基于改进尺度不变特征变换的手术室多视点图像拼接算法

摘要：

目的 为了提高手术室环境下拼接后全景图像的主观质量,本文提出一种基于改进尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)的手术室多视点图像拼接算法.方法 基于SIFT特征点匹配算法,依据手术室采集设备为平行摄像机且获取的两视点高关注区域重叠较宽泛的特点,提出采用局部加权融合的拼接算法消除拼接重影,并在局部加权融合算法下,对参与图像空间变换的特征点在垂直方向增加约束,筛选出正确匹配特征点对以消除拼接折痕.结果 此算法解决了手术室拼接图像中手术衣的袖子、手术剪和手套的重影及治疗巾位置拼缝不对齐的问题,即消除了术野高关注度下的拼接重影及误匹配带来的拼接折痕,保证了两幅图像拼缝后的平滑过渡.结论 基于改进SIFT特征点匹配的算法获得了较好的主观手术画面的拼接质量.

关键词：图像拼接、多视点手术图像、尺度不变特征变换、图像配准、加权融合算法

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分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61672362、61272255;北京市自然科学基金4172012;北京市教育委员会科技发展计划一般项目KM201710025011;北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目2016000020124G103

在线出版日期：2018-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-14,39