CN106485650A - 确定匹配点对的方法及图像获取方法 - Google Patents
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Abstract
确定匹配点对的方法及图像获取方法。所述确定匹配点对的方法包括：对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。本发明的技术方案确定匹配点对的方式较简单，计算量小，且获得的匹配点对的准确度高，获得的拼接后的图像精度高。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种确定匹配点对的方法及图像获取方法。
背景技术
数字X射线摄影(DR，Digital Radiography)设备是计算机数字图像处理技术与X射线放射技术相结合而形成的一种先进的医疗设备。数字X射线摄影设备因其辐射剂量小、影像质量高、疾病的检出率和诊断的准确性较高而被广泛的应用。
在诊断脊椎前突、侧弯、下肢畸形等骨科疾病，或者进行骨折复位、关节移位、截骨术和椎弓根螺钉插入时，需要医学影像设备的辅助，而X射线摄影设备由于其成本低、剂量小、且能够实现无创可视化等优点，目前成为上述诊断的首选设备。但是由于X射线摄影设备在平板尺寸方面的限制，其成像范围难以覆盖完整的脊椎或下肢区域。此时，通常通过对脊椎或四肢长骨采集图像序列，利用图像处理算法将图像序列进行准确拼接，为医生提供准确的影像信息，以完成对上述骨科疾病的诊断。
通过X射线摄影设备采集图像时，相邻两次拍摄的人体解剖位有所不同，故采用的剂量也不同，因此相邻图像之间重叠区域的灰度差异也较大。另外，拍摄图像的过程中，为避免受检者受到过多的辐射剂量，通常会通过限束器遮去不必要的原发X射线，其能将X射线照射野限制在所需的最小范围，但是图像中限束器覆盖的区域会对精确拼接造成干扰。此外，为了保护受检者，拍摄过程中也会尽量的降低辐射剂量，因此拍摄获得的X射线图像中噪声干扰较大，图像清晰度差。
基于上述的原因，要获得拼接精度较高的图像是目前图像拼接技术领域的技术难点。现有的对X射线图像的拼接通常采用基于特征、基于灰度、基于变换域的拼接方法，对于基于特征的图像拼接方法而言，其首先对待配准图像进行预处理，提取特定的特征集；然后根据相似性度量函数，对特征集的描述进行匹配，进而实现图像的位置匹配。基于特征的图像拼接方法对图像的灰度变化具有较强的鲁棒性，且采用基于特征的图像拼接方法进行图像拼接时，提取了待拼接图像的显著特征，在很大程度上压缩了图像的信息量，故采用该拼接方法计算量较小，执行速度较快。对于基于灰度的图像拼接方法而言，其主要是利用图像的灰度信息，选择一个合适的能够度量图像之间相似程度的代价函数，然后采用某种搜索策略，取使该相似性代价函数值取得最值的对应变换模型的参数值。然而基于灰度的图像拼接方法搜索最优参数的过程计算量比较大，算法执行时间长，对图像噪声的敏感性强，对图像灰度依赖性比较强，且两幅待拼接图像重叠区域之间的灰度差异的大小将会影响拼接的精确度。而基于变换域的图像拼接方法则是通过快速傅里叶变换将两幅图像从空间域变换到频率域，通过两幅图像的互功率谱的相位直接计算出两幅图像的平移、旋转和缩放的对应参数，以实现图像的拼接。然而基于变换域的图像拼接方法受图像边缘显著差异和噪声等影响，有可能得不到正确的拼接参数，故通常基于变换域的图像拼接方法较多应用于拼接初始时配准参数的确定。因此，目前较多采用基于特征的拼接方法以实现对X射线图像的拼接。然而采用现有的基于特征的拼接方法获得的图像的拼接精度仍不高，对临床诊断有一定的影响。
此外，现有的确定待拼接图像的匹配点对的方法较复杂、计算量大，准确度低(现有确定匹配点对的方法获得的匹配点对中仍然包括了错误的匹配点对)。
因此，如何能够简单的确定准确的匹配点对，获得拼接精度高的图像，成为目前亟待解决的问题之一。
发明内容
本发明要解决的问题是提供一种确定匹配点对的方法及装置，以简单的方式确定准确的匹配点对。提供一种图像获取方法及装置，以使得拼接后获得的图像精度高。
为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种确定匹配点对的方法，包括：
对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。
可选的，所述坐标为横坐标或者纵坐标。
可选的，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
可选的，所述对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对包括：
对所述两幅图像分别进行特征点检测，并获得与所述特征点对应的特征向量；
基于所述两幅图像的特征点对应的特征向量之间的相似性测度以生成初始匹配点对。
本发明技术方案还提供一种确定匹配点对的方法，包括：
对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。
可选的，所述第一坐标为横坐标，所述第二坐标为纵坐标；
或者，所述第一坐标为纵坐标，所述第二坐标为横坐标。
可选的，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
可选的，所述对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对包括：
对所述两幅图像分别进行特征点检测，并获得与所述特征点对应的特征向量；
基于所述两幅图像的特征点对应的特征向量之间的相似性测度以生成初始匹配点对。
为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种图像获取方法，包括：
对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对；
基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
可选的，所述坐标为横坐标或者纵坐标。
可选的，所述基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移包括：
以所述匹配点对的横坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在水平方向的偏移；
以所述匹配点对的纵坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移。
可选的，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种图像获取方法，包括：
对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对；
基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
可选的，所述第一坐标为横坐标，所述第二坐标为纵坐标；
或者，所述第一坐标为纵坐标，所述第二坐标为横坐标。
可选的，所述基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移包括：
