專利名稱：眼球的三維建模方法
技術領域：
本發(fā)明涉及三維建模方法，尤其是一種用于產生眼球三維圖像的三維建模方法。
背景技術：
隨著醫(yī)療科學技術的不斷發(fā)展和經驗的積累，X光平片、超聲、CT、MRI等影像學 檢查方法被先后引入到對眼部疾病的診斷中。醫(yī)學圖像可視化技術算法的發(fā)展從傅立葉 變換、卷積反投影等基本圖像處理算法開始，到MPROmilti-planarreformation，多層面重 組)、MTP (maximumintensityprojection，最大密度投影法)，一直到面繪制和體繪。Mra是將采集到的三維數(shù)據(jù)(又稱為體素，Voxel)進行重新排列以顯示任意方向 上的斷面。而MIP是將三維數(shù)據(jù)向任意方向投影，取投影線上的最大體素值加以顯示。MPR 和MIP方法的功能實現(xiàn)和操作都很簡單，對硬件要求不是很高，通常CT、MRI設備自身的工 作站完全可以滿足要求。面繪制(surfacerendering)首先從三維數(shù)據(jù)中重建出三維物體 表面，即根據(jù)分割結果和輪廓線進行物體表面的重建，再利用合理的光照模型以及紋理映 射方法產生具有真實感的三維實體。在醫(yī)學領域又稱為SSDkhadedsurfacedisplay，表面 陰影顯示法)。由于面繪制處理的數(shù)據(jù)通常是整個體數(shù)據(jù)的一小部分，并且利用了計算機 圖形學多邊形繪制技術，還借助三維圖形加速硬件，所以面繪制的速度還是比較快的。而體 繪制(volumerendering)是對體數(shù)據(jù)場中每個體素進行處理，直接把三維灰度數(shù)據(jù)投影顯 示到二維屏幕上，同時人機交互地調節(jié)不透明度(opacity)、光照效果等參數(shù)，進而合成具 有三維效果的圖像，所以計算量大，圖像生成速度慢，更多地受到硬件技術發(fā)展的限制。還 有基于體素模型的直接體繪制算法，該算法結合了面繪制及直接體繪制的優(yōu)點，可以利用 OpenGL圖形標準及硬件加速對圖像序列進行三維重建，重建效果逼真，速度快，具有算法簡 單、實現(xiàn)容易等特點。近年來，國內、外學者分別采用(X片、超聲、CT及MRI)的二維及斷面圖像，應用 CATR(計算機輔助三維重建)技術來完成人體結構的三維重建和立體顯示。自1984年 Flaster首次將CATR技術用于研究腮甲殼類動物水蚤的視覺系統(tǒng)的細胞間作用和模型以 來，就用CATR技術使眼科基礎研究和臨床疾病診斷方面取得了很大進展，但成形的應用方 案卻一直沒有。目前檢查均系一維或二維的平面成像，圖像欠缺立體感，而人體的各部位組 織結構均為三維立體構造?，F(xiàn)代眼科三維成像中，許多使用了三維超聲技術，該技術有如下不足之處B超探 頭的掃描時間約5-15s，在此期間，探查目標對探頭有相對運動，使掃描圖像變形或缺損，稱 為運動偽像。其它偽像還包括系統(tǒng)校正不準所致的偽像、閾值偽像、回聲失落偽像、觀察方 向偽像、幀失落偽像等。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是提供一種用于產生眼球三維圖像的方法。本發(fā)明的目的是通過采用以下技術方案來實現(xiàn)的
一種眼球的三維建模方法，所述方法包括圖像獲取、攝像機標定、特征提取(識 別)、特征匹配、深度信息確定及三維圖像后期處理等步驟。第1步通過單攝像機獲取多組眼球眼底圖像，多組眼球眼底圖像包括分別描述 眼球旋轉的各個角度狀態(tài)；第2步攝像機標定，確定攝像機的位置和屬性參數(shù)，確定空間坐標系中物體點同 它的像點之間的對應關系。通過最小二乘法擬合，確定三維空間點映射為二維圖像點的變 換矩陣；第3步特征提取及特征識別，由多視點的視差確定3D信息，確定場景中同一特點 在不同圖像中的對應關系，選擇圖像的點狀特征、線狀特征和區(qū)域特征并進行匹配；第4步根據(jù)對所選特征的計算，建立特征間的對應關系，將同一個空間點在不同 圖像中的映像點對應起來，并由此得到相應的視差圖像；第5步根據(jù)第4步得到的視差圖像，確定深度圖像并恢復場景3D信息；第6步對恢復的場景進行包括深度插值、誤差校正和精度改善。本發(fā)明所述攝像機通過在至少3個不同的位置獲取眼球眼底的圖像，并計算出攝 像機所有的內外參數(shù)。本發(fā)明的有益效果是相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明對眼球圖像序列進行三維重建，重 建效果逼真，速度較快，圖像立體感強，具有算法簡單、實現(xiàn)容易等特點；本發(fā)明通過實驗證 明，達到了預期效果。


