0像素，并通过医学影像工作 站1与视频端口 6相连。
[0034] 如图7到图9所示:一种基于高精度光学定位系统平台的操作方法，包括如下步骤：
[0035] 1)、点击手术导航术中处理菜单，会弹出两个选项：标定W及匹配和反投影，它们 分别对应两个对话框，用于进行标定和立体匹配的界面操作；
[0036] 2)、点击按钮"角点检测"，对标定板进行角点检测，当两个显示框中都能完全检测 到标定板的角点时，点击按钮"保存图像和标定"；重复2该步骤，当保存10张图片后，系统将 会对所拍摄到得图片进行标定操作，得到标定的参数，同时在对话框中的左下角部分显示 标定参数；
[0037] 3)、点击"Loadlmage"和"LoacLright"按钮，分别装载左右两幅待匹配的图像，图 像显示在对话框上方的两个图像控件中
[003引 4)、点击按钮"Img_stack"将两幅图像按从左到右的顺序组成一幅图像并且显示 在对话框中间的图像控件中；
[0039] 5)、点击按钮"Initialize Ml M2"用来将标定得到的标定参数导入，用于求标记 点的空间坐标；
[0040] 6)、点击按钮"Match_image"用来对两幅图像中的标记点进行匹配并求出其在控 件中的坐标，标记点的在左右两幅图中的质屯、坐标W及在控件中的坐标显示在对话框的下 方。
[0041] 通过后四步的操作能够实现实现对两幅图片的立体匹配，并且根据标定系统得到 的标定参数可W求出标记在空间中的坐标。实现动态的匹配，移动定位器，即可随时对定位 器进行空间定位，在对话框下方显示标记点的空间坐标。操作方法：点击按钮"In i t i al i Z e Ml M2"用来将标定得到的标定参数导入，用于求标记点的空间坐标；然后再点击按钮 "open_cam"就能实现。
[0042] 基于化化ert变换的角点检测方法
[0043] HHbed变换已被成功地用于通信理论和频谱分析领域。本质上，它是通过一个特 定的函数分离出频谱的各个部分。目前它已被用于基于灰度的角点检测方法中。
[0044] 假设s(ti，t2)是一个实可积函数，则它的化化ert变换为：
[0046] 其中，P.V.是可积函数的主值，*是卷积操作符。那么，的傅立叶变换 可表示为：
[0047] 雖1,?) =沪[雄1 屯)]=-Sgn-(似1)確打(呜
[004引其中S( ?1，《2)是函数S(tl，t2)的傅立叶变换。且有： -1 束<0
[0049] 堪 Ii ('、-)= 0 X = O 八0 梭)：
[0050] 于是，获取标定板图像后，将其进行化化ert变换，就可得到峰值图像。通过峰值检 测算法找到每一个峰值所在的位置，从而可获得角点的精确坐标。
[0051] 目前已经有许多不同种类的峰值检测算法，运里我们采用脊检测方法。假设I(X， y)为图像中点(x，y)的灰度值，则对于图像的一个二维抛物面拟合式为：
[00日2] I(x，y)二a+bx+cy+dx2+ey2+fxy (4)
[0053]那么脊的十字交汇点位置即灰度峰值的坐标：
閑
[0055] 基于极线约束的立体视觉匹配算法
[0056] 在采用双目摄像头对发光板进行拍摄后，需对得到的两幅图像进行预处理、图像 分割、求标记点质屯、等操作;然后再根据立体匹配算法，将两幅图像中的标记点质屯、进行一 一匹配;最后对匹配点对进行=维反投影，分别求得各个标记点的空间位置坐标。
[0057] 我们采用基于极线约束的绝对灰度差分和匹配算法对标记点质屯、进行匹配。在本 质上，极线约束使对应点可W沿着极线在一维空间中捜索，大大减少匹配捜索时间，提高匹 配效率。首先将左右两边的图像进行极线校正，极线校正之后，左右两幅图像之间的对极线 都已经位于同一条扫描线上，两幅图像中的对应点的纵坐标相同，只存在水平方向上的差 异，运个差异就是两个相互匹配的点之间的视差。
[0058] 对校正后的左边图像进行图像分割，获得标记点的轮廓，并求取轮廓的半径和质 屯、。对于每一个求得的质屯、（xi，yi)，W该质屯、为中屯、，将所对应的标记点直径作为边长，作 一个矩形窗口。求该矩形窗口中所包含像素点的灰度值总和，记为Sleft。然后，在右边图像 中的同一条对极线上创建同样大小的窗口，确定一个捜索范围XE [dl，d2]。在捜索范围内移 动窗口，计算窗口中所包含像素点的灰度值之和Sri曲t，取iKx)= I Ssright-Sleft I。当XE [di，d2]时，取当iKx)最小值时X的值Xd,则右边图像中与质屯、相匹配的点的坐标为(Xi-Xd， yi)。然后依次对剩下的标记点采用同样的方法，将两幅图像中标记点的质屯、进行一一匹 配。