以所述匹配点对的横坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在水平方向的偏移；
以所述匹配点对的纵坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移。
可选的，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
与现有技术相比，本发明技术方案具有以下优点：
对两幅图像中的特征点进行匹配生成初始匹配点对，考虑到两幅图像中任意一幅图像相对于另一幅图像在水平方向或竖直方向不存在偏移或者偏移很小，因此以初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，确定直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。以直方图统计的方式确定匹配点对的方式较简单，计算量小，且获得的匹配点对的准确度高。
在确定两幅图像的匹配点对的过程中，考虑到两幅图像中任意一幅图像在水平方向和竖直方向上相对于另一幅图像均存在偏移，因此，初始匹配点对中错误的匹配点对和最终确定的匹配点对(正确的匹配点对)在两个坐标(纵坐标及横坐标)之差的差异也会较大，因此，在以直方图统计的方式确定匹配点对的过程中，先以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，最终确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。通过对第一直方图，第二直方图进行统计的方式确定匹配点对的方式简单，计算量小，且由于考虑了两幅图像可能在水平方向或竖直方向均存在偏移，因此，在一定程度上提高了最终获得的匹配点对的准确度。
在对相邻两幅图像进行拼接时，对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对，考虑到相邻两幅图像在水平方向偏移较大，在竖直方向偏移较小或者不存在；或者在竖直方向偏移较大，在水平方向偏移较小或不存在；因此，在初始匹配点对中确定匹配点对的过程中生成涉及一个方向坐标之差及与该坐标之差对应的初始匹配点对个数的直方图，通过直方图统计的方式来确定匹配点对，采用直方图统计的方式确定匹配点对，方式简单，且计算量小，最终获得的匹配点对的准确度高，基于最终获得的匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移，根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域，并根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接，由于确定的匹配点对的准确度高，因此基于该匹配点对对相邻两幅图像进行拼接时，拼接后的图像精度高。
对相邻两幅图像进行拼接时，对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对，在初始匹配点对中确定匹配点对的过程中，或者说在所述初始匹配点对中去除错误的匹配点对以获得正确的匹配点对的过程中，考虑到相邻两幅图像在水平方向和竖直方向存在整体偏移，因此，在以直方图统计的方式在所述初始匹配点对中确定匹配点对时，先以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。上述确定匹配点对的过程中，若相邻两幅图像之间在竖直方向偏移较大，第一坐标可以为纵坐标，第二坐标可以为横坐标；若相邻两幅图像之间在水平方向偏移较大，第一坐标可以为横坐标，第二坐标可以为纵坐标。因此，可以根据相邻两幅图像之间实际的相对位置关系来对相邻两幅图像中的初始匹配点对中的错误的匹配点对尽可能的去除，进而可以以较简单的方式获得准确度较高的匹配点对，再以该匹配点对之间的位置关系确定相邻两幅图像之间的偏移，并根据所述偏移来确定相邻两幅图像的重叠区域，根据所述重叠区域对相邻两幅图像进行拼接，由于可以获得准确度高的匹配点对，或者说提高了获得正确的匹配点对的概率，因此，在很大程度上提高了拼接获得的图像的精度，且拼接后的图像符合实际的临床需求。
附图说明
图1是本发明实施例一的确定匹配点对的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一的图像获取方法的流程示意图；
图3-a至图3-d是相邻两幅图像之间的位置关系示意图；
图4是本发明实施例二的确定匹配点对的方法的流程示意图；
图5是本发明实施例二的图像获取方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。
正如现有技术中所描述的，目前采用基于特征的拼接方法相对于基于灰度、基于变换域的拼接方法而言计算量较小，且执行速度快，因此，现有技术中通常采用基于特征的拼接方法来实现图像拼接，具体地，就是采用特征点检测算法检测待拼接图像的特征点，然后对检测到的特征点的信息进行描述，根据相邻两幅图像的特征点之间的相似关系，生成二者之间的匹配点对集合，然后对生成的匹配点对集合进行筛选以获取正确的匹配点对集合，最后根据正确的匹配点对集合来实现相邻两幅图像的拼接。然而现有的基于特征的图像拼接方法获得的图像的拼接精度不高，发明人经过实践分析知晓，现有的基于特征的图像拼接方法，在对匹配获得的匹配点对集合中错误的匹配点对进行去除时，去除了错误的匹配点对后获得的匹配点对中仍然会存在错误的匹配点对，也即最终获得的匹配点对的准确度不高，因此导致最终获得的图像的拼接精度不高，且现有确定匹配点对的方法复杂计算量大。
因此，发明人提出一种简单且可准确的确定匹配点对的方法，以下通过具体的实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例一
本实施例中，当两幅图像在水平方向存在较大偏移在竖直方向不存在偏移或者偏移较小，或者两幅图像在竖直方向存在较大偏移在水平方向不存在偏移或者偏移较小时(可根据实际的应用场景来确定两幅图像在竖直和水平方向偏移的程度，也可以由先验知识知晓两幅图像在竖直和水平方向偏移的程度)，通过如下方式确定两幅图像之间的匹配点对。
请参见图1，图1是本发明实施例一的确定匹配点对的方法的流程示意图，如图1所示，本实施例的确定匹配点对的方法包括：
S101：对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
S102：以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
S103：确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。
