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光学定位技术辅助的手术场景全景拼接算法
文献摘要：
目的 提出一种光学定位技术辅助的手术场景全景拼接算法(panoramic stitching assisted by optical positioning technique,PSAOP),以提高全景拼接质量.方法 通过光学定位系统获得手术场景高关注度区域中严格匹配的光学定位点对.结合SIFT特征匹配点对,建立更准确的局部单应性模型.为了进一步减少透视失真,提出基于深度信息优化的全局相似变换(depth optimized global similarity transformation algorithm,DOGST)算法来补偿摄像机的运动.结果 对模拟手术场景进行拼接,该算法可以极大提高场景拼接的自然性,获得了高主观质量.对齐后,视图之间重叠区域的结构相似性(structural similarity,SSIM)得分平均高于其他算法.DOGST获得的全局相似矩阵最小旋转角度小于RANSAC获得的角度,提高了拼接结果的自然度.结论 P SAOP能够提供更自然的拼接效果,在重叠区域中没有明显的重影,且进一步减少了非重叠区域中的透视失真.未来可与VR(virtual reality)结合使用,为远程医疗提供更身临其境、更立体直观的医疗场景.
文献关键词：
全景拼接;手术场景;高关注度区域;光学定位;深度信息
中图分类号：
作者姓名：
杨巧玲;叶灿;梁楠;武博;张楠
作者机构：
首都医科大学生物医学工程学院 北京 100069;首都医科大学临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室 北京 100069
文献出处：
引用格式：
[1]杨巧玲;叶灿;梁楠;武博;张楠-.光学定位技术辅助的手术场景全景拼接算法)[J].北京生物医学工程,2022(03):242-248
A类：
PSAOP,高关注度区域,DOGST,SAOP
B类：
定位技术,技术辅助,手术场景,全景拼接,拼接算法,panoramic,stitching,assisted,by,optical,positioning,technique,光学定位系统,得手,定位点,SIFT,特征匹配,局部单应性,失真,深度信息,信息优化,相似变换,depth,optimized,global,similarity,transformation,algorithm,摄像机,模拟手术,自然性,对齐,视图,重叠区域,结构相似性,structural,SSIM,相似矩阵,旋转角度,RANSAC,自然度,非重叠,VR,virtual,reality,结合使用,远程医疗,身临其境,医疗场景
AB值：
0.40637
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