图像校正与成像参数标定是利用移动式C臂进行图像手术导航的关键基础问题。针对传统研究将C臂图像校正与C臂成像参数标定当作两个分离的过程导致C臂导航系统的定位误差增大问题,拟开展基于非线性成像模型定标的C臂图像校正理论方法研究。该研究首先通过创新的实验手段方法获得C臂成像设备的各种图像失真分量,然后通过分析与仿真建立图像各失真分量模型,结合该失真模型进行C臂非线性成像模型参数标定,在获得C臂成像参数后进行图像校正,最后通过空间定位与测距试验来验证所研究方法。该研究一是避免了传统C臂图像校正与成像模型无关问题,二是避免了传统C臂图像校正方法需要校准板与成像面平行的假设,三是利用非线性成像模型更精确地表达C臂成像过程。这一工作将为C臂成像设备提供更通用的图像校正方法,对于新型C臂的研制和提高C臂的导航精度具有重要的研究价值和理论意义。
C-arm machine;image distortion;distortion correction;camera calibration;trinocular stereo vision
成像模型标定和图像校正是利用传统移动式XRII型C臂影像进行手术图像导航的关键技术。针对传统研究将C臂图像校正与C臂成像参数标定当作两个分离的过程导致C臂导航系统的定位误差增大问题,设计并实现了一种基于非线性成像模型的C臂系统标定和图像校正方法,并结合实际系统进行了试验验证。主要研究工作如下 1)分析了传统C臂系统成像机制和图像失真类型,重点研究了S形失真成因,提出了一种S形失真模型,在此基础上改进了C臂的失真模型。 2)针对C臂标定与图像校正,提出了一种基于失真模型的C臂标定方法,并利用标定的失真参数实现了对图像失真的校正。在标定过程中,先用图像中心区域数据结合RAC标定方法实现系统的初标定,然后采用LM优化算法将标定结果扩展到整个图像。基于标定结果,采用后向映射方法和双线性插值算法实现图像失真的校正。本研究方法不同于传统C臂先校正后标定的方法,而是先标定后校正,符合实际成像过程,并且简化了校准模板的安装要求。 3)针对C臂标定自动化的需求,提出了一种图像标记点自动提取和与空间点位置的自动匹配方法。首先利用数学形态学方法实现了校准模板X光图像标记点的自动提取。其次,通过建立仿射坐标系并基于仿射变换的不变性实现标定点图像坐标与空间坐标的自动匹配,从而为实现成像系统快速标定提供了基础。 4)通过多组不同试验验证了本研究方法的有效性和可行性。首先进行了标记点自动提取与匹配试验;其次进行了C臂标定与图像校正比较试验,本研究图像校正方法误差小于0.5像素,优于传统全局方法;然后进行了空间测距试验,重建距离最大误差小于1.40 mm,平均误差小于0.50 mm;最后进行了体外血管模型试验和动物临床试验,试验表明本研究研究的方法,满足系统对C臂标定和图像校正的要求。 5)针对C臂位姿变化空间大,一般基于双目的立体视觉视野工作范围不够,研究基于三目立体视觉的空间位姿测量技术对实现C 臂图像导航有重要意义。本研究围绕三目立体视觉测量,建立了三目系统模型、搭建了具体的硬件平台,研究了三目系统标定,提出了一种改进的X角点检测算法,提出了一种三X组合标记的检测识别算法,搭建了三目立体视觉测量系统试验平台,并进行了试验验证。本项目研究对提高基于传统C臂的图像手术导航系统的效率和精度具有重要意义,并可推广到基于双传统C臂和基于平板C臂的图像导航系统。