执行S101，首先分别对两幅图像中的特征点进行检测，本实施例中，可以通过检测两幅图像中的角点、检测两幅图像中曲线的局部最大曲率点、检测两幅图像中具有局部最大曲率窗口的中心点及闭合区域的重心等特征点来对所述两幅图像的特征点进行检测。在采用不同的方式检测到两幅图像的特征点后，对于不同的特征点的检测方式，均可以通过位于所述特征点预设邻域的像素点的信息来对所述特征点进行描述，进而生成与不同的检测方法相对应的可以描述所述特征点信息的特征向量，或者说生成与所述特征点对应的特征向量。接下来基于某种相似性测度，如：特征向量之间的欧式几何距离，来对检测到的两幅图像的特征点进行匹配，也就是说对于两幅图像的特征点而言，判断两个特征点之间是否匹配，可以通过判断与该对特征点对应的特征向量之间的欧式几何距离是否小于预定的阈值来判断该对特征点之间是否匹配。
另外，本实施例中，在进行特征点检测时，可以分别对两幅图像的全部进行检测以获得特征点，也可以只对两幅图像的部分进行检测获得特征点，或者说可以根据实际的经验预估所述两幅图像的初始重叠区域，仅在预估的初始重叠区域中对两幅图像的特征点进行检测，也即仅对所述两幅图像的部分区域进行特征点的检测，这样可以提高特征点的检测速度，进而也可以在一定程度上加快确定初始匹配点对的速度。
在通过S101获得两幅图像的初始匹配点对后，需要去除所述初始匹配点对中的错误的匹配点对，本实施例中具体通过如下方式去除所述初始匹配点对中的错误的匹配点对。
执行S102，以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图。本实施例中，所述初始匹配点对的坐标之差可以为所述初始匹配点对的横坐标之差，也可以为所述初始匹配点对的纵坐标之差。若两幅图像在竖直方向基本上不存在偏移，或者偏移非常小，此时可以以所述初始匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图。若两幅图像在水平方向上基本上不存在偏移，或者偏移非常小，此时可以以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图。本实施例中，以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，进而确定匹配点对为例来进行说明。
举例来说，若两幅图像分别为I1和I2，初始匹配点对中属于I1的像素点的坐标为(x1i,y1i)、属于I2的像素点的坐标为(x2i,y2i)，(i∈[1,N]，N为初始匹配点对的个数)，以y2i-y1i为横坐标，并对与y2i-y1i对应的初始匹配点对的个数进行统计，如：当初始匹配点对的纵坐标之差为6个像素单位时，与其对应的初始匹配点对的个数为20，根据该统计信息，生成以初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与该纵坐标之差对应的初始匹配点对的个数为纵坐标的直方图，通过该直方图中对初始匹配点对在不同纵坐标之差下所对应的初始匹配点对个数的统计，可以去除错误的初始匹配点对，这是因为通过S101中检测获得的初始匹配点对中，正确的匹配点对仍然占了大部分，因此，在所述直方图的一个簇中所包含的初始匹配点对个数之和最大时，该簇中所包含的初始匹配点对为正确的匹配点对的可能性最大，因此，保留直方图中，初始匹配点对个数之和最大时所在簇中所包括的初始匹配点对，将其他簇中所包括的初始匹配点对作为错误的匹配点去除。本实施例中，所述簇可以根据经验值而定也可以通过实验获得，也即在生成所述直方图之前，需根据经验值或者实验获得的值对簇的宽度进行定义。本实施例中，所述簇的宽度可以在4～6个像素点之间。
通过S102可以去除初始匹配点对中纵坐标之差不属于计算出的大部分初始匹配点对的纵坐标之差的那部分初始匹配点对，也即去除所述初始匹配点对中错误的匹配点对，接下来，执行S103，确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对，也即确定了两幅图像之间真正的匹配点对，或者说确定了两幅图像之间正确的匹配点对。
需要说明的是，在实际去除初始匹配点对中错误的匹配点对的过程中，可能会出现不同的簇中所包含的初始匹配点对个数相同的情况，此时则需要对所述直方图进行均值滤波，在对经过了均值滤波后的直方图中保留初始匹配点对个数之和为最大时其所在簇中所包含的初始匹配点对，所保留的初始匹配点对即为两幅图像之间的匹配点对。
在其他实施例中，还可以以所述初始匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，生成直方图的过程以及确定匹配点对的方式与上述相类似，此处不再赘述。
对应上述的确定匹配点对的方法，本实施例还提供一种确定匹配点对的装置，所述确定匹配点对的装置包括：
匹配单元，用于对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
直方图生成单元，用于以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
匹配点对确定单元，用于确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。
所述确定匹配点对的装置的具体实施可参考所述确定匹配点对的方法的实施，在此不再赘述。
本实施例还提供一种X射线摄影系统，包括上述的确定匹配点对的装置。
本实施例还提供一种图像获取方法，请参见图2，图2是本发明实施一的图像获取方法的流程示意图，如图2所示，所述图像获取方法包括：
S101′：对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
S102′：以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
S103′：确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对；
S104′：基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
S105′：根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
S106′：根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
本实施例中获取的图像为拼接后的图像，对于图像拼接而言，待拼接的图像通常为相邻的两幅图像，如采用X射线摄影系统采集的图像，对于X射线摄影系统采集到的图像而言，相邻两幅图像之间不存在旋转关系，且在对相邻两幅图像采集时，受检者所在平面和探测器所在平面之间是平行的，相邻两幅图像之间的放大率差异可以忽略不计，因此，相邻两幅图像之间只存在位置上的平移关系，即相邻两幅图像仅存在沿水平方向和竖直方向上的偏移，故可根据相邻两幅图像之间实际的位置关系来尽可能的去除所述初始匹配点对中错误的匹配点对以获得准确度高的匹配点对。采用X射线摄影系统采集图像时，探测器和球管可以沿立柱所在方向移动(通常也称之为探测器和球管沿竖直方向移动)，如：立位拍摄，也可以沿平床X轴所在方向移动(通常也称之为探测器和球管沿水平方向移动)，如：卧位拍摄。若探测器和球管沿立柱所在方向或平床X轴(长轴)所在方向移动时，探测器移动时所在导轨的精度足够高，探测器在沿立柱所在方向移动的过程中在与其垂直的方向移动较小或者基本上没有移动，探测器在沿平床X轴所在方向移动的过程中在与其垂直的方向移动较小或者基本上没有移动，相邻两幅图像在与立柱所在方向垂直的方向或者在与平床X轴所在方向垂直的方向的偏移比较小或者基本上不存在，也即待拼接的两幅图像之间仅在一个方向的偏移较大，则可以通过图2所示的方法对相邻两幅图像进行拼接。
