一种基于头部特征的点云配准算法制造技术

随着计算机成像技术在医学上开花式的发展与应用，医学影像技术已经成为医学技术中研究最集中，发展最迅速的领域之一。核磁共振成像（Magnetic resonance image,MRI）技术是在物理学领域发现核磁共振现象的基础上，利用计算机技术和图像重建技术发展出来的一门新型医学影像检查技术。使用头脑风暴软件（Brainstorm）可以处理头部MRI图像，并生成头部表面的点云。OptiTrack是一套实现标记点高精度三维重建的光学系统，主要硬件是装配处理器的智能摄像机，内置高精度标记点处理算法，单个标记点的三维信息可用于创建刚体并获得六自由度数据。本发明专利技术提出了一种基于头部特征的点云配准算法，利用头部的点云特征，可以在只采集头部少量点的情况下完成高精度头部点云配准，减少了患者等待时间，提高了仪器治疗精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于头部特征的点云配准算法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于头部特征的点云配准算法。

技术介绍

[0002]随着计算机成像技术在医学上开花式的发展与应用，医学影像技术已经成为医学技术中研究最集中，发展最迅速的领域之一。核磁共振成像(Magnetic resonance image,MRI)技术是在物理学领域发现核磁共振现象的基础上，利用计算机技术和图像重建技术发展出来的一门新型医学影像检查技术。具有安全无创、对脑和其他软组织分辨率高、多方位多参数成像的优点，被广泛应用于脑科学领域。使用头脑风暴软件(Brainstorm)可以处理头部MRI图像，并生成头部表面的点云。OptiTrack是一套实现标记点高精度三维重建的光学系统，主要硬件是装配处理器的智能摄像机，内置高精度标记点处理算法，单个标记点的三维信息可用于创建刚体并获得六自由度数据。
[0003]由Besl和McKay在1992年提出的迭代最近点算法(ICP)是目前使用最广泛的一种点云配准算法。但该算法的缺点是：(1)对初始位置要求较高，需要两点云之间存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于头部特征的点云配准算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、获取源点云和目标点云使用Brainstorm软件处理头部MRI图像，并生成源点云；使用OptiTrack相机和带有标记球的笔采集世界坐标系下的三维点云数据，生成目标点云；步骤2、对源点云和目标点云进行粗配准分别取源点云和目标点云中的鼻根点NAS，左耳前穴点LPA和右耳前穴点RPA，进行粗配准，获得源点云和目标点云的粗配准结果：旋转矩阵R
c
和平移向量t
c
；步骤3、自适应阈值筛选；步骤4、使用粗配准结果和筛选的阈值进行精配准，得到精配准结果；步骤5、优化精配准结果，使得代价最小；步骤6、计算最终配准结果。2.如权利要求1所述的一种基于头部特征的点云配准算法，其特征在于：所述步骤3具体包括：3.1)利用粗配准结果将目标点云进行投影得到粗配准点云X
c
；3.2)计算X
c
点云内部NAS、LPA和RPA的相互距离，记为d1、d2和d3；3.3)遍历源点云，在源点云中寻找和X
c
点云中NAS、LPA和RPA的距离最近的若干点分别组成的集合X
cNASs
、X
cLPAs
和X
cRPAs
；3.4)设定阈值的筛选范围和筛选间隔,开始筛选阈值：遍历X
cNASs
、X
cLPAs
和X
cRPAs
，设X
cNASs
中任意一点为x
cNAS
，X
cLPAs
中任意一点为x
cLPA
，X
cRPAs
中任意一点为x
cRPA
，分别计算x
cNAS
和x
cLPA
的距离为d
c1
，计算x
cNAS
和x
cRPA
的距离为d
c2
，计算x
cLPA
和x
cRPA
的距离为d
c3
；若|d1‑
d
c1
|、|d2‑
d
c2
|和|d3‑
d
c3
|的值都小于阈值，则认为x
cNAS
、x
cLPA
和x
cRPA
可以组成一组候选点对，将该阈值下所有的候选点对组成集合：若集合X
cset
的包含的元素数量大于一定数量，则将该阈值作为备选阈值记录下来，记录所有备选阈值后，判断备选阈值的数量是否大于0，若是，选...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜光，陈浩，朱家辉，尹奎英，杜文韬，石静萍，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：