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随着科学技术的发展,三维内窥镜对提高微创手术的成功率变得至关重要,利用三维内窥镜获得手术场景的三维信息,提供给诊疗者可以有效缩短术后恢复周期和提高手术成功率。本文主要针对双目电子内窥镜设计了一套基于结构光的三维场景重建方案和三维融合方案。搭建的三维内窥镜成像系统由结构光生成与照明模块,双目内窥镜模块,图像获取、显示模块与后端处理模块组成。本文明确内窥镜相机的数学模型和误差模型,利用OpenCV库标定得到双目的内部参数和外部参数,获取刚体内窥镜的双目位姿关系。针对体内环境弱纹理的特性,本文以伪随机编码方法设计了三种基于空域散斑编码结构光,对已经实现标定后的双目摄像机,利用半全局块匹配算法SGBM,在近距离小视场场景下得到对应深度图并进行探究讨论。在对整体深度图的测量的实验中,所设计的三种结构光均能够得到相对于无结构光更平滑完整的深度图。对于几乎无纹理的纸面,16×16码元的结构光的深度图与对应距离拟合平面的误差均值最低可达到0.38mm,误差均方根最低可达到0.54mm。利用散斑空间结构缩小半全局匹配算法中的视差搜索范围,通过验证,提高了深度图的精度并缩短了代价匹配时间。相比无结构光的深度图,4×4码元的均方根误差减小至0.51倍,8×8码元的均方根误差减小至0.57倍,16×16码元的均方根误差减小至0.76倍。限制视差后的平均单次匹配时间,4×4码元缩短至0.42倍,8×8码元缩短至0.37倍,16×16码元缩短至0.35倍,显著降低了所消耗的时间。综合考虑速度和精度,8×8码元的结构光限制视差后对于深度图的优化最佳。最后对得到的深度图进行三维场景重建和三维融合,采用迭代最近点ICP算法对近距离小视场的重建结果实现了三维拼接融合,完成对肾脏模型大视场的三维测量。单幅图片的视场是34.03 °,而实验对10幅图片拼接后的视场大小为71.46°,提升2.10倍,大大增加了观测的视场范围。本文主要探究的是散斑结构光的编码以及其对于双目匹配算法的优化,实现三维场景重建和三维融合。实验证明,本文所选取的结构光能够提升常用的双目匹配算法SGBM的精度,且提出的限制视差搜索方案能进一步优化深度图的精度和匹配速度。三维融合得到的观测视场范围相对单幅图像得到了大幅提升。