需要说明的是本实施例中，对于上述的探测器和球管沿立柱所在方向移动，即立位拍摄，以立柱所在方向为竖直方向(纵坐标)，与立柱所在方向垂直的方向为水平方向(横坐标)进行说明，相应的立位拍摄时采集到的图像的横坐标和纵坐标与上述描述的方向相对应。对于上述的探测器和球管沿水平方向移动，即卧位拍摄而言，以平床X轴所在方向为水平方向(横坐标)，与平床X轴所在方向垂直的方向为竖直方向(纵坐标)，相应的以卧位拍摄时采集到的图像的横坐标和纵坐标与其描述的方向相对应。
图2中S101′～S103′中确定匹配点对的方法与实施例一中确定匹配点对的方法相类似，此处不再赘述，本实施例中仍以上述的以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，进而确定匹配点对为例来进行说明，也即以探测器和球管沿竖直方向移动(立位拍摄)，探测器在沿竖直方向移动的过程中在水平方向移动较小或者基本上没有移动时对采集到的相邻两幅图像进行拼接为例来说明。
通过执行S101′～S103′，可以对所述初始匹配点对中错误的匹配点对进行去除，接下来执行S104′，基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移。具体地，本实施例中是以匹配点对的横坐标之差的均值作为相邻两幅图像之间在水平方向的偏移，以匹配点对的纵坐标之差的均值作为相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移。举例来说：若最终获得的匹配点对为K个，其中属于I1的像素点的坐标为(x1i,y1i)、属于I2的像素点的坐标为(x2i,y2i)，则相邻两幅图像之间在水平方向的偏移相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移
本实施例中，相邻两幅图像之间在水平方向的偏移非常小(如：立位拍摄或者纵向拼接)，故Δx趋于零，在其他实施例中，相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移非常小(如：卧位拍摄或者横向拼接)，则Δy趋于零。
执行S105′，根据S104′获得的相邻两幅图像之间在水平方向和竖直方向的偏移确定二者之间的重叠区域。由上述可知，在执行S101′时，可以根据实际的经验预估所述相邻两幅图像的大致重叠区域，仅在预估的重叠区域中对相邻两幅图像的特征点进行检测，这样可以提高特征点的检测速度，进而提高确定匹配点对的速度以及图像拼接的速度。因此本步中，以执行S101′时，在相邻的两幅图像I1和I2中，分别提取了预估的初始重叠区域I1′和I2′(I1′和I2′的图像尺寸相同)对初始重叠区域I1′和I2′进行特征点检测和匹配后获得的I1′和I2′之间在水平方向的偏移Δx，在竖直方向的偏移Δy为例，来说明如何获得I1′和I2′之间的重叠区域。
具体地，本实施例中通过如下方式确定I1′和I2′之间的重叠区域。本实施例中建立水平向右为X轴正方向，竖直向下为Y轴正方向的直角坐标系，由于I1′和I2′的图像尺寸相同，故I1′和I2′的高度H(沿Y轴方向)以及I1′和I2′的宽度W(沿X轴方向)均相同。以I2′的上边界与I1′的上边界之间的相对位置关系作为I1′和I2′在竖直方向的偏移Δy，以I2′的左边界与I1′的左边界的相对位置关系作为I1′和I2′在水平方向的偏移Δx。实际拼接过程中可能会出现Δx、Δy均大于零，Δx大于零、Δy小于零，Δx小于零、Δy大于零，Δx、Δy均小于零的情况，以下结合图3-a至图3-d的相邻两幅图像之间的位置关系示意图，对这四种情况下重叠区域的确定进行简单的说明。
此外，需要说明的是，图3-a至图3-d仅为相邻两幅图像之间的位置关系示意图，其示出了相邻两幅图像之间在水平方向和竖直方向均存在偏移的情况，并未示意出可能存在的相邻两幅图像之间在水平方向或者竖直方向的偏移趋于零的情况，但本发明的技术方案并不局限于图3-a至图3-d所示的情况。
本实施例中，若Δx、Δy均大于零，则如图3-a所示，I2′的上边界和I1′的上边界均位于Y轴正向，I2′的上边界位于I1′的上边界的下方，I2′的上边界相对于I1′的上边界沿Y轴正向的偏移为I1′和I2′在竖直方向的偏移Δy，此时I1′和I2′在竖直方向重叠的高度为H-Δy；I2′的左边界和I1′的左边界均位于X轴正向，I2′的左边界位于I1′的左边界的右方，I2′的左边界相对于I1′的左边界沿X轴正向的偏移为I1′和I2′在水平方向的偏移Δx，I1′和I2′在水平方向重叠的宽度为W-Δx。在确定了I1′和I2′在水平方向和竖直方向重叠的宽度后，则可以确定I1′和I2′的重叠区域，而I1′和I2′之间的重叠区域，也即I1和I2之间的重叠区域。
若Δx大于零、Δy小于零，则如图3-b所示，I2′的上边界位于Y轴负向、I1′的上边界位于X轴，I2′的上边界位于I1′的上边界的上方，I2′的上边界相对于I1′的上边界的偏移沿Y轴负向，此时I1′和I2′在竖直方向重叠的高度为H+Δy；I2′的左边界和I1′的左边界均位于X轴正向，I2′的左边界位于I1′的左边界的右方，I2′的左边界相对于I1′的左边界沿X轴正向的偏移为I1′和I2′在水平方向的偏移Δx，I1′和I2′在水平方向重叠的宽度为W-Δx。在确定了I1′和I2′在水平方向和竖直方向重叠的宽度后，则可以确定I1′和I2′的重叠区域，而I1′和I2′之间的重叠区域，也即I1和I2之间的重叠区域。
若Δx小于零、Δy大于零，则如图3-c所示，I2′的上边界和I1′的上边界均位于Y轴正向，I2′的上边界位于I1′的上边界的下方，此时I1′和I2′在竖直方向重叠的高度为H-Δy；I2′的左边界位于Y轴，I1′的左边界位于X轴正向，I2′的左边界位于I1′的左边界的左方，I2′的左边界相对于I1′的左边界的偏移沿X轴负向，I1′和I2′在水平方向重叠的宽度为W+Δx。在确定了I1′和I2′在水平方向和竖直方向重叠的宽度后，则可以确定I1′和I2′的重叠区域，而I1′和I2′之间的重叠区域，也即I1和I2之间的重叠区域。
若Δx小于零、Δy小于零，则如图3-d所示，I2′的上边界位于Y轴负向、I1′的上边界位于X轴，I2′的上边界位于I1′的上边界的上方，I2′的上边界相对于I1′的上边界的偏移沿Y轴负向，此时I1′和I2′在竖直方向重叠的高度为H+Δy；I2′的左边界位于Y轴，I1′的左边界位于X轴正向，I2′的左边界位于I1′的左边界的左方，I2′的左边界相对于I1′的左边界的偏移沿X轴负向，I1′和I2′在水平方向重叠的宽度为W+Δx。在确定了I1′和I2′在水平方向和竖直方向重叠的宽度后，则可以确定I1′和I2′的重叠区域，而I1′和I2′之间的重叠区域，也即I1和I2之间的重叠区域。
