微创手术内窥镜图像拼接技术研究

发布时间：2020-12-15 07:13

　　内窥镜微创手术是外科手术中的一个重要发展方向,而且内窥镜能够很好的辅助医师进行临床诊断、治疗,以及完成微创外科手术。相比于一般的外科手术来说,内窥镜微创手术是经过一个很小的创口,通过观察内窥镜图像来得到其内部的信息构造。内窥镜成像对病灶的诊断及治疗方面都有着十分重要的作用,然而内窥镜成像的特点是成像范围小,对较大器官的扫查无法实现一次就完成,这就影响了医师对于病变范围和细节进行详细判断,不利于病变的定性诊断,运用图像拼接技术就能很好的解决该问题。然而针对内窥镜图像拼接的误匹配多,实时性要求高和图像尺度变化等问题,本文对内窥镜图像拼接技术进行了详细研究,主要内容如下:首先,对内窥镜图像拼接中的流程和核心技术进行了简要的概述,主要分为五个方面的内容,提取关键点、生成描述子、关键点配准、计算变换矩阵、最后是图像融合,其中特征点匹配是重点。然后,对图像拼接领域的经典算法SIFT(Scale invariant feature transform)进行了详细研究并对其进行了改进。由于特征点匹配的过程中会产生误匹配,而现有的误匹配剔除技术一般仅选用单一的方法,针对该问题,本文提出将最近邻匹配法和R... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 内窥镜图像拼接研究意义和背景
    1.2 内窥镜图像拼接的研究现状
    1.3 本文的主要工作和结构安排
        1.3.1 本文的主要工作
        1.3.2 本文的结构安排
第二章 内窥镜图像拼接框架
    2.1 内窥镜图像拼接的基本流程
    2.2 内窥镜图像拼接的特点
    2.3 内窥镜图像拼接的常用方法
    2.4 图像配准
        2.4.1 图像配准的分类
        2.4.2 图像配准的模型
        2.4.3 图像配准的常用方法
    2.5 图像融合
    2.6 本章小结
第三章 基于改进SIFT的内窥镜图像拼接
    3.1 SIFT算法原理
        3.1.1 DOG空间极值点检测
        3.1.2 SIFT特征点描述
    3.2 特征匹配
        3.2.1 Kd-Tree搜索算法
        3.2.2 BBF（BestBinFirst）算法
    3.3 改进的特征点对提纯算法
        3.3.1 基于K最近邻的特征点匹配算法
        3.3.2 RANSAC算法
    3.4 图像匹配关系与变换矩阵估计
    3.5 内窥镜图像融合结果
    3.6 实验结果与分析
    3.7 本章小结
第四章 基于金字塔ORB的内窥镜图像拼接
    4.1 基于金字塔的ORB特征点检测方法
        4.1.1 构建尺度空间
        4.1.2 FAST特征点检测
    4.2 ORB特征点描述
        4.2.1 BRIEF描述子的建立
        4.2.2 BRIEF描述子的方向
    4.3 汉明距离匹配
    4.4 特征点对提纯和变换矩阵估计
    4.5 内窥镜图像融合结果
    4.6 实验结果与对比分析
        4.6.1 尺度变化实验
        4.6.2 金字塔ORB配准性能验证
        4.6.3 金字塔ORB与改进SIFT的性能对比实验
        4.6.4 金字塔ORB拼接结果图
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：2917880