[0059] W左摄像机的坐标系作为世界坐标系，空间点P(Xw，Yw，Zw)在左右两个摄像机成 像平面上的投影点的图像坐标分别为PKui, VI)，Pr(Ur，Vr)，运里的图像坐标均为矫正后的 坐标，则通过公式：
巧）
[0061 ]可W求得标记点质屯、的空间坐标，其中a，0，UO，VO摄像机内部参数，b为基线长度， 为摄像机的外部参数，摄像机的内外参数由摄像机标定获得。
[0062]如图10和11所示：当完成标定板的制作后，我们在实验场景下对双目视觉系统进 行标定。标定过程结束后，就可通过双目视觉系统对目标进行拍摄，W获得包含目标的立体 图像。运里对待匹配的立体图像采用两种方法进行立体匹配，分别是:根据特征标记点的空 间顺序位置进行匹配的算法W及上面提到的基于极线校正的区域匹配算法。两种算法从匹 配精度，匹配时间W及算法的实现难度进行比较得到的结果如下面表1所示。可W看到，本 申请采用的匹配算法在保证一定的精度前提下，能较快地完成匹配操作。
[0063] 表1匹配结果对比
【主权项】
1. 一种用于手术导航的高精度光学定位系统，包括高精度光学定位系统平台以及驱动 高精度光学定位系统平台的软件模块;其特征在于:所述高精度光学定位系统平台包括带 有两个摄像头的双目视觉系统、主动或被动式定位器、标记物和医学影像工作台； 在所述高精度光学定位系统平台上还安装有四个发光彩灯作为标记点;所述双目视觉 系统的摄像头采用PAL信号输出，并通过视频端口与医学影像工作站相连； 所述软件模块是基于所述高精度光学定位系统平台，并且以计算机为载体的软件驱 动。2. -种基于高精度光学定位系统平台的操作方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 、点击手术导航术中处理菜单，会弹出两个选项:标定以及匹配和反投影，它们分别 对应两个对话框，用于进行标定和立体匹配的界面操作； 2) 、点击按钮"角点检测"，对标定板进行角点检测，当两个显示框中都能完全检测到标 定板的角点时，点击按钮"保存图像和标定"； 3) 、点击"Loadlmage"和"Load_right"按钮，分别装载左右两幅待匹配的图像，图像显 示在对话框上方的两个图像控件中 4) 、点击按钮"Img_Stack"将两幅图像按从左到右的顺序组成一幅图像并且显示在对 话框中间的图像控件中； 5) 、点击按钮"Initialize Ml M2"用来将标定得到的标定参数导入，用于求标记点的 空间坐标； 6) 、点击按钮"Match_image"用来对两幅图像中的标记点进行匹配并求出其在控件中 的坐标，标记点的在左右两幅图中的质心坐标以及在控件中的坐标显示在对话框的下方。3. 根据权利要求2所述的一种一种基于高精度光学定位系统平台的操作方法，其特征 在于:重复2)的步骤，当保存10张图片后，系统将会对所拍摄到得图片进行标定操作，得到 标定的参数，同时在对话框中的左下角部分显示标定参数。
【专利摘要】本发明公开了一种用于手术导航的高精度光学定位系统，包括高精度光学定位系统平台以及驱动高精度光学定位系统平台的软件模块；所述高精度光学定位系统平台包括带有两个摄像头的双目视觉系统、主动或被动式定位器、标记物和医学影像工作台；在所述高精度光学定位系统平台上还安装有四个发光彩灯作为标记点；所述双目视觉系统的摄像头采用PAL信号输出，并通过视频端口与医学影像工作站相连。采用基于Hilbert变换的脊检测方法进行角点亚像素提取，同时采用极线约束的绝对灰度差分和匹配算法进行立体匹配。实验表明，该系统具有稳定、可靠、成本低、标定方法简单、匹配准确和定位精度高等特点，能够满足外科手术导航的要求。
【IPC分类】A61B34/20
【公开号】CN105496556
【申请号】CN201510873609
【发明人】陈雪松, 谢勤岚, 刘海华
【申请人】中南民族大学
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月3日