需要说明的是本实施例中是以I2′的上边界与I1′的上边界之间的相对位置关系作为I1′和I2′在竖直方向的偏移Δy，以I2′的左边界与I1′的左边界的相对位置关系作为I1′和I2′在水平方向的偏移Δx。在其他实施例中，I1′和I2′在竖直方向的偏移Δy也可以以I2′的下边界与I1′的下边界之间的相对位置关系而定，I1′和I2′在水平方向的偏移Δx也可以以I2′的右边界与I1′的右边界的相对位置关系而定，本实施例中对此不做限定。
执行S105′，根据S104′获得的相邻两幅图像的重叠区域，对二者之间进行拼接，仍以上述的I1和I2为例，由上述可知，S104′中实际上是对相邻两幅图像I1和I2中的预估的重叠区域I1′和I2′的重叠区域进行了确定，而I1′和I2′的重叠区域也即I1和I2的重叠区域。本实施例中，以该重叠区域的中心作为拼接点，先确定拼接点在I1′和I2′中的位置坐标，由于I1′和I2′与原图像I1和I2之间的相对位置关系是已知的，因此可以知晓拼接点在I1的位置以及拼接点在I2的位置，然后基于拼接点的位置来对I1和I2进行拼接，并对拼接后的图像进行融合。具体地，本实施例中仍建立以水平向右为X轴正向，竖直向下为Y轴正向的直角坐标系，I1和I2的左上角均位于该坐标系的原点，以I1为采集到的第一幅图像，I2为采集到的第二副图像为例，则在I1中保留像素点的纵坐标小于I1中的拼接点的纵坐标的像素点所在的区域，在I2中保留像素点的纵坐标大于拼接点的纵坐标的像素点所在的区域，将这两部分区域进行拼接以使得位于I1和I2中的拼接点重合。由于I1和I2之间存在灰度差异，因此在对I1和I2进行拼接后，位于拼接处上方和下方的图像会存在明显的灰度差异，故需对拼接后的图像进行融合。具体地，在拼接后的图像中过拼接点做与X轴平行的直线，称其为I1和I2之间的拼缝，在所述拼缝的上方(为I1)和下方(为I2)各取N个像素点，2N个像素点中每一个像素点的灰度值g通过如下公式获得：
g＝a1×I1(x1,y1)+a2×I2(x2,y2)
其中，a1+a2＝1，I1(x1,y1)为该像素点在I1中的灰度值，I2(x2,y2)为该像素点在I2中的灰度值。a1和a2为权重，当每一列的像素点的位置从位于I1到逐渐靠近拼缝，然后位于拼缝，再从远离拼缝到位于I2中，上述公式中权重a1由1逐渐变为0，权重a2由零逐渐变为1，通过加权平均的方式使得位于拼缝附近的区域的过渡较平滑以使得拼接后的图像更加符合实际的临床需求。
实际应用中，在对I1和I2完成拼接后，二者之间产生相对偏移的部分(该部分没有图像)可以采用黑色进行填充，或者采用与该偏移部分接近的背景区域的灰度值进行相应的填充。
本实施例中，是以探测器和球管沿竖直(纵坐标，立位拍摄)方向移动，探测器在沿竖直方向移动的过程中在水平方向移动较小或者基本上没有移动时对采集到的相邻两幅图像进行拼接为例来说明的，在其他实施例中，若探测器和球管沿水平(横坐标，卧位拍摄)方向移动，探测器在沿水平方向移动的过程中在竖直方向移动较小或者基本上没有移动，则对采集到的相邻两幅图像进行拼接时，确定匹配点对的过程中，以所述初始匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，在该直方图中确定匹配点对，并基于最终确定的匹配点对之间的位置关系对相邻两幅图像进行拼接。
至此，通过上述的步骤实现了对相邻两幅图像中的特征点进行检测，并对其进行匹配，生成匹配点对，最终根据匹配点对来确定相邻两幅图像的重叠区域，进而完成对相邻两幅图像的拼接。本实施例中采用简单且计算量小的方法确定了准确度高的匹配点对，基于该匹配点对进行拼接后获得的图像的拼接精度高。
对应上述的图像获取方法，本实施例还提供一种图像获取装置，所述图像获取装置包括：
匹配单元，用于对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
直方图生成单元，用于以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
匹配点对确定单元，用于确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对；
偏移确定单元，用于基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
重叠区域确定单元，用于根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
拼接单元，用于根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
所述图像获取装置的具体实施可参考所述图像获取方法的实施，在此不再赘述。
本实施例还提供一种X射线摄影系统，包括上述的图像获取装置。
实施例二
本实施例与实施例一不同的是实施例一中针对两幅图像仅在一个方向上偏移较大，在另外一个方向上偏移很小或基本上不存在偏移，对于实施例一中提到的立位拍摄和卧位拍摄，若探测器移动时所在导轨的精度不够，或者随着使用时间的增长，导轨的精度有所下降，探测器在沿竖直方向移动的过程中水平方向可能会出现偏移，探测器在沿水平方向移动的过程中竖直方向可能会出现偏移。
在上述的情况下，对于探测器和球管沿竖直方向移动，导轨只能保证待拼接图像在水平(横坐标)方向上不会出现较大的偏移，而在竖直(纵坐标)方向上，即使在特征点检测和特征向量匹配相对准确的前提下，计算获得的所有初始匹配点对的纵坐标之差会比所有初始匹配点对的横坐标之差大，因此，初始匹配点对中真正的匹配点对(最终确定的匹配点对或称之为正确的匹配点对)和错误的匹配点对之间的纵坐标之差的差异也会较大。
而对于探测器和球管沿水平方向移动，同样地，导轨只能保证待拼接图像在竖直(纵坐标)方向上不会出现较大的偏移，而在水平(横坐标)方向上，即使在特征点检测和特征向量匹配相对准确的前提下，计算获得的所有初始匹配点对的横坐标之差会比所有初始匹配点对的纵坐标之差大，因此，初始匹配点对中真正的匹配点对(最终确定的匹配点对或称之为正确的匹配点对)和错误的匹配点对之间的横坐标之差的差异也会较大。
以下以探测器和球管沿竖直方向移动为例对本实施例的确定匹配点对的方法进行详细的说明。
如上所述，探测器和球管沿竖直方向移动时，待拼接图像在水平(横坐标)方向上不会出现较大的偏移，而在竖直(纵坐标)方向上偏移较大。因此，初始匹配点对中真正的匹配点对(最终确定的匹配点对或称之为正确的匹配点对)和错误的匹配点对之间的纵坐标之差的差异也会较大。故，本实施例中，在所述初始匹配点对中确定匹配点对时，或者说在所述初始匹配点对中去除错误的匹配点对时，可以采用直方图统计的方式分别从统计较相近的纵坐标之差对应的初始匹配点对个数，较相近的横坐标之差对应的初始匹配点对个数两方面进行，以去除所述初始匹配点对中错误的匹配点对。此外，由于本实施例中是以探测器和球管沿竖直方向移动为例进行说明的，对于此种情况而言，相邻两幅图像在水平(横坐标)方向上不会出现较大的偏移，在竖直(纵坐标)方向上偏移较大，因此初始匹配点对中正确的匹配点(最终确定的匹配点对)和错误的匹配点对之间的纵坐标之差的差异也会较大，故本实施例中在所述初始匹配点对中确定匹配点对时，可以先对所述初始匹配点对的纵坐标之差进行直方图统计以获得第一匹配点对，再对获得的第一匹配点对的横坐标之差进行直方图统计以筛选出准确的匹配点对。