下面結合附圖與具體實施例對本發(fā)明作進一步說明圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明攝像機采集的一組眼球圖像示意圖；圖3是本發(fā)明眼球旋轉產生的一組矢狀切面圖像序列圖；圖4是本發(fā)明立體匹配示意圖；圖5是本發(fā)明改進Douglas-Peucker示意圖之一；圖6是本發(fā)明改進Douglas-Peucker示意圖之二。
具體實施例方式如圖1所示，一種眼球的三維建模方法，該方法包括步驟1，通過單攝像機獲取多組眼球眼底圖像，圖像分別描述眼球旋轉的各個角度 狀態(tài)。如圖2所示，利用眼球旋轉產生連續(xù)的眼底二維圖像數(shù)據(jù)，生成圖像序列，如圖3所示步驟2，攝像機標定是為了建立成像模型、確定攝像機的位置和屬性參數(shù)，以確定 空間坐標系中物體點同它的像點之間的對應關系。攝像機的標定方法是通過最小二乘法擬 合，確定三維空間點映射為二維圖像點的變換矩陣。一個有效的攝像機模型，除了能夠精確 地恢復出空間景物的三維信息外，還有利于解決立體匹配問題。標定方法是介于傳統(tǒng)定標 方法和自定標方法之間的一種方法，這種方法不需要知道攝像機運動的具體信息，這點比 傳統(tǒng)定標技術更為靈活，同時仍需要一個特定的標定物以及一組已知的特征基元的坐標。它通過在至少3個不同的位置獲取標定物的圖像，計算出攝像機所有的內外參數(shù)。在這個 模型的定標過程中將用到的三個坐標系圖像坐標系，攝像機坐標系和世界坐標系。通過坐
標系之間的變換可以通過下面的公式把圖像坐標系的點和世界坐標系
權利要求
一種眼球的三維建模方法，其特征是所述方法包括圖像獲取、攝像機標定、特征提取(識別)、特征匹配、深度信息確定及三維圖像后期處理等步驟。第1步通過單攝像機獲取多組眼球眼底圖像，多組眼球眼底圖像包括分別描述眼球旋轉的各個角度狀態(tài)；第2步攝像機標定，確定攝像機的位置和屬性參數(shù)，確定空間坐標系中物體點同它的像點之間的對應關系。通過最小二乘法擬合，確定三維空間點映射為二維圖像點的變換矩陣；第3步特征提取及特征識別，由多視點的視差確定3D信息，確定場景中同一特點在不同圖像中的對應關系，選擇圖像的點狀特征、線狀特征和區(qū)域特征并進行匹配；第4步根據(jù)對所選特征的計算，建立特征間的對應關系，將同一個空間點在不同圖像中的映像點對應起來，并由此得到相應的視差圖像；第5步根據(jù)第4步得到的視差圖像，確定深度圖像并恢復場景3D信息；第6步對恢復的場景進行包括深度插值、誤差校正和精度改善。
2.根據(jù)權利要求1所述的眼球的三維建模方法，其特征是所述攝像機通過在至少3 個不同的位置獲取眼球眼底的圖像，并計算出攝像機所有的內外參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種眼球的三維建模方法，包括圖像獲取、攝像機標定、特征提取(識別)、特征匹配、深度信息確定及三維圖像后期處理等步驟。1、通過單攝像機獲取多組眼球眼底圖像，包括分別描述眼球旋轉的各個角度狀態(tài)；2、攝像機標定，確定攝像機的位置和屬性參數(shù)，確定空間坐標系中物體點同它的像點之間的對應關系；3、特征提取及特征識別，4、根據(jù)對所選特征的計算，5、得到的視差圖像，確定深度圖像并恢復場景3D信息；6、對恢復的場景進行包括深度插值、誤差校正和精度改善。本發(fā)明對眼球圖像序列進行三維重建，重建效果逼真，速度較快，圖像立體感強，具有算法簡單、實現(xiàn)容易等特點。
文檔編號G06T17/00GK101996415SQ200910042228
公開日2011年3月30日 申請日期2009年8月28日 優(yōu)先權日2009年8月28日
發(fā)明者劉偉, 肖斌, 趙永兵 申請人:珠海金聯(lián)安警用技術研究發(fā)展中心有限公司