CN103955895A

CN103955895A - 基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法

Info

Publication number: CN103955895A
Application number: CN201410148540.4A
Authority: CN
Inventors: 梁萍; 陈雷; 吴文波; 薛劲; 穆梦娟
Original assignee: Chinese PLA General Hospital
Current assignee: Chinese PLA General Hospital
Priority date: 2014-04-14
Filing date: 2014-04-14
Publication date: 2014-07-30

Abstract

本发明公开一种基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，包括：获取内窥镜观测标志板的多幅畸变图像；检测获取的多幅畸变图像中的角点，选取满足拟合条件的畸变图像；针对选取的畸变图像，依据检测到的角点，拟合得到椭圆方程的参数；构建曲面投影模型，建立椭圆方程的参数、畸变图像像素点坐标以及真实图像像素点坐标之间的对应关系；根据拟合得到的椭圆方程的参数和畸变图像像素点坐标，依据已建立的对应关系，校正内窥镜畸变图像，得到真实图像。本发明能够精准自动的完成内窥镜畸变图像的校正，为临床病灶诊疗提供更准确地显示。

Description

基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法

技术领域

本发明涉及一种基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，适用于影像引导微创诊疗领域。

背景技术

医用内窥镜是一种常用的医疗器械，在手术过程中，医用内窥镜可以经人体的天然孔道，或者是经手术做的小切口进入人体内，进入到预检查的器官，方便医师直接窥视人体组织器官以及病灶的位置和变化。与传统的外科手术相比，医用内窥镜的功能性微创手术伤口小、手术精确性及安全性高，恢复速度快，所以已得到医生和患者的肯定，广泛应用于消化道、呼吸道、泌尿系统以及关节等病灶的术前检测与术中治疗过程中。然而，由于医用内窥镜采用广角镜头来获取更大角度的观测视野，所以医师通过内窥镜观测得到的图像存在畸变，而畸变图像并不符合人眼的观测习惯，影响了疾病诊疗的准确性。因此，内窥镜图像的畸变校正是医用内窥镜用于影像引导微创手术必须解决的问题。目前存在很多种内窥镜畸变校正方法和系统，但是存在畸变校正模型参数多、计算复杂、自动性差的缺陷。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，通过构建曲面投影模型完成内窥镜图像的畸变校正。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，包括：

获取内窥镜观测标志板的多幅畸变图像；

检测获取的多幅畸变图像中的角点，选取满足拟合条件的畸变图像；

针对选取的畸变图像，依据检测到的角点，拟合得到椭圆方程的参数；

构建曲面投影模型，建立椭圆方程的参数、畸变图像像素点坐标以及真实图像像素点坐标之间的对应关系；

根据拟合得到的椭圆方程的参数和畸变图像像素点坐标，依据已建立的对应关系，校正内窥镜畸变图像，得到真实图像。

利用本发明的方法，可以通过构建曲面投影模型自动完成内窥镜图像的畸变校正。

附图说明

图1是本发明实施例的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法的流程示意图；

图2是本发明所提出的用于内窥镜畸变校正的标志板示意图；

图3是本发明所提出的曲面投影模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

图1为本发明实施例的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法的流程示意图，具体步骤包括：

步骤S1，

获取内窥镜观测标志板的多幅畸变图像。

用于内窥镜畸变校正的标志板是双排黑白条纹间隔的二值化图片，如图2所示。内窥镜从不同角度观测该标志板，得到多幅内窥镜畸变图像。

步骤S2，

检测获取的多幅畸变图像中的角点，选取满足拟合条件的畸变图像。

例如，可以采用Canny角点算子检测所有内窥镜观测标志板得到的畸变图像，统计所有畸变图像中的角点数目，满足拟合条件的畸变图像优选为该图像中检测得到的角点数目不小于6个。当然还可以设定其他拟合条件。

步骤S3，

针对选取的畸变图像，依据检测到的角点，拟合得到椭圆方程的参数。此处，椭圆方程可以为标准方程，包括6个参数。

定义投影椭圆方程为：

Au²+2Buv+Cv²+Du+Ev+F=0

其中，B²<AC，A,C>0。

可得椭圆中心(u₀,v₀)和长半径a分别为：

根据检测得到的畸变图像中的角点，采用最小二乘法估计得到曲面投影参数。设在第j(j=1,2,...,N)幅标志板畸变图像中检测得到n个角点C_j,i(i=1,2,...,n;n?6)，畸变图像的椭圆方程为