请参见图4，图4是本发明实施例二的确定匹配点对的方法的流程示意图；
S201：对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
S202：以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
S203：确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
S204：以所述第一匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
S205：确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。
执行S201～S203，本实施例中，以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与所述纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对的过程，与实施例一中以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与所述纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，并在该直方图中确定匹配点对的过程相类似，此处不再赘述。
通过S201～S203，可以去除初始匹配点对中纵坐标之差不属于计算出的大部分初始匹配点对的纵坐标之差的那部分初始匹配点对，也即去除所述初始匹配点对中部分错误的初始匹配点对以获得第一匹配点对，接下来，执行S204，以获得的第一匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，通过对第二直方图中第一匹配点对个数的统计来去除所述第一匹配点对中横坐标之差不属于计算出的大部分第一匹配点对的横坐标之差的那部分的第一匹配点对。
仍以两幅图像为I1和I2为例，若所述第一匹配点对中属于I1的像素点的坐标为(x1i,y1i)、属于I2的像素点的坐标为(x2i,y2i)，(i∈[1,M]，M为第一匹配点对的个数)，以x2i-x1i为横坐标，并对与x2i-x1i对应的第一匹配点对的个数进行统计，如：当所述第一匹配点对的横坐标之差为2个像素单位时，与其对应的第一匹配点对的个数为10，根据该统计信息，生成以第一匹配点对的横坐标之差为横坐标，与该横坐标之差对应的第一匹配点对的个数为纵坐标的第二直方图，通过该第二直方图中对第一匹配点对在不同横坐标之差下所对应的第一匹配点对个数的统计，可以去除所述第一匹配点对中还存在的错误的匹配点对。
执行S205，同样地，对于在所述初始匹配点对中去除了部分错误的匹配对后获得的第一匹配点对而言，在所述第一匹配点对中正确的匹配点对仍然是占大部分的，因此，在所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时，其所在簇所包含的第一匹配点对为正确的匹配点对(最终确定的匹配点对)的可能性也是最大的，因此，保留第二直方图中，第一匹配点对个数之和为最大时其所在簇中所包括的第一匹配点对，将其他簇中所包括的第一匹配点对作为错误的匹配点去除。本实施例中，所述簇可以根据经验值而定也可以通过实验获得，也即在生成所述第二直方图之前，需根据经验值或者实验获得的值对簇的宽度进行定义。本实施例中，所述簇的宽度可以在4～6个像素点之间。通过S205可以去除所述第一匹配点对中横坐标之差不属于计算出的大部分第一匹配点对的横坐标之差的那部分的第一匹配点对。
需要说明的是，在实际去除所述初始匹配点对中的错误的匹配点对的过程中，在所述第一直方图中可能会出现不同簇中所包含的初始匹配点对个数相同的情况，此时需对所述第一直方图进行均值滤波，在对经过了均值滤波后的第一直方图中保留初始匹配对个数之和为最大时其所在簇中所包含的初始匹配点对为第一匹配点对，然后以该第一匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的该第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，若所述第二直方图中仍存在不同簇中所包含的第一匹配点对个数相同的情况，此时也需对所述第二直方图进行均值滤波，确定经过了均值滤波后的第二直方图中第一匹配点对个数之和为最大值时其所在簇中所包含的第一匹配点对为匹配点对。
在其他实施例中，对于探测器和球管沿水平方向移动而言，所述第一坐标可以为横坐标，所述第二坐标可以为纵坐标，也即可以先以所述初始匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。
对应上述的确定匹配点对的方法，本实施例还提供一种确定匹配点对的装置，所述确定匹配点对的装置包括：
匹配单元，用于对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
第一直方图生成单元，用于以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
第一匹配点对确定单元，用于确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
第二直方图生成单元，用于以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
匹配点对确定单元，用于确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。
本实施例中，所述第一坐标可以为纵坐标，所述第二坐标可以为横坐标；在其他实施例中所述第一坐标可以为横坐标，所述第二坐标可以为纵坐标。
所述确定匹配点对的装置的具体实施可参考所述确定匹配点对的方法的实施，在此不再赘述。
本实施例还提供一种X射线摄影系统，包括上述的确定匹配点对的装置。
本实施例还提供一种图像获取方法，请参见图5，图5是本发明实施二的图像获取方法的流程示意图，如图5所示，所述图像获取方法包括：
S201′：对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
S202′：以所述初始匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
S203′：确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
S204′：以所述第一匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
S205′：确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对；
S206′：基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
S207′：根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
