【技术实现步骤摘要】
本申请涉及内窥镜图像处理，具体而言，涉及一种基于波动因子的稀疏点云判断方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、点云技术，作为物理对象的3d数字化表达，在内窥镜医疗领域展现出重要价值。数百万个包含位置与深度信息的测量点，为内窥镜手术提供了前所未有的精确导航与评估能力。在内窥镜手术中，医生结合点云模型与实时影像，能精确规划手术路径，确保手术器械操作无误，提升手术安全性与成功率。
2、然而，点云稀疏性成为一大挑战，尤其在内窥镜视野受限、物体遮挡或反光等情况下，采样点减少导致深度信息失真。这要求我们在处理点云数据时，需有效识别并处理稀疏区域，以避免误导手术操作。传统稀疏区域识别方法基于点云密度，采用固定阈值或平均密度判定，但这些方法难以适应复杂多变的场景，难以精确区分稀疏与稠密区域。
3、针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于波动因子的稀疏点云判断方法、装置、设备及介质，更准确地判断内窥镜图像点云的稠密程度，给出最终的稠...
【技术保护点】
1.基于波动因子的稀疏点云判断方法，应用在内窥镜图像的点云重建中，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述获取内窥镜图像对应的点云数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述根据所述视差图和所述相机参数获取所述点云数据集的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述目标区域为圆形、长方形或正方形区域。
5.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于波动因子的稀疏点云判断方法，应用在内窥镜图像的点云重建中，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述获取内窥镜图像对应的点云数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述根据所述视差图和所述相机参数获取所述点云数据集的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述目标区域为圆形、长方形或正方形区域。
5.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述波动因子的基于下式计算获取：
6.根据权利要求1所述的基于波动因子的稀疏点云判断方法，其特征在于，所述根据最大的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王一名，梁江荣，黄泽鑫，安昕，
申请(专利权)人：广东欧谱曼迪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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