A_{j} u_{j, i}^{2} + 2 B_{j} u_{j, i} v_{j, i} + C_{j} v_{j, i}^{2} + D_{j} u_{j, i} + E_{j} v_{j, i} + F_{j} = 0,

则椭圆方程参数可以通过下面方程得到：

多幅畸变图像的椭圆方程的参数拟合结果采用均值滤波得到平均值。

步骤S4，

构建曲面投影模型，建立椭圆方程的参数、畸变图像像素点坐标以及真实图像像素点坐标之间的对应关系。

构建曲面投影模型，根据曲面投影规则，建立曲面模型参数、畸变图像点坐标与真实图像点坐标之间的对应关系，具体表示如下：

定义世界坐标系O-XYZ下的一条直线段的起始点为X₁(x₁,y₁,z₁)和X₂(x₂,y₂,z₂)，经过投影球面x²+y²+z²=R²投影到焦距为f的像平面坐标系中，成像点分别为U₁(u₁,v₁)和U₂(u₂,v₂)，如图3所示，则根据投影关系可以得到：

\frac{x_{i}}{u_{i}} = \frac{y_{i}}{v_{i}} = \frac{\sqrt{x_{i}^{2} + y_{i}^{2}}}{\sqrt{u_{i}^{2} + v_{i}^{2}}} = \frac{z_{i}}{\sqrt{R^{2} - u_{i}^{2} - v_{i}^{2}}} = \frac{\sqrt{x_{i}^{2} + y_{i}^{2} + z_{i}^{2}}}{R^{2}}, (i = 1,2)

x_{i} = \frac{z_{i} u_{i}}{\sqrt{R^{2} - u_{i}^{2} - v_{i}^{2}}}, y_{i} = \frac{z_{i} v_{i}}{\sqrt{R^{2} - u_{i}^{2} - v_{i}^{2}}}, (i = 1,2)

u_{i} = \frac{R x_{i}}{\sqrt{x_{i}^{2} + y_{i}^{2} + z_{i}^{2}}}, v_{i} = \frac{R y_{i}}{\sqrt{x_{i}^{2} + y_{i}^{2} + z_{i}^{2}}}, (i = 1,2)

步骤S5，

对于真实图像中的像素点，依据已建立的对应关系，得到其对应的畸变图像中的像素点，采用双线性插值的方法计算该像素值。

当然，以上所述是本发明的优选实施方式。为方便说明起见，使用了步骤S1、S2等序号，但是应该认识到的是，这些步骤本身还可以包括其他过程，这些步骤之间还可以有其他步骤，这也在本发明的保护范围之内。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，包括：

步骤S1，获取内窥镜观测标志板的多幅畸变图像；

步骤S2，检测获取的多幅畸变图像中的角点，选取满足拟合条件的畸变图像；

步骤S3，针对选取的畸变图像，依据检测到的角点，拟合得到椭圆方程的参数；

步骤S4，构建曲面投影模型，建立椭圆方程的参数、畸变图像像素点坐标以及真实图像像素点坐标之间的对应关系；

步骤S5，根据拟合得到的椭圆方程的参数和畸变图像像素点坐标，依据已建立的对应关系，校正内窥镜畸变图像，得到真实图像。

2.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S1中，用于内窥镜畸变校正的标志板是双排黑白条纹间隔的二值化图片。

3.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S1中，获得的多幅畸变图像是内窥镜从多个角度观测标志板得到的图像。

4.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S2中，满足拟合条件的畸变图像为该图像中检测得到的角点数目不小于6个。

5.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S2中，采用Canny算子完成畸变图像中的角点检测。

6.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S3中，椭圆方程为标准方程，包括6个参数。

7.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S3中，依据已检测到的角点坐标，采用最小二乘法拟合得到椭圆方程的参数。

8.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S3中，多幅畸变图像的椭圆方程的参数拟合结果采用均值滤波得到平均值。

9.根据权利要求1所述的基于曲面投影模型的内窥镜畸变自动校正方法，其特征在于，在步骤S4中，经曲面投影模型的空间中的点必定落在一个椭圆上。