【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其是涉及一种头发匹配方法、装置、植发机器人和计算机存储介质。
技术介绍
1、植发机器人在进行植发手术时，通常需要从患者的头发密集区域(一般为头部的侧面与背面区域)提取毛囊，并植入头发缺少区域。在这一过程中，需要识别头发，并对识别到的头发进行匹配，进而实现头发的三维定位。在该医疗场景下，对头发匹配的鲁棒性和准确性要求极高，如果发生匹配错误会导致严重的手术失误。例如，对同一时刻的双目相机所采集的左相机头发图像和右相机头发图像进行特征点匹配后，需要根据匹配结果进行三维定位，如果匹配结果错误(如，匹配得到左相机头发图像中的a头发与右相机头发图像中的b头发相匹配，而实际上左相机头发图像中的a头发与右相机头发图像中的a’头发相匹配)，根据错误的匹配结果进行三维定位时，会估计得到错误的头发位置，进而再根据错误的头发位置进行手术作业时，导致手术失误。
2、目前，在传统的基于计算机视觉的目标匹配方法中，一般是提取两幅图像的特征点(如，角点)，然后再建立两幅图像之间特征点的匹配对应关系。在植发机器人使用场景下，所使用的图像特征点也可以为头发的发根和/或发梢，或者固定在头皮上的标记点。若将该目标匹配方法在应用于上述植发机器人场景中时，常常会出现如下问题：若提取的特征点为头皮上的角点时，由于头皮本身环境缺少明显的角点，这会导致特征点不足，或一些区域完全没有特征点。如此缺少特征点所作的匹配脱离了原有的匹配模型，所以，需要额外的构造特征点，进而增加了计算量，且降低了匹配的鲁棒性；若提取的特征点处于头发上时，由于处于头
3、综上，如何提高头发匹配的鲁棒性和准确性成为目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种头发匹配方法、装置、植发机器人和计算机存储介质，以缓解现有技术的头发匹配的方法鲁棒性和准确性差的技术问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种头发匹配方法，包括：
3、获取对同一时刻或不同时刻的两个相同或不同图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的第一观测结果和第二观测结果；
4、对所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的相对变换关系进行估计，得到目标变换参数；
5、基于所述目标变换参数确定所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的匹配关系。
6、进一步的，对所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的相对变换关系进行估计，包括：
7、获取初始变换参数；
8、采用所述初始变换参数对所述第一观测结果进行变换处理，得到变换结果；
9、根据所述变换结果和所述第二观测结果构造代价函数，并对所述代价函数进行求解，得到所述目标变换参数，其中，所述代价函数为最小化所述变换结果与所述第二观测结果之间的误差的函数。
10、进一步的，获取初始变换参数，包括：
11、获取预设的变换参数，并将所述预设的变换参数作为所述初始变换参数；
12、或者，
13、获取所述图像采集装置的内参和外参；
14、基于所述内参和所述外参计算所述初始变换参数。
15、进一步的，基于所述目标变换参数确定所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的匹配关系，包括：
16、采用所述目标变换参数对所述第一观测结果进行变换处理，得到目标变换结果；
17、计算所述目标变换结果与所述第二观测结果之间的距离，进而得到匹配代价矩阵，其中，所述匹配代价矩阵包括以下任一种：稠密矩阵、稀疏矩阵、每一所述目标变换结果与每一所述第二观测结果之间距离的代价数值集合；
18、根据所述匹配代价矩阵寻找最优匹配以使总匹配代价最小，进而得到所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的初始匹配关系；
19、根据所述匹配代价矩阵对所述初始匹配关系进行匹配错误检查，得到所述匹配关系。
20、进一步的，所述方法还包括：
21、获取多个观测结果中各任意两个所述观测结果之间的匹配关系；
22、根据各任意两个所述观测结果之间的匹配关系对多个所述观测结果之间的匹配关系交叉验证，得到其中的错误匹配；
23、根据所述错误匹配对多个所述观测结果中各任意两个所述观测结果之间的匹配关系进行修正，得到多个观测结果中各任意两个所述观测结果之间的修正匹配关系。
24、进一步的，根据所述错误匹配对多个所述观测结果中各任意两个所述观测结果之间的匹配关系进行修正，包括：
25、在各任意两个所述观测结果之间的匹配关系中去除所述错误匹配；
26、对去除错误匹配的各观测结果之间的相对变换关系进行估计，得到新目标变换参数；
27、基于所述新目标变换参数确定各任意两个所述观测结果之间的新匹配关系；
28、根据各任意两个所述观测结果之间的新匹配关系对多个所述观测结果之间的匹配关系再次交叉验证，直至错误匹配消失，得到多个观测结果中各任意两个所述观测结果之间的修正匹配关系。
29、进一步的，所述方法还包括：
30、在进行再次交叉验证后，若还存在错误匹配，则基于各所述新目标变换参数对对应的第三观测结果进行变换处理，得到新变换结果；
31、基于各所述新变换结果与目标观测结果之间的误差，在所述第三观测结果中确定与所述目标观测结果匹配的正确匹配，其中，所述目标观测结果为与所述新目标变换参数对应，且与所述第三观测结果不同的观测结果。
32、进一步的，所述第一观测结果为对第一时刻第一图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的，所述第二观测结果为对第一时刻第二图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的；所述外参包括：第一时刻第一图像采集装置和第一时刻第二图像采集装置之间的外参；
33、或者，
34、所述第一观测结果为对第一时刻第一图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的，所述第二观测结果为对第二时刻第一图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的；所述外参包括：第一时刻第一图像采集装置和第二时刻第一图像采集装置之间的外参；
35、或者，
36、所述第一观测结果为对第一时刻第一图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的，所述第二观测结果为对第二时刻第二图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的；所述外参包括：第一时刻第一图像采集装置和第二时刻第二图像采集装置之间的外参。
37、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种头发匹配装置，包括：...
【技术保护点】
1.一种头发匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的相对变换关系进行估计，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取初始变换参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标变换参数确定所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的匹配关系，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述错误匹配对多个所述观测结果中各任意两个所述观测结果之间的匹配关系进行修正，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一观测结果为对第一时刻第一图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的，所述第二观测结果为对第一时刻第二图像采集装置采集的头发图像进行观测得到的；所述外参包括：第一时刻第一图像采集装置和第一时刻第二图像采集装置之间的外参；
9.一种头发匹配装置，其特征在
10.一种植发机器人，其特征在于，所述植发机器人采用上述权利要求1至8中任一项所述的头发匹配方法进行头发的匹配。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时，所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述权利要求1至8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种头发匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的相对变换关系进行估计，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取初始变换参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标变换参数确定所述第一观测结果和所述第二观测结果之间的匹配关系，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述错误匹配对多个所述观测结果中各任意两个所述观测结果之间的匹配关系进行修正，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郭铭浩，高菲菲，
申请(专利权)人：上海术之道机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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