S208′：根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
本实施例中获取的图像为拼接后的图像，对于图像拼接而言，待拼接的图像通常为相邻的两幅图像，如实施例一中描述的，采用X射线摄影系统采集到的相邻两幅图像之间仅存在位置上的平移关系，本实施例中以探测器和球管沿竖直方向移动(待拼接的相邻两幅图像在竖直方向上偏移较大，在水平方向不会出现较大的偏移)为例来对本实施例的图像获取方法进行说明。
请继续参见图5，图5中S201′～S205′中确定匹配点对的方法与实施例二中确定匹配点对的方法相类似，此处不再赘述，S206′～S208′，基于匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移及相邻两幅图像的重叠区域并对所述相邻两幅图像进行拼接与实施例一中S104′～S106′相类似，此处不再赘述。
本实施例中是以探测器和球管沿竖直方向移动时，对采集到的相邻两幅图像进行拼接为例进行说明的。在其他实施例中，对于探测器和球管沿水平方向移动，在对采集到的相邻两幅图像进行拼接时，确定匹配点对的过程中可以先以所述初始匹配点对的横坐标之差为横坐标，与横坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的纵坐标之差为横坐标，与纵坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。在确定了匹配点对后，则可以根据匹配点对之间的位置关系，对相邻两幅图像进行拼接。
至此，通过上述的步骤实现了对相邻两幅图像中的特征点进行检测，并对其进行匹配，获得匹配点对，最终根据所述匹配点对来确定相邻两幅图像的重叠区域，进而完成对相邻两幅图像的拼接。本实施例中，对于探测器和球管沿竖直方向移动而言，第一坐标可以为纵坐标，第二坐标可以为横坐标；对于探测器和球管沿水平方向移动而言，第一坐标可以为横坐标，第二坐标可以为纵坐标。因此，可以对实际拼接过程中以不同体位拍摄时采集到的相邻两幅图像中的初始匹配点对中的错误的匹配点对尽可能的去除，以较简单的方式获得准确度较高的匹配点对。在以该匹配点对之间的位置关系确定相邻两幅图像之间的偏移，并根据所述偏移来确定相邻两幅图像的重叠区域，根据所述重叠区域对相邻两幅图像进行拼接时，由于提高了获得正确的匹配点对的概率，因此，基于准确度高的匹配点对进行图像拼接在很大程度上提高了拼接获得的图像的精度，且拼接后的图像符合实际的临床需求。
对应上述的图像获取方法，本实施例还提供一种图像获取装置，所述图像获取装置包括：
匹配单元，用于对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
第一直方图生成单元，用于以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
第一匹配点对确定单元，用于确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
第二直方图生成单元，用于以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
匹配点对确定单元，用于确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对；
偏移确定单元，用于基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
重叠区域确定单元，用于根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
拼接单元，用于根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
所述图像获取装置的具体实施可参考所述图像获取方法的实施，在此不再赘述。
本实施例还提供一种X射线摄影系统，包括上述的图像获取装置。
综上所述，本发明实施例提供的确定匹配点对的方法及装置、图像获取方法及装置、X射线摄影系统，至少具有如下有益效果：
对两幅图像中的特征点进行匹配生成初始匹配点对，考虑到两幅图像中任意一幅图像相对于另一幅图像在水平方向或竖直方向不存在偏移或者偏移很小，因此以初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图，确定直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。以直方图统计的方式确定匹配点对的方式较简单，计算量小，且获得的匹配点对的准确度高。
在确定两幅图像的匹配点对的过程中，考虑到两幅图像中任意一幅图像在水平方向和竖直方向上相对于另一幅图像均存在偏移，因此，初始匹配点对中错误的匹配点对和最终确定的匹配点对(正确的匹配点对)在两个坐标(纵坐标及横坐标)之差的差异也会较大，因此，在以直方图统计的方式确定匹配点对的过程中，先以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，最终确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。通过对第一直方图，第二直方图进行统计的方式确定匹配点对的方式简单，计算量小，且由于考虑了两幅图像可能在水平方向或竖直方向均存在偏移，因此，在一定程度上提高了最终获得的匹配点对的准确度。
在对相邻两幅图像进行拼接时，对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对，考虑到相邻两幅图像在水平方向偏移较大，在竖直方向偏移较小或者不存在；或者在竖直方向偏移较大，在水平方向偏移较小或不存在；因此，在初始匹配点对中确定匹配点对的过程中生成涉及一个方向坐标之差及与该坐标之差对应的初始匹配点对个数的直方图，通过直方图统计的方式来确定匹配点对，采用直方图统计的方式确定匹配点对，方式简单，且计算量小，最终获得的匹配点对的准确度高，基于最终获得的匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移，根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域，并根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接，由于确定的匹配点对的准确度高，因此基于该匹配点对对相邻两幅图像进行拼接时，拼接后的图像精度高。
