【摘要】：膀胱內(nèi)窺鏡診斷性成像是膀胱癌診斷的金標(biāo)準(zhǔn),在病癥診斷、手術(shù)指導(dǎo)和癌癥監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。但是由于內(nèi)窺鏡的成像范圍受到探頭太小的限制,圖像的放大倍數(shù)與視野范圍不能兼得,且不能將個體二維圖像與當(dāng)前視野下的三維結(jié)構(gòu)形態(tài)關(guān)聯(lián)起來,限制了其用于疾病生理學(xué)或癌癥檢測的定量或縱向研究。針對以上問題,本文提出基于序列膀胱內(nèi)窺鏡圖像的三維場景重建方法。主要內(nèi)容包括以下幾個部分:1.針對傳統(tǒng)標(biāo)定方法無法應(yīng)用在人體膀胱內(nèi)的問題,采用了基于Kruppa方程的內(nèi)窺鏡自標(biāo)定算法。根據(jù)絕對二次曲線的投影性質(zhì),建立虛擬標(biāo)定塊,計算內(nèi)窺鏡的內(nèi)參矩陣,完成內(nèi)窺鏡標(biāo)定。2.對內(nèi)窺鏡采集到的質(zhì)量不高、光照不均且噪點多的原始圖像采取了一系列預(yù)處理步驟。首先用掩膜法提取膀胱圖像的感興趣區(qū)域(ROI),將ROI圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到LAB顏色空間并采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法進(jìn)行顏色增強,最后采取雙線性插值算法進(jìn)行加速。通過對比預(yù)處理前后膀胱圖像的特征角點數(shù)目,驗證本文預(yù)處理算法的有效性和優(yōu)越性。3.采用增量式運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法恢復(fù)膀胱三維點云。首先對預(yù)處理后的膀胱圖像采用SIFT算法進(jìn)行特征提取和匹配,采用了一種改進(jìn)自適應(yīng)終止閾值的RANSAC誤匹配剔除算法,通過在抽樣的過程中不斷修正內(nèi)點比例p,自適應(yīng)的確定抽樣次數(shù),避免了傳統(tǒng)RANSAC算法采樣次數(shù)和終止條件難以確定的問題。之后利用對極幾何約束和三角形法恢復(fù)出初始圖像的三維點云和相機姿態(tài),增量式的順序添加相機對,并使用光束平差法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,恢復(fù)出膀胱的三維點云和內(nèi)窺鏡的運動軌跡。通過對膀胱模型數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)臨床數(shù)據(jù)分別進(jìn)行三維場景重建,實驗結(jié)果表明,重建后的平均重投影誤差均小于一個像素(2.072.0?和2.068.0?像素),證明所提出的算法是可行性的。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;R737.14
【圖文】：

相機的成像過程是一個透視空間里的射影變換的過程，如圖2.1 所示，相機成像過程不再保持歐式性質(zhì)，為了將無窮遠(yuǎn)點的點坐標(biāo)以有限坐標(biāo)表示，需要引入齊次坐標(biāo)。引入齊次坐標(biāo)既能夠用來明確區(qū)分向量和點，同時也更易于進(jìn)行圖像間的幾何變換。圖 2.1 平行線不再平行在空間建立歐氏坐標(biāo)系，空間點的歐氏坐標(biāo)記為 TX x,y,z~ ，令

模型實際成像過程中，相機內(nèi)部成像結(jié)構(gòu)和物體在三維空間中的相對位像平面上的位置。因此，若要計算目標(biāo)點在三維空間與二維成像平對相機的成像過程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。根據(jù)膀胱內(nèi)窺鏡的成像特點，本中廣泛使用的小孔成像模型[47]，通常也稱為線性模型。下面介紹相像模型2 所示，定義坐標(biāo)系 C-XYZ 為相機坐標(biāo)系，其中相機光心 C 為坐標(biāo)光軸垂直于成像平面并與成像平面交于主點 P，原點到成像平面之f 。

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本文編號：2714062