特征点对提取方法及图像拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种特征点对提取方法及图像拼接方法，包括步骤：分别识别第一图像、第二图像中特征点，获取各特征点位置及特征；根据各特征点所述特征的相似性对第一图像中特征点和第二图像中特征点进行匹配，标记匹配成功的特征点对；根据图像采集装置的运动范围，和/或所述特征点对的分布对所述匹配成功的特征点对降噪；标记降噪后的特征点对为所提取特征点对。本发明专利技术通过多次筛选提取两张图像上的特征点对，可快速实现不同图段图像快速拼接，克服图像采集装置视野受限的问题，保证了图像间过渡的平滑性，提升了拼接图像视觉效果。提升了拼接图像视觉效果。提升了拼接图像视觉效果。

【技术实现步骤摘要】
特征点对提取方法及图像拼接方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种特征点对提取方法及采用该方法的图像拼接方法。

技术介绍

[0002]随着医学图像设备的发展，医学图像在临床观察中起着至关重要的作用。根据应用场景不同，有些图像观察需要呈现较大区域的人体组织器官或骨骼，如脊柱图像的观察。移动C型臂X光机价格较低，体积小、便于移动，且辐射量也较小，是一种常见的医疗图像获取设备。但C型臂X光机由于受到FOV(视场角)的限制，在图像采集时并不能采集到全脊柱图像。
[0003]为解决上述问题，需要C型臂X光机分别采集不同骨段图像，再将不同骨段图像拼接得到完整脊柱的图像，人工拼接对医生的专业度、熟练度有较高要求，且拼接缓慢，费时耗力。自动拼接较为简便快速，但在拼接过程中需要识别两幅图中相似度较高的特征点组成特征点对，并基于特征点对进行图像匹配拼接。现有的匹配方法存在错配点较多的问题，导致图像匹配拼接准确性不高。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对上述不足，本专利技术提供一种特征点对提取方法及采用该方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.特征点对提取方法，其特征在于，包括步骤：分别识别第一图像、第二图像中特征点，获取各特征点位置及特征；根据各特征点所述特征的相似性对第一图像中特征点和第二图像中特征点进行匹配，标记匹配成功的特征点对；根据图像采集装置的运动范围，和/或所述特征点对的分布对所述匹配成功的特征点对降噪；标记降噪后的特征点对为所提取特征点对。2.根据权利要求1所述的特征点对提取方法，其特征在于，根据所述特征点对的分布对所述匹配成功的特征点对降噪包括：获取各匹配成功的特征点对中对应两特征点的位置关系；根据所述位置关系将各特征点对点化得到转化点；对转化点进行聚类，识别并保留转化点数量最多的类别对应的特征点对。3.根据权利要求2所述的特征点对提取方法，其特征在于，获取各匹配成功的特征点对中对应两特征点的位置关系包括：对匹配成功的特征点，计算其两点坐标在x、y方向的差值Δx、Δy。4.根据权利要求2所述的特征点对提取方法，其特征在于，根据所述位置关系将特征点对点化得到转化点包括：将匹配成功的两特征点连线，用所述连线的x、y方向的分量Δx、Δy为点坐标标记特征点对，得到转化点。5.根据权利要求1所述的特征点对提取方法，其特征在于，采用SURF算法或SIFT算法识别第一图像、第二图像中特征点，获取各特征点的特征向量作为特征。6.根据权利要求5所述的特征点对提取方法，其特征在于，所述特征的相似性通过计算特征向量间差异系数d
ij
获得，计算公式为：；其中，b
iw
和b
jw
分别表示第一图像特征点特征向量和第二图像特征点特征向量的第w维特征，W表示特征点的特征向量的维度。7.根据权利要求6所述的特征点对提取方法，其特征在于，所述匹配包括：将所述差异系数d
ij
与设定阈值进行比较，根据比较结果判断是否匹配成功。8.根据权利要求1所述的特征点对提取方法，其特征在于，根据图像采集装置的运动范围，对所述匹配成功的特征点对降噪包括：根据图像采集装置的移动规范及两图像的初始定位构建约束模型对...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛俊彦，龚肖，王锋，王佳，
申请(专利权)人：佗道医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：