面向低分辨率单目内窥镜图像的三维多孔结构重建

发布时间：2021-07-10 10:44

　　三维多孔结构是内窥镜在医疗外科手术和工业检查领域常见的一种场景,然而内窥镜成像分辨率低,其应用场景纹理特征弱、噪声大,这导致应用传统的从运动中恢复结构（SFM）算法进行多孔结构的三维重建和定位难度大,可行性低。为此,本文提出了一种面向低分辨率单目内窥镜图像序列的三维多孔结构重建方法。首先将基于加权引导滤波的图像增强算法应用于内窥镜图像纹理细节的提升;接着利用快速行进（FMM）算法去除漂浮杂质;然后提出了一种检测离群点对的方法用于优化特征点匹配结果,通过SFM计算获得稀疏点云;最后针对本文研究的多孔结构,提出了一种基于模板匹配和最小二乘拟合的孔洞三维结构提取方法。实验结果表明:多孔球面上的重建结果中孔间距和孔直径的相对误差均小于10%,真实肾结石手术场景上的重建与实际相符,验证了本文整体算法流程的有效性、准确性和可行性。 

【文章来源】：光学精密工程. 2020,28(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

图像增强流程

本文利用FMM算法[17]去除由于漂浮杂质反光和内窥镜自带光源直射导致图像中产生的高亮区块,减少对特征提取和匹配的干扰。设计的图像修复流程如图2所示。经2.1节纹理增强后的图像作为待修复图像,经过二值化和形态学膨胀操作生成的图像作为修复模板,输入FMM算法模型中。此修复方法可以在不影响图像原始纹理结构的情况下实现对内窥镜图像中高亮区块的去除。2.3 引入离群点对检测的特征匹配与稀疏重建

由于相机运动的平滑性,在同一次特征匹配结果中,每对匹配点在像素坐标系的X方向上的像素距离值原则上不会出现过大的差异,Y方向上亦如此。本文方法基于此假设,检测像素坐标关系表现比较异常的点对。图3所示为X坐标约束下的离群点检测算法,流程中,假设两幅图像通过初始匹配得到N对匹配特征点,算法统计了每个匹配点对中两点在像素坐标系的X方向上的差值,然后设计了搜索策略来搜索和定位离群点。多次实验表明阈值α在2～4之间取值时效果最佳。将此流程图中的X都改为Y即可同理得到Y坐标约束下的离群点检测流程。在X坐标约束和Y坐标约束下标记出的离群点都视为错误匹配结果,进行剔除。通过离群点对的检测与删除,能够有效地去除特征相似但是位置关系异常的匹配点对,为下一步的相机位姿估计提供准确度更高的数据源。

【参考文献】：
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本文编号：3275765