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基于结构光的颅骨部位三维重建方法研究

郭富强  
【摘要】:在医疗机器人辅助外科手术中,增强现实技术对于提高医生的有限视觉具有十分重要的意义,其中三维重建是生成虚拟物体的关键。本文的研究对象为颅骨模型,由于颅骨部位血管比较多,神经比较丰富,采用编码结构光获取数据,先投射一组竖直条纹,再投射一组与其正交的条纹,利用两部摄像机获取调制图像,根据双目立体视觉原理,实现空间点的重建。 结构光编码方法有多种,本文采用格雷码结合线移法,可以将数据的采集密度提高一倍。格雷码条纹包含信息的是其边缘,本文采用Canny算子提取它的边缘线。线移条纹是利用其中心线进行定位,本文提出了一种新的提取算法,精度可达到亚像素。对每个摄像机采集的两组正交图像进行同样处理,叠加其边缘线与中心线,把交叉点作为特征点。根据格雷码线移法的解码原理,可实现特征点的粗略匹配,采用极线匹配策略对特征点进行准确配准,可求出相应的特征点对。 在三维重建过程中,摄像机的标定精度直接影响重建的效果。本文中采用同心圆标定板计算摄像机的尺度因子,结合三镜头变焦法求解像平面的主点坐标,采用最小二乘法求解摄像机的投影矩阵。利用双目立体视觉技术,就可以得到图像特征点对所对应的空间坐标。对所有的特征点进行同样的处理,就可以得到特征点云。 利用点云数据进行三维重建,目前主要是基于Delaunay三角剖分的方法,本文采用Joe方法对点云进行三角剖分,形成初始三角网格。在此基础上,采用Loop细分方法对初始网格进行网格细分。Loop细分是一分为四的面分裂模式,只生成顶点控制点与边点控制点,在规则网格处是二阶连续的,在边界网格处可以达到一阶光滑。 本文在上述理论指导下,进行了实验研究,投射六级格雷码结构光与四幅线移条纹,然后再投射一组与其正交的结构光条纹。对图像进行处理后,得到的格雷码边缘线与条纹中心线,清晰可辨,达到亚像素精度。颅骨部位的重建效果也比较理想,细分后的效果比较明显,重建的曲面比较柔和,光顺性也较好。


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