机器人辅助外科视觉导航系统图像配准研究

【摘要】在机器人辅助外科手术中，病灶的正面图像信息对外科医生来说不但在视觉上清晰可见，而且手术时方便操作，因此，如何获取病灶的正面图像信息有很重要的研究意义。得到病灶信息正面图像的必要条件是配准各个角度含有病灶的图像信息并融合配准后的图像。因此，本文提出基于序列图像(不同角度拍摄的图像)的图像配准方法,主要研究基于外加标记点的序列图像配准和基于特征点的序列图像配准。本文的主要研究内容和成果如下：1.设计了图像配准的系统模型(包括实验硬件系统和软件算法流程)。根据本文的图像特征设计了图像配准步骤；对比分析了图像配准的空间变换模型，并对每一种变换给出具体例子及使用环境；对比分析了三种(灰度、特征、变换域)配准方法的优缺点，结合本文的研究对象提出了基于标记点的序列图像配准和基于特征点的序列图像配准。2.提出了基于外加标记点的序列图像配准，设计了易于识别、提取的蓝色标记点和自适应的动态窗口。首先提取标记点区域，计算标记点质心坐标，然后利用基于Laplacian矩阵的图像匹配方法，根据本文序列图像的配准策略对两个不同数量的点集进行图像配准，最后对左右摄像机配出的图像进行加权融合，获得头模图像的正面图像。3.利用头模的自然特征研究了基于特征点的序列图像配准。对SURF算法中三个主要参数(组数、层数、Hessian矩阵的行列式阈值)的确定方法进行了分析研究，实现了配准算法的实时性、准确性和鲁棒性。首先利用SURF算法对序列图像进行特征点的提取，根据特征点间的欧式距离进行特征点的粗匹配，利用RANSAC算法进行特征点的精配准，提高配准的精度，然后根据本文的序列图像配准策略配出左右摄像机最终的图像，接着利用正弦变换校正配出的左右摄像机的图像，最后利用加权图像融合获得头模的正面图像。实验表明，本文提出的序列图像配准方法能很好的获取病灶的正面图像信息。基于外加标记点的序列图像配准和基于特征点的序列图像配准最终融合的图像与正脸图像的均方根误差和平均误差均较小，符合本文临床应用要求。
【作者】王海风；
【导师】卢韶芳；
【作者基本信息】吉林大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】机器人辅助外科；序列图像配准；标记点；特征点；动态窗口；

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