技术特征:1.一种基于最大相关熵的手术器械尖端点标定方法,其特征在于以下步骤:
第一步,基于双目视觉的光学系统,获取待标定手术器械的旋转图像
1)将手术器械的尖端点进行固定;
2)将手术器械围绕其尖端点进行旋转,使用双目视觉光学系统进行图像采集,并对每幅图像按照采集的顺序进行编号,左面相机采集的图片编号为L1,L2,…,LN,右面相机采集的图片编号为R1,R2,…,RN,共2N幅图片;
第二步,获取手术器械标志点的平面图像坐标和空间坐标
1)利用图像识别方法对第一步2)获取的图像中的手术器械上标志点进行识别;并将标志点图像坐标p分别记为:
pLn,m=[uLn,m,vL,nm]T和pRn,m=[uRn,m,vRn,m]T (1)
其中,下标中的L和R分别表示左相机和右相机;n表示图像采集的顺序,n=1,…,N;m表示标志点的顺序,m=1,2,3,4;u、v为标志点像素图像坐标;
2)利用三维重建公式和第二步1)中得到的手术器械标志点在图像中的坐标,得到手术器械标志点的三维空间坐标xn,m=[xn,m,yn,m,zn,m]T;
所述的三维重建公式如下:
其中,和分别表示左侧和右侧摄像机标定的投影矩阵;zLn,m和zRn,m分别为在左侧和右侧摄像机Z轴中的三维坐标点;[uLn.m,vLn,m,1]T和[uRn,m,vRn,m,1]T是pLn,m和pRn,m在像素坐标系下的齐次坐标;[xn,m,yn,m,zn,m,1]T为标志点点xn,m在世界坐标系下的齐次坐标;
联立公式(2)和公式(3),得到:
采用最小二乘法求出公式(4),得出的最优解即为手术器标志点的空间坐标;
第三步,对手术器械尖端点进行标定
1)建立标定方程组,如下所示:
第m个标志点所在球面的半径公式为:
(xn,m-xtip)2+(yn,m-ytip)2+(zn,m-ztip)2=r2 (5)
其中,手术器械尖端点的坐标为xtip=[xtip,ytip,ztip]T;r为手术器械绕尖端点旋转时其标志点所在球的半径;xn,m、yn,m、zn,m为手术器械上标志点的空间坐标;
由公式(5)得到如公式(6)所示的标定方程组:
2)以xtip=[xtip,ytip,ztip]T作为待估计的FIR滤波器的系数;以标定方程组中每个方程等号左面的系数为滤波器输入,记作u(l);以标定方程组中每个方程等号右面的常数项作为期望输出,记作d(l);
u(l)=[xlm-x1m,ylm-y1m,zlm-z1m]T,(l=2,3,..,n)
以递归最大相关熵为自适应滤波算法,进行迭代,对FIR滤波器的系数进行估计,实现手术器械尖端点的标定;
所述的迭代公式如下:
e(l)=d(l)-uT(l)w(l-1) (7)
w(l)=w(l-1)+e(l)k(l) (9)
其中,u(l)为滤波器输入序列;d(l)为期望输出序列;l表示为数据的序列;e(l)为观测误差;w(l)为滤波器权值,w(1)=0;λ=0.99是遗忘因子;k(l)为增益向量;Pσ为自相关矩阵的逆矩阵,P(1)=λ-1I;κσ(·)=exp(-(·)2/σ2)表示高斯核函数。