[发明专利]一种基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法

权利要求书

1.一种基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，其特征在于：该方法通过左右视图双目匹配生成点云，并进行预处理；计算左视图序列相邻位点的二维特征点偏移量作为点云配准的初始变换矩阵平移向量，从而实现内窥图像的三维拼接，该方法具体包括如下步骤：

S1.内窥镜左右视图序列获取：即移动双目内窥镜的镜头，拍摄目标器官左右视图序列；

S2.点云生成：即使用SGBM算法对左右视图进行双目匹配生成视差图，通过自适应阈值对视差图进行迭代均值插值，去除空洞，根据视差图生成相应的点云；

S3.点云预处理：即对初始点云进行离群点剔除、点云分割、降采样预处理操作；

S4.相邻左视图二维特征匹配：即对左视图序列相邻位点进行SURF二维特征匹配，根据匹配点在相邻两位点的平均变化值作为偏移量并生成变换矩阵；

S5.点云配准：即以二维特征匹配生成的变换矩阵作为点云序列的初始变化矩阵，进行ICP的配准。

2.根据权利要求1所述的基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，其特征在于,所述的步骤S2具体为：

对左视图和右视图通过SGBM算法进行双目匹配；

将视差值从小到大排列，设定前10%处值为阈值，即小于此视差值的点为空洞；

对于空洞，计算其周围3*3矩阵的平均值作为其新的视差值；

迭代上述操作。

3.根据权利要求1所述的基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，其特征在于,所述的步骤S3具体为：

采用半径式离群点剔除法，剔除初始点云中固定半径的球体范围内几乎没有邻域点的点；

通过点云分割截取Z值在固定范围内的点云区域，剔除因光照原因产生的大片空洞；

通过体素降采样对去空洞的点云进行降采样操作。

4.根据权利要求1所述的基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，其特征在于,所述的步骤S4具体为：

通过SURF对左视图序列相邻位点进行二维特征匹配；

计算所有特征匹配点对在X和Y方向上偏移的平均距离；

在变换矩阵中，通过对平移向量 T=表示X和Y方向变换的 tx和ty赋相应的值生成初始变换矩阵；

设置阈值为体素尺寸的15倍，使用该初始矩阵进行相邻点云的ICP粗配准；

设置阈值为体素尺寸的1.5倍，使用粗配准得到的变换矩阵作为初始变换矩阵，进行相邻点云的ICP精配准。