【摘 要】
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内窥镜在医疗诊断及外科手术中起到关键性的作用。传统的二维内窥镜无法提供组织器官结构的确切位置,不利于医生对疾病的诊断与治疗。为此,本文对双目立体医用内窥镜展开探索,重点对内窥镜图像的预处理及立体匹配技术展开研究。在内窥镜图像的预处理过程中,首先使用Bouguet方法完成原始图像对的立体矫正;然后将原始RGB内窥镜图像转换为不同颜色空间来研究对应直方图均衡化的效果,结果表明,采用YUV颜色空间进行直
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内窥镜在医疗诊断及外科手术中起到关键性的作用。传统的二维内窥镜无法提供组织器官结构的确切位置,不利于医生对疾病的诊断与治疗。为此,本文对双目立体医用内窥镜展开探索,重点对内窥镜图像的预处理及立体匹配技术展开研究。在内窥镜图像的预处理过程中,首先使用Bouguet方法完成原始图像对的立体矫正;然后将原始RGB内窥镜图像转换为不同颜色空间来研究对应直方图均衡化的效果,结果表明,采用YUV颜色空间进行直方图均衡化所得到的最终RGB图像更满足人眼观察要求,其结果的图像中各通道的直方图统计结果也更加均匀。在对特征点提取与匹配方面,使用比率法及RANSAC方法对初始匹配结果进行筛选,结果表明,SURF匹配算法可满足内窥镜位置估计对精确度及运行效率的要求。在内窥镜图像稠密重建方面,针对内窥镜环境的特殊性,对传统的引导滤波算法做出了改进,提出了一种基于引导滤波及视差图融合的立体匹配算法。该算法通过构建最短臂长图及阈值分割将原图分为两块区域分别进行针对性的处理后,再利用视差图融合的方法将不同区域的结果进行融合。在Middlebury标准测试数据集图像上对所提算法进行了实验验证,结果表明,改进算法在6组弱纹理图像上的平均误匹配率仅为9.67%。表明改进算法在图像的弱纹理区域具有较好的表现,可有效提升医用内窥镜图像的立体匹配精度,有助于内窥镜图像的稠密重建工作的开展。
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