腹腔镜手术图像的立体匹配算法研究

发布时间：2018-05-25 22:32

本文选题：三维腹腔镜 + 双目视觉　；参考：《长沙理工大学》2016年硕士论文

【摘要】：腹腔镜手术与传统的开腹手术相比,具有创伤轻、痛苦小、恢复快等优点,在外科领域发挥着重要的作用。三维腹腔镜在临床手术中能明显增加景深,给医生提供自然的三维立体视觉,使得特定操作的完成时间更少,操作更加精确精准,手术错误率明显减少,为更复杂的微创外科手术提供了先进的技术支持。因此,三维腹腔镜相关技术的研究具有重要的理论价值和实际应用前景。论文根据双目立体视觉原理,主要研究了图像立体匹配技术和深度信息提取技术,为后续的三维信息恢复及三维模型构建打下了一定的基础。主要内容如下:首先,简要介绍了三维腹腔镜手术系统和基于双目立体视觉的深度信息获取原理。然后,详细分析了经典的Harris特征匹配算法,根据其优势和不足,从Harris角点检测算子、特征向量的描述、特征匹配及匹配算法的实现等方面进行深入探究,提出了一种具有尺度不变特征的Harris特征匹配算法。在MATLAB 7.0编程环境下对腹腔镜手术图像进行仿真实验,实验中能够提取较多的角点,而且匹配率较高,证明了该算法的优越性,达到了预期效果。最后,通过分析特征匹配算法与区域匹配算法的优势与不足,该文引入互补策略,利用特征匹配视差图的鲁棒性和区域匹配视差图的致密性,将两种匹配算法相结合,提出了一种改进的Harris角点特征与区域联合的匹配算法。算法中采用改进的Harris角点信息进行初匹配以提高处理速度,对特征匹配后图像对中其他大量非特征点,利用视差梯度约束的区域匹配得到最终致密的视差图。在此基础上,采用两摄像机主光轴平行的双目视觉成像系统,用非接触式三角测量法来获取腹腔镜手术的深度信息。在MATLAB7.0编程环境下,对联合匹配算法进行了仿真实验,实验结果表明:此算法效率较高,不仅能在视差不连续处进行准确匹配,而且能够产生致密的视差图。所得到的视差图像中,各物体的轮廓较为清晰,容易区分,远近距离关系也能在灰度值上较好地体现出来。
[Abstract]:This paper presents a new Harris feature matching algorithm based on binocular stereo vision .
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R616;TP391.41

【参考文献】