CN109949260B

CN109949260B - 一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法

Info

Publication number: CN109949260B
Application number: CN201910263382.XA
Authority: CN
Inventors: 何香颖; 张军; 侯雨舟
Original assignee: Xiaozhi Future Chengdu Technology Co ltd
Current assignee: Xiaozhi Future Chengdu Technology Co ltd
Priority date: 2019-04-02
Filing date: 2019-04-02
Publication date: 2021-02-26
Anticipated expiration: 2039-04-02
Also published as: CN109949260A

Abstract

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，S1、计算关节点三维坐标；S2、计算坐标偏移量；S3、初始位置定位；S4、确定移动基准点坐标；S5、逐次位移并拍摄图像；S6、图像拼接；本发明提供的一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，通过对人体关节点检测，能够得知两张图像的重叠部分的位置和大小，进而实现对两项图的匹配拼接，图像拼接更为容易。

Description

一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法。

背景技术

在原有的影像链中，X光源、束光器中心、平板探测器中心位于同一直线上，位置相对固定且只有一个自由度(上下移动)，X光源发出的圆锥型光束穿过束光器，形成特定形状大小的光束，该光束穿过待拍摄物体并被位于物体后方的平板探测器接收。

出于影像诊断层面的需求，通常需要整个人体脊椎的信息，而平板探测器通常一次只能获取部分信息。为了能将完整的脊椎信息表现在一张图像上，通常需要图像拼接。一般情况下，图像拼接是基于图像配准的，即匹配两张图像重叠部分的点，并以此为依据连接两张图像。这种完全基于算法的拼接方式计算量较大，拼接也容易出现错误。

发明内容

针对上述现有技术中，本发明提供一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，通过对人体关节点检测，能够得知两张图像的重叠部分的位置和大小，进而实现对两项图的匹配拼接，图像拼接更为容易。

本发明所采用的技术方案为：

一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，包括以下步骤：

S1、计算关节点三维坐标：双目相机获取检测位上人体的RGBD图像，通过解算获得人体的关节点三维坐标，所述关节点三维坐标包括人体双肩关节点三维坐标和若干人体的其他关节点三维坐标；

S2、计算坐标偏移量：将人体双肩关节点的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标偏移量；

S3、初始位置定位：平板探测器根据所述坐标偏移量进行初始位置定位，移动到相应的初始位置，之后X光源启动拍摄，得到初始拍摄图像；

S4、确定移动基准点坐标：根据所述初始位置得到所述初始位置的基准点坐标；

S5、逐次位移并拍摄图像：平板探测器以所述基准点为基准且以多个预设间距调节值为长度进行逐次的位移，所述平板探测器每次移动到位之后，X光源启动拍摄，拍摄完成之后进行下一次位移，得到多个拍摄图像；

S6、图像拼接：根据每次拍摄的图像进行图像连续的自动拼接。

进一步的，S1中：

S1.1、通过所述双目相机对检测位上的场景进行拍摄，采集位于检测位上人体的RGBD图像信息，通过所述处理器将RGBD图像信息进行立体处理，获得RGB图像和深度图像，所述深度图像包括影像信息和景深信息；

S1.2、基于人体关节点检测的深度学习模型计算若干人体关节点在所述深度图像中的所在位置，并确定若干人体关节点在所述深度图像中的关节点图像坐标；

S1.3、根据所述关节点图像坐标、所述景深信息和预先设置的双目相机标定参数计算与关节点图像坐标对应的关节点三维坐标，所述关节点三维坐标用于表征人体关节点在所述场景中的三维坐标值；所述关节点三维坐标包括人体双肩关节点三维坐标和若干人体的其他关节点三维坐标。

进一步的，S6中：

S6.1、确定对准点：所述对准点为A图像中的关节点一和关节点二以及B图像中的节点三和关节点四，所述关节点一与所述关节点三为人体同一关节点，所述关节点二与所述关节点四为人体同一关节点；