对相邻两幅图像进行拼接时，对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对，在初始匹配点对中确定匹配点对的过程中，或者说在所述初始匹配点对中去除错误的匹配点对以获得正确的匹配点对的过程中，考虑到相邻两幅图像在水平方向和竖直方向存在整体偏移，因此，在以直方图统计的方式在所述初始匹配点对中确定匹配点对时，先以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图，确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；再以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图，确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。上述确定匹配点对的过程中，若相邻两幅图像之间在竖直方向偏移较大，第一坐标可以为纵坐标，第二坐标可以为横坐标；若相邻两幅图像之间在水平方向偏移较大，第一坐标可以为横坐标，第二坐标可以为纵坐标。因此，可以根据相邻两幅图像之间实际的相对位置关系来对相邻两幅图像中的初始匹配点对中的错误的匹配点对尽可能的去除，进而可以以较简单的方式获得准确度较高的匹配点对，再以该匹配点对之间的位置关系确定相邻两幅图像之间的偏移，并根据所述偏移来确定相邻两幅图像的重叠区域，根据所述重叠区域对相邻两幅图像进行拼接，由于可以获得准确度高的匹配点对，或者说提高了获得正确的匹配点对的概率，因此，在很大程度上提高了拼接获得的图像的精度，且拼接后的图像符合实际的临床需求。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (16)
1.一种确定匹配点对的方法，其特征在于，包括：
对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对。
2.如权利要求1所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，所述坐标为横坐标或者纵坐标。
3.如权利要求1或2所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
4.如权利要求1所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，所述对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对包括：
对所述两幅图像分别进行特征点检测，并获得与所述特征点对应的特征向量；
基于所述两幅图像的特征点对应的特征向量之间的相似性测度以生成初始匹配点对。
5.一种确定匹配点对的方法，其特征在于，包括：
对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对。
6.如权利要求5所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，
所述第一坐标为横坐标，所述第二坐标为纵坐标；
或者，所述第一坐标为纵坐标，所述第二坐标为横坐标。
7.如权利要求5或6所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
8.如权利要求5所述的确定匹配点对的方法，其特征在于，所述对两幅图像中的特征点进行匹配以生成初始匹配点对包括：
对所述两幅图像分别进行特征点检测，并获得与所述特征点对应的特征向量；
基于所述两幅图像的特征点对应的特征向量之间的相似性测度以生成初始匹配点对。
9.一种图像获取方法，其特征在于，包括：
对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的坐标之差为横坐标，与坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成直方图；
确定所述直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为匹配点对；
基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
10.如权利要求9所述的图像获取方法，其特征在于，所述坐标为横坐标或者纵坐标。
11.如权利要求9或10所述的图像获取方法，其特征在于，所述基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移包括：
以所述匹配点对的横坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在水平方向的偏移；
以所述匹配点对的纵坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移。
12.如权利要求9所述的图像获取方法，其特征在于，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
13.一种图像获取方法，其特征在于，包括：
对相邻两幅图像的特征点进行匹配以生成初始匹配点对；
以所述初始匹配点对的第一坐标之差为横坐标，与第一坐标之差对应的初始匹配点对个数为纵坐标生成第一直方图；
确定所述第一直方图中初始匹配点对个数之和最大时所在簇的初始匹配点对为第一匹配点对；
以所述第一匹配点对的第二坐标之差为横坐标，与第二坐标之差对应的第一匹配点对个数为纵坐标生成第二直方图；
确定所述第二直方图中第一匹配点对个数之和最大时所在簇的第一匹配点对为匹配点对；
基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移；
根据所述相邻两幅图像之间的偏移确定所述相邻两幅图像的重叠区域；
根据所述重叠区域对所述相邻两幅图像进行拼接。
14.如权利要求13所述的图像获取方法，其特征在于，
所述第一坐标为横坐标，所述第二坐标为纵坐标；
或者，所述第一坐标为纵坐标，所述第二坐标为横坐标。
15.如权利要求13或14所述的图像获取方法，其特征在于，所述基于所述匹配点对之间的位置关系确定所述相邻两幅图像之间的偏移包括：
以所述匹配点对的横坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在水平方向的偏移；
以所述匹配点对的纵坐标之差的均值为所述相邻两幅图像之间在竖直方向的偏移。
16.如权利要求13所述的图像获取方法，其特征在于，所述簇的宽度在4～6个像素点之间。
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
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Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN102737395A (zh) * | 2011-04-15 | 2012-10-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 一种医用x射线系统中的图像处理方法及装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109302632A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-02-01 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 获取直播视频画面的方法、装置、终端及存储介质 |
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