基于双目视觉的医疗器械三维模型及可视化研究

【摘要】：随着社会的进步,外科手术越来越朝着微创伤、低风险、高效率的方向发展。目前,计算机集成外科手术系统的发展大大提高了外科手术的成功率。手术导航作为计算机集成外科手术系统不可或缺的一部分,在对手术计划的制定、最佳手术路径的选择、实习医生的训练等方面具有重要意义。双目视觉是计算机视觉领域的一个重要研究领域,它基于视差原理,通过模拟人类的双眼来获取物体的三维信息,对空间位置进行定位。双目视觉已经被广泛应用于智能机器人,工业测量,生产自动化等领域。基于双目视觉原理,论文主要对获取医疗器械三维数据的整个过程进行了深入研究,并对医疗器械360°的三维模型重建及其可视化进行了相应的探索,主要包括摄像机标定、立体匹配与三维数据的生成等内容。摄像机标定是双目视觉的基础,标定结果的好坏对三维立体数据的精度具有较大影响。针对手术导航系统操作简单、精度高、稳定性好等要求,本论文采用经典的张氏棋盘法对摄像机进行标定,标定过程简单、快速、稳定。立体匹配是双目视觉的重点与难点问题,匹配结果主要受到图像低纹理、遮挡等因素的影响。为了尽量提高立体匹配的精度,本论文通过对三种主要的图像分割算法——区域生长法、K-means法和分水岭法进行深入研究对比,最终采用分水岭算法对目标医疗器械进行分割后再进行立体匹配,减少非目标区域对匹配精度的影响。同时,在深入研究了基于局部区域与基于局部边缘特征的匹配方法后,本文结合两种局部匹配的优点,以局部边缘的立体匹配结果为约束,提出了基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法,实验结果表明,该方法能够有效地对因低纹理与遮挡引起的误匹配进行抑制,大大提高了立体匹配的精度。为了能够获取到医疗器械的360°三维模型,本论文在多角度三维数据融合方面进行了深入研究,提出了通过棋盘角点和空间同心圆的方法来拟合目标医疗器械多角度旋转时所在的平面参数与中心坐标,利用旋转平面参数和中心坐标即可将各角度的三维数据融合在一起。最后,本论文采用Delaunay算法,利用可视化开发库(Visualization Toolkit,VTK)对基于双目视觉获取的医疗器械三维点云进行了三维可视化重建。
【关键词】：手术导航 双目视觉 医疗器械 三维重建 三维可视化
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41