[发明专利]一种基于最大相关熵的手术器械尖端点的标定方法

摘要

本发明属于光学定位的手术导航技术领域,提供一种基于最大相关熵的手术器械尖端点的标定方法，该方法能够在非高斯噪声下，利用双目视觉对手术器械尖的状态进行估计和跟踪，通过完成手术器械尖端点标定。该方法包括：1)基于双目视觉的光学系统，获取待标定手术器械的旋转图像；2)获取手术器械标志点的平面图像坐标和空间坐标；3)对手术器械尖端点进行标定，基于最大相关熵准则求取手术器械尖端点的空间坐标，完成手术器械尖端点的标定。实验证明本发明算法性能良好，在真实的工程应用中，能够实现对手术器械尖端点较为准确的标定。

主权项

1.一种基于最大相关熵的手术器械尖端点标定方法，其特征在于以下步骤：第一步，基于双目视觉的光学系统，获取待标定手术器械的旋转图像1)将手术器械的尖端点进行固定；2)将手术器械围绕其尖端点进行旋转，使用双目视觉的光学系统进行图像采集，并对每幅图像按照采集的顺序进行编号，左面相机采集的图片编号为L1，L2，…，LN，右面相机采集的图片编号为R1，R2，…，RN，共2N幅图片；第二步，获取手术器械标志点的平面图像坐标和三维空间坐标1)利用图像识别方法对第一步2)获取的图像中的手术器械标志点进行识别；并将手术器械标志点平面图像坐标p分别记为：pLn,m＝[uLn,m,vL,nm]T和pRn,m＝[uRn,m,vRn,m]T           (1)其中,下标中的L和R分别表示左侧摄像机和右侧摄像机；n表示图像采集的顺序，n＝1,…,N；m表示手术器械标志点的顺序，m＝1,2,3,4；u、v为手术器械标志点像素坐标；2)利用三维重建公式和第二步1)中得到的手术器械标志点在图像中的坐标，得到手术器械标志点的三维空间坐标xn,m＝[xn,m,yn,m,zn,m]T；所述的三维重建公式如下：其中,和分别表示左侧和右侧摄像机标定的投影矩阵；z_Ln,m和z_Rn,m分别为左侧和右侧摄像机在Z轴中的三维空间坐标点；[u_Ln.m,v_Ln,m,1]^T和[u_Rn,m,v_Rn,m,1]^T是p_Ln,m和p_Rn,m在像素坐标系下的齐次坐标；[x_n,m,y_n,m,z_n,m,1]^T为手术器械标志点x_n,m在世界坐标系下的齐次坐标；联立公式(2)和公式(3)，得到：采用最小二乘法求出公式(4)，得出的最优解即为手术器械标志点的三维空间坐标；第三步，对手术器械尖端点进行标定1)建立标定方程组，如下所示：第m个手术器械标志点所在球面的半径公式为：(xn,m‑xtip)2+(yn,m‑ytip)2+(zn,m‑ztip)2＝r2             (5)其中，手术器械尖端点的坐标为xtip＝[xtip,ytip,ztip]T；r为手术器械绕尖端点旋转时其手术器械标志点所在球的半径；xn,m、yn,m、zn,m为手术器械标志点的三维空间坐标；由公式(5)得到如公式(6)所示的标定方程组：2)以xtip＝[xtip,ytip,ztip]T作为待估计的FIR滤波器的系数；以标定方程组中每个方程等号左面的系数为FIR滤波器输入，记作u(l)；以标定方程组中每个方程等号右面的常数项作为期望输出，记作d(l)；u(l)＝[xlm‑x1m,ylm‑y1m,zlm‑z1m]T,(l＝2,3,..,n)以递归最大相关熵为自适应滤波算法，进行迭代，对FIR滤波器的系数进行估计，实现手术器械尖端点的标定；迭代公式如下：e(l)＝d(l)‑uT(l)w(l‑1)                      (7)w(l)＝w(l‑1)+e(l)k(l)                      (9)其中，u(l)为FIR滤波器输入序列；d(l)为期望输出序列；l表示为数据的序列；e(l)为观测误差；w(l)为FIR滤波器权值，w(1)＝0；λ＝0.99是遗忘因子；k(l)为增益向量；Pσ为自相关矩阵的逆矩阵，P(1)＝λ‑1I；κσ(·)＝exp(‑(·)2/σ2)表示高斯核函数。