[发明专利]单目内窥镜三维图像的显示方法和系统在审
| 申请号: | 202210101874.0 | 申请日: | 2022-01-27 |
| 公开(公告)号: | CN114463236A | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
| 发明(设计)人: | 郭毅军;陈竹;严崇源;唐豪;黄潇峰 | 申请(专利权)人: | 重庆西山科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T19/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人: | 白雪瑾;彭家恩 |
| 地址: | 400000 重庆市北部新区*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 内窥镜 三维 图像 显示 方法 系统 | ||
1.一种单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,包括:
获取观察区域的单目内窥镜图像;
将所述单目内窥镜图像输入预先建立的单目内窥镜图像与视差图对应关系的模型中,得到所述单目内窥镜图像对应的视差图;其中,所述视差图用于表征所述单目内窥镜图像与虚拟视点图像之间各个对应像素的位置偏差;所述虚拟视点图像为与所述单目内窥镜图像存在位置偏差的虚拟图像;
根据所述视差图和单目内窥镜图像,得到所述虚拟视点图像;
对所述虚拟视点图像和单目内窥镜图像进行图像融合,得到对应的单目内窥镜三维图像。
2.如权利要求1所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述单目内窥镜图像与视差图对应关系的模型的预先建立方法,包括:
从预先构建的训练数据集中获取多个训练图像;将多个所述训练图像作为输入,进行机器学习,训练得到单目内窥镜图像与视差图对应关系的模型。
3.如权利要求2所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述单目内窥镜图像与视差图对应关系的模型,包括:
编码器模块,用于提取输入的单目内窥镜图像的特征图像;
解码器模块,用于根据所述编码器模块提取的特征图像,获取所述单目内窥镜图像的视差图。
4.如权利要求3所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述编码器模块包括:多个第一卷积层和多个下采样层;所述第一卷积层与下采样层一一对应连接;
所述第一卷积层包括拉普拉斯叠加层和卷积单元;
所述拉普拉斯叠加层用于与对应卷积层输入的图像进行拉普拉斯金字塔融合处理,并输出拉普拉斯融合处理后的特征图像至所述卷积单元;
所述卷积单元用于对拉普拉斯融合处理后的特征图像进行卷积处理,输出卷积处理后的特征图像至所述下采样层;
所述下采样层用于对卷积处理后的特征图像的尺寸进行缩小处理。
5.如权利要求4所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述下采样层利用双线性插值方式对卷积处理后的特征图像的尺寸进行缩小处理。
6.如权利要求4所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述解码器模块包括:多个第二卷积层和多个上采样层;其中,所述第二卷积层的数量与第一卷积层的数量相同,所述上采样层与所述第二卷积层一一对应连接;
所述第二卷积层用于对输入的特征图像进行卷积处理,输出卷积处理后的特征图像至所述上采样层;
所述上采样层用于对卷积处理后的特征图像的尺寸进行放大处理;
其中,多个所述第二卷积层中的前预设数量的第二卷积层中包括CBAM注意力模型,所述CBAM注意力模型用于将输入的特征图像与预先构建的通道注意力组件相乘,得到通道注意力特征图像,将通道注意力特征图像与预先构建的空间注意力组件相乘,得到优化后的特征图像。
7.如权利要求6所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,所述上采样层利用双线性差值方式对卷积处理后的特征图像的尺寸进行放大处理。
8.如权利要求1所述的单目内窥镜三维图像的显示方法,其特征在于,根据所述视差图和单目内窥镜图像,获取所述虚拟视点图像,包括:
获取所述视差图中各个像素点的视差值;
根据各个像素点的视差值,确定所述单目内窥镜图像中各个像素点与虚拟视点图像中对应像素点的像素坐标差值;
将所述单目内窥镜图像中各个所述像素点的位置按照对应像素点的像素坐标差值进行移动后,得到虚拟视点图像。
9.一种单目内窥镜三维图像的显示系统,其特征在于,包括:
单目内窥镜图像采集装置,用于采集观察区域的单目内窥镜图像;
处理器,用于执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述介质上存储有程序,所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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