腹腔镜图像的实时非刚性拼接
计算机视觉与模式识别
2021-03-15 v1
摘要
扩展腹腔镜图像的视野能够帮助外科医生更好地理解解剖上下文。然而,由于组织形变、复杂的相机运动以及显著的三维(3D)解剖表面,图像像素可能具有非刚性形变,传统拼接方法无法对腹腔镜图像进行鲁棒实时的拼接。为解决该问题,本文提出了一种新颖的二维(2D)非刚性同步定位与建图(SLAM)系统,能够补偿像素形变并实时进行图像拼接。该2D非刚性SLAM系统的关键算法为期望最大化与对偶四元数(EMDQ)算法,其可从稀疏且含噪的图像特征匹配中实时生成平滑且稠密的形变场。我们提出了一种基于不确定性的回环闭合方法以减少累积误差。为实现实时性能,采用CPU与GPU并行计算技术对所有像素进行稠密拼接。在活体与合成数据上的实验结果证明了我们非刚性拼接方法的可行性与准确性。
引用
@article{arxiv.2103.07414,
title = {Real-time Nonrigid Mosaicking of Laparoscopy Images},
author = {Haoyin Zhou and Jagadeesan Jayender},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.07414},
year = {2021}
}
备注
published on IEEE Transactions on Medical Imaging