[發明專利]一種立體腹腔鏡三維模型重建方法和裝置

在審

• 申請號: 201711435914.0
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN108154552A
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 羅火靈;何圣昊;賈富倉;尹大龍;宋瑞鵬;劉連新;方馳華;范應方;項楠;楊劍
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院;哈爾濱醫科大學附屬第一醫院;南方醫科大學珠江醫院
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;A61B34/20
• 代理公司: 深圳鼎合誠知識產權代理有限公司 44281
• 代理人: 任葵;彭家恩

1.一種立體腹腔鏡三維模型重建方法，其特征在于，包括：

左右相機采集物體的二維彩色圖像，同時記錄立體腹腔鏡上光學跟蹤工具的空間姿態信息；

基于所述二維彩色圖像求得稀疏的關鍵特征點，以所述稀疏的關鍵特征點為種子點，遍歷迭代得到密集點云；

根據所述密集點云生成左右圖像的視差圖；

根據所述當前姿態信息和手眼校準變換矩陣將所述視差圖反投影至相機坐標系統下的三維密集點云，再將所述三維密集點云變換至光學定位系統的坐標空間中，得到三維密集點云信息；

根據所述三維密集點云信息重建得到物體的表面模型。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述稀疏的關鍵特征點為種子點，遍歷迭代得到密集點云，具體包括：

以所述稀疏的關鍵特征點為種子點，設置一個固定尺寸的鄰域搜索空間；

計算每個種子點在所述鄰域搜索空間內的測度是否滿足預設的閾值，如果是，則把該鄰域內的點加入匹配關鍵點的隊列，否則，迭代計算下一個種子點。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述當前姿態信息和手眼校準變換矩陣將所述視差圖反投影至相機坐標系統下的三維點云，再將該所述三維密集點云變換至光學定位系統的坐標空間中，具體通過以下公式實現：

POINTS_tracker＝^trackerT_hand*^handT_eye*POINTS_camera

其中，POINTS_tracker為光學定位系統中的點，^trackerT_hand為立體腹腔鏡上光學跟蹤工具的空間姿態矩陣，^handT_eye為手眼校準矩陣，POINTS_camera為相機坐標系統中的點。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述三維密集點云信息重建得到物體的表面模型后，還包括：

對重建后的三維密集點云進行后處理，排除重建結果中的異常點云數據；

根據排除異常點云數據后的數據重建出物體的表面模型。

5.一種立體腹腔鏡三維點云重建裝置，其特征在于，包括：

圖像采集模塊，用于使用左右相機采集物體的二維彩色圖像，同時記錄立體腹腔鏡上光學跟蹤工具的空間姿態信息；

密集點云生成模塊，用于基于所述二維彩色圖像求得稀疏的關鍵特征點，以所述稀疏的關鍵特征點為種子點，遍歷迭代得到密集點云；

空間轉換模塊，用于根據所述密集點云生成左右圖像的視差圖，根據所述當前姿態信息和手眼校準變換矩陣將所述視差圖反投影至相機坐標系統下的三維密集點云，再將所述三維密集點云變換至光學定位系統的坐標空間中，得到三維密集點云信息；

重建模塊，用于根據所述三維密集點云信息重建得到物體的表面模型。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述密集點云生成模塊，還用于以所述稀疏的關鍵特征點為種子點，設置一個固定尺寸的鄰域搜索空間；計算每個種子點在所述鄰域搜索空間內的測度是否滿足預設的閾值，如果是，則把該鄰域內的點加入匹配關鍵點的隊列，否則，迭代計算下一個種子點。

7.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述空間轉換模塊具體通過以下公式實現空間轉換：

POINTS_tracker＝^trackerT_hand*^handT_eye*POINTS_camera

其中，POINTS_tracker為光學定位系統中的點，^trackerT_hand為立體腹腔鏡上光學跟蹤工具的空間姿態矩陣，^handT_eye為手眼校準矩陣，POINTS_camera為相機坐標系統中的點。