【摘 要】
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超高清内窥镜系统在微创手术中的应用在近年来越来越广泛,其超高的成像分辨率为内窥镜检查带来了极大便利。但同时也面临着景深较短,需要频繁调整焦距,并且无法同时对整幅画面清晰成像的问题。本文针对上述问题,在超高清内窥镜系统下,对自动对焦和多聚焦融合技术进行了研究,具体内容如下:首先,本文搭建了超高清4K腹腔内窥镜摄像系统,并设计搭建了合适的对焦和多聚焦机构。对焦结构方面,采用高精度和快响应的音圈电机驱动
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超高清内窥镜系统在微创手术中的应用在近年来越来越广泛,其超高的成像分辨率为内窥镜检查带来了极大便利。但同时也面临着景深较短,需要频繁调整焦距,并且无法同时对整幅画面清晰成像的问题。本文针对上述问题,在超高清内窥镜系统下,对自动对焦和多聚焦融合技术进行了研究,具体内容如下:首先,本文搭建了超高清4K腹腔内窥镜摄像系统,并设计搭建了合适的对焦和多聚焦机构。对焦结构方面,采用高精度和快响应的音圈电机驱动成像传感器CMOS,调节传感器与光学成像镜头之间的距离。多聚焦结构方面,由分光棱镜将光路一分为二,传到两个CMOS上同时成像。其次,根据内窥镜摄像系统的特性,针对自动对焦算法中的对焦深度法进行了研究。讨论了现有的典型清晰度评价函数及其特点,并针对目前对焦搜索策略的不足,提出一种变步长爬山法对焦搜索策略。先对整个对焦曲线进行粗略搜索,缩小搜索范围;然后利用清晰度曲线梯度变化动态调整搜索步长。相比传统爬山搜索法,这种动态调节步长的搜索策略能够实现又快又准的对焦操作。最后,提出利用多聚焦融合方法算法,将近景清晰和远景清晰的腹腔镜图片进行融合,从而达成景深扩展的效果。采用了端到端模型GEU-Net和非端到端SESF-Fuse两个深度学习多聚焦融合方法。利用COCO数据集的分割标签生成预训练数据集,并提出利用SCARED腹腔镜数据集的深度信息生成内窥镜数据集进行微调。针对腹腔图像的局部复杂纹理特征,在两个框架上加入了空洞卷积层,加强了全局语义特征的提取,弱化了局部纹理特征,改善了器官边界复杂区域的融合效果。此外还利用图像的开闭运算对决策图进行后处理,减小误差。最终选择了改进后的SESF-Fuse模型,在通用公开Lytro测试数据集上,融合评价指标Qg、Qcb和Qy分别达到0.7137,0.7951,0.9766,相比现有算法性能优异。在自采腹腔镜数据集Qg、Qcb和Qy达到0.6234,0.7176,0.9809。综上所述,本文基于超高清内窥镜成像系统提出的自动对焦方法以及多聚焦融合算法具有较好的性能,在微创手术中内窥镜的诊疗中具有较高应用价值。
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