S6.2、对准点匹配：将所述关节点一与所述关节点三重合，所述关节点二与所述关节点四重合，得到矩形重叠区；

S6.3、对所述矩形重叠区进行图像融合，得到新的A图像，所述A图像与下一B图像进行继续上述S6.1、S6.2的拼接步骤，直至完整凭借所有的图像为止。

进一步的，所述基准点位于所述平板探测器的上端、下端或中部，所述平板探测器位于不同的位置具有不同的基准点，每一基准点均作为所述平板探测器下一次移动的起点。

进一步的，为了实现先后拍摄的两张图像中具有一定宽度的重合区域，以便在重合区域内确定对准点，预设间距调节值小于所述平板探测器上端到下端之间的距离。

预设间距调节值的大小根据人体关节点的位置特征设置，在先后拍摄的两张图像上需要有相同的关节点出现。

进一步的，所述预设双肩关节点的纵向坐标值与所述平板探测器的高度位置相对应。

进一步的，所述平板探测器连接有驱动装置，所述驱动装置的控制端与所述处理器的输出端连接。

本发明的有益效果为：本技术方案通过双目相机获取检测位上人体的RGBD图像，通过基于人体关节点检测的深度学习模型解算获得人体关节点三维坐标，关节点三维坐标包括人体双肩关节点三维坐标和若干人体的其他关节点三维坐标，将人体双肩关节点的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标偏移量，处理器根据坐标偏移量向平板探测器驱动机构发出控制指令，驱动平板探测器在垂直方向上移动，能够自动调节平板探测器至适当的初始位置，从而便于后续平板探测器位移的正确性，保证后续影像拍摄效果，从而便于图像拼接的有效性。

此外，由于通过确定人体关节点作为判断两张图像重合的对准点，容易判断两张图像重叠部分的位置和大小，通过人体关节点作为对准点来引导图像的拼接，无疑大大降低了拼接图像的难度，同时也保证了图像拼接的效果。

附图说明

图1是本发明中硬件设置的结构示意图；

图2是本发明中平板探测器初始位置定位状态下移过程的结构示意图；

图3是本发明中平板探测器初始位置定位状态上移过程的结构示意图；

图4是本发明中平板探测器逐次位移状态的结构示意图；

图5是本发明中拼图状态的结构示意图；

图6是本发明中方法流程框图。

图中：双目相机1；人体双肩关节点2；其他关节点3；平板探测器4；X光源5；基准点6；预设间距调节值7；对准点8；关节点一8.1；关节点二8.2；矩形重叠区9；A图像10；B图像11。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。

实施例1：

如图1-图6所示，本实施例提供一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，包括如下步骤：

S1、计算关节点三维坐标：位于检测位前方的双目相机1获取检测位上人体的RGBD图像，通过解算获得人体的关节点三维坐标，关节点三维坐标包括人体双肩关节点2三维坐标和若干人体的其他关节点3三维坐标；

S2、计算坐标偏移量：将人体双肩关节点2的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标偏移量；

S3、初始位置定位：平板探测器4根据坐标偏移量进行初始位置定位，移动到相应的初始位置，之后X光源5启动拍摄，得到初始拍摄图像；

S4、确定移动基准点6坐标：根据初始位置得到初始位置的基准点6坐标；

S5、逐次位移并拍摄图像：平板探测器4以基准点6为基准且以多个预设间距调节值7为长度进行逐次的位移，平板探测器4每次移动到位之后，X光源5启动拍摄，拍摄完成之后进行下一次位移，得到多个拍摄图像；

实施例2：

本实施例是在上述实施例1的基础上进行优化限定。

S1中：

S1.1、通过双目相机1对检测位上的场景进行拍摄，采集位于检测位上人体的RGBD图像信息，通过处理器将RGBD图像信息进行立体处理，获得RGB图像和深度图像，深度图像包括影像信息和景深信息；

S1.2、基于人体关节点检测的深度学习模型计算若干人体关节点在深度图像中的所在位置，并确定若干人体关节点在深度图像中的关节点图像坐标；

S1.3、根据关节点图像坐标、景深信息和预先设置的双目相机1标定参数计算与关节点图像坐标对应的关节点三维坐标，关节点三维坐标用于表征人体关节点在场景中的三维坐标值；关节点三维坐标包括人体双肩关节点2三维坐标和若干人体的其他关节点3三维坐标；

具体的，双目相机1标定参数包括相机焦距、图像中心坐标和图像畸变系数，根据图像畸变系数和关节点图像坐标计算得到关节点校正坐标；根据深度图像中的景深信息，确定与关节点图像坐标对应的关节点深度值，关节点深度值为关节点三维坐标中的Z轴坐标值；将关节点深度值、关节点校正坐标和图像中心坐标带入三维坐标计算模型，计算得到关节点三维坐标；

人体关节点检测的深度学习模型和三维坐标计算模型均为现有计算模型，带入对应的参数即可实现对人体关节点三维坐标的计算。

实施例3：

本实施例是在上述实施例1的基础上进行优化限定。

S6中：

S6.1、确定对准点8：对准点8为A图像10中的关节点一8.1和关节点二8.2以及B图像11中的节点三和关节点四，关节点一8.1与关节点三为人体同一关节点，关节点二8.2与关节点四为人体同一关节点；

