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申请/专利权人：杭州师范大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247435A
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06N3/0464;G06T15/04;G06T19/20
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了基于视觉里程计和卷积神经网络的肠道稠密三维建模方法。本发明方法首先针对肠镜检查过程中由于光源随着肠镜移动而导致的图像光照不一致问题，提出了基于光源矫正的肠道环境鲁棒稀疏深度特征提取方法；然后提出基于深度补全的肠道三维建模方法，通过结合稀疏深度点与图像进行稠密深度估计并用于肠道三维建模；同时，通过最小化光度误差，估计肠道图像之间的位姿变化，将稠密深度图转换为三维稠密点云；最后，对肠道点云进行曲面拟合，生成具有颜色和纹理细节的高质量、稠密的三维肠道模型。采用本发明方法生成的稠密肠道三维模型准确度高、连续性强。
主权项：1.基于视觉里程计和卷积神经网络的肠道稠密三维建模方法，其特征在于：步骤1基于直接稀疏测距，生成稀疏深度数据，包括：1-1光源移动下肠道环境的光度矫正；肠镜检查过程中，光源通常会随着探针的运动而移动，光线的入射角度和强度会随着探针的位置和方向的变化而变化，对肠道图像进行光度矫正，保证每一帧肠镜图像受到光源的影响相同；1-2在弱纹理的肠道环境下进行鲁棒的深度特征提取；采用直接稀疏测距获取稀疏深度数据，自适应地应对肠镜环境中的光照变化，在弱纹理的环境中生成丰富且稳定的几何三维点；通过构建图像金字塔，对每一帧结肠镜图像逐层逐像素计算梯度值，将高梯度值的特征点中的不成熟点进行深度细化；将所有深度点投影到二维图像平面，生成稀疏深度图，与对应的肠镜图像一起作为后续深度补全网络的输入；步骤2基于深度补全的肠道三维建模，包括：2-1跨模态融合的肠道稠密深度补全，通过肠道内窥镜深度补全网络实现，该网络采用由粗到精的策略，结合多尺度置信度和自注意力机制，实现稠密深度的特征提取，网络中加入结构感知模块；2-2具有表面纹理的三维肠道点云重建；在完成肠道深度补全后，利用关键帧及其对应的稠密深度图，通过像素与像素之间的对应关系进行具有表面纹理的稠密三维肠道点云重建；2-3肠道稠密三维建模，使用截断符号距离算法对得到的三维点云进行三角化拟合成曲面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州师范大学 基于视觉里程计和卷积神经网络的肠道稠密三维建模方法
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