建方法。首先將基于加權(quán)引導(dǎo)濾波的圖像增強(qiáng)算法應(yīng)用于內(nèi)窺鏡圖像紋理細(xì)節(jié)的提升;接著利用快速行進(jìn)（FMM）算法去除漂浮雜質(zhì);然后提出了一種檢測(cè)離群點(diǎn)對(duì)的方法用于優(yōu)化特征點(diǎn)匹配結(jié)果,通過(guò)SFM計(jì)算獲得稀疏點(diǎn)云;最后針對(duì)本文研究的多孔結(jié)構(gòu),提出了一種基于模板匹配和最小二乘擬合的孔洞三維結(jié)構(gòu)提取方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:多孔球面上的重建結(jié)果中孔間距和孔直徑的相對(duì)誤差均小于10%,真實(shí)腎結(jié)石手術(shù)場(chǎng)景上的重建與實(shí)際相符,驗(yàn)證了本文整體算法流程的有效性、準(zhǔn)確性和可行性。 

【文章來(lái)源】：光學(xué)精密工程. 2020,28(09)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

圖像增強(qiáng)流程

本文利用FMM算法[17]去除由于漂浮雜質(zhì)反光和內(nèi)窺鏡自帶光源直射導(dǎo)致圖像中產(chǎn)生的高亮區(qū)塊,減少對(duì)特征提取和匹配的干擾。設(shè)計(jì)的圖像修復(fù)流程如圖2所示。經(jīng)2.1節(jié)紋理增強(qiáng)后的圖像作為待修復(fù)圖像,經(jīng)過(guò)二值化和形態(tài)學(xué)膨脹操作生成的圖像作為修復(fù)模板,輸入FMM算法模型中。此修復(fù)方法可以在不影響圖像原始紋理結(jié)構(gòu)的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)窺鏡圖像中高亮區(qū)塊的去除。2.3 引入離群點(diǎn)對(duì)檢測(cè)的特征匹配與稀疏重建

由于相機(jī)運(yùn)動(dòng)的平滑性,在同一次特征匹配結(jié)果中,每對(duì)匹配點(diǎn)在像素坐標(biāo)系的X方向上的像素距離值原則上不會(huì)出現(xiàn)過(guò)大的差異,Y方向上亦如此。本文方法基于此假設(shè),檢測(cè)像素坐標(biāo)關(guān)系表現(xiàn)比較異常的點(diǎn)對(duì)。圖3所示為X坐標(biāo)約束下的離群點(diǎn)檢測(cè)算法,流程中,假設(shè)兩幅圖像通過(guò)初始匹配得到N對(duì)匹配特征點(diǎn),算法統(tǒng)計(jì)了每個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)中兩點(diǎn)在像素坐標(biāo)系的X方向上的差值,然后設(shè)計(jì)了搜索策略來(lái)搜索和定位離群點(diǎn)。多次實(shí)驗(yàn)表明閾值α在2～4之間取值時(shí)效果最佳。將此流程圖中的X都改為Y即可同理得到Y(jié)坐標(biāo)約束下的離群點(diǎn)檢測(cè)流程。在X坐標(biāo)約束和Y坐標(biāo)約束下標(biāo)記出的離群點(diǎn)都視為錯(cuò)誤匹配結(jié)果,進(jìn)行剔除。通過(guò)離群點(diǎn)對(duì)的檢測(cè)與刪除,能夠有效地去除特征相似但是位置關(guān)系異常的匹配點(diǎn)對(duì),為下一步的相機(jī)位姿估計(jì)提供準(zhǔn)確度更高的數(shù)據(jù)源。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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