S6.2、对准点8匹配：将关节点一8.1与关节点三重合，关节点二8.2与关节点四重合，得到矩形重叠区9；

S6.3、对矩形重叠区9进行图像融合，得到新的A图像10，A图像10与下一B图像11进行继续上述S6.1、S6.2的拼接步骤，直至完整凭借所有的图像为止。

实施例4：

本实施例是在上述实施例1的基础上进行优化限定。

S2中：关节点三维坐标包括人体双肩关节点2三维坐标和若干人体的其他关节点3三维坐标，由于双目相机1与X光源5、束光器、平板探测器4保持相对位置不变，故平板探测器4在合适的位置时，RGB图像中人体的双肩的纵向坐标都是相对固定的，将人体双肩关节点2的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标偏移量，坐标偏移量便成为平板探测器4移动方向和幅度的根据，具体计算如下：

Y3＝Y1-Y2

其中，人体双肩关节点2的纵坐标值为Y1，预设双肩关节点的纵坐标值为Y2，坐标偏移量为Y3。

实施例5：

本实施例是在上述实施例1-4中任一项实施例的基础上进行优化限定。

预设双肩关节点的纵向坐标值与平板探测器4的高度位置相对应，从而通过判断预设双肩关节点的纵向坐标值与人体双肩关节的纵向坐标值的差值，即可得出平板探测器4需要上移或下移的相应距离。

平板探测器4的移动方向具体如下：

人体双肩关节点2的纵向坐标值大于预设双肩关节点的纵向坐标值，平板探测器4上移，反之则下移。

实施例6：

本实施例是在上述实施例5的基础上进行优化限定。

基准点6位于平板探测器4的上端、下端或中部，本实施例中，基准点6位于平板探测器4的上端，平板探测器4位于不同的位置具有不同的基准点6，每一基准点6均作为平板探测器4下一次移动的起点。

实施例7：

本实施例是在上述实施例6的基础上进行优化限定。

为了实现先后拍摄的两张图像中具有一定宽度的重合区域，以便在重合区域内确定对准点8，预设间距调节值7小于平板探测器4上端到下端之间的距离。

预设间距调节值7的大小根据人体关节点的位置特征设置，在先后拍摄的两张图像上需要有相同的关节点出现。

实施例8：

本实施例是在上述实施例7的基础上进行优化限定。

平板探测器4连接有驱动装置，驱动装置的控制端与处理器的输出端连接。

具体的，驱动装置为驱动电机，驱动电机上通过齿轮传动或链条转动等方式实现对平板探测器4的升降操作，平板探测器4升降动作的传动结构均采用现有的传动结构，不局限于电机传动。

本技术方案通过双目相机1获取检测位上人体的RGBD图像，通过基于人体关节点检测的深度学习模型解算获得人体关节点三维坐标，关节点三维坐标包括人体双肩关节点2三维坐标和若干人体的其他关节点3三维坐标，将人体双肩关节点2的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标偏移量，处理器根据坐标偏移量向平板探测器4驱动机构发出控制指令，驱动平板探测器4在垂直方向上移动，能够自动调节平板探测器4至适当的初始位置，从而便于后续平板探测器4位移的正确性，保证后续影像拍摄效果，从而便于图像拼接的有效性。

此外，由于通过确定人体关节点作为判断两张图像重合的对准点8，容易判断两张图像重叠部分的位置和大小，通过人体关节点作为对准点8来引导图像的拼接，无疑大大降低了拼接图像的难度，同时也保证了图像拼接的效果。

本发明不局限于上述可选实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

S6、图像拼接：根据每次拍摄的图像进行图像连续的自动拼接，S6中：

2.根据权利要求1所述一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于，

S1中：

S1.1、通过所述双目相机对检测位上的场景进行拍摄，采集位于检测位上人体的RGBD图像信息，通过处理器将RGBD图像信息进行立体处理，获得RGB图像和深度图像，所述深度图像包括影像信息和景深信息；

3.根据权利要求1所述一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于，所述基准点位于所述平板探测器的上端、下端或中部，所述平板探测器位于不同的位置具有不同的基准点，每一基准点均作为所述平板探测器下一次移动的起点。

4.根据权利要求3所述一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于，

所述预设间距调节值小于所述平板探测器上端到下端之间的距离。

5.根据权利要求4所述的一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于：所述预设双肩关节点的纵向坐标值与所述平板探测器的高度位置相对应。

6.根据权利要求5所述的一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法，其特征在于：所述平板探测器连接有驱动装置，所述驱动装置的控制端与处理器的输出端连接。