基于orb配準(zhǔn)的dr圖像拼接方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法及系統(tǒng)。其中，所述方法包括：通過ORB計算兩幅DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置；使用高通濾波器對兩幅DR圖像中的初步配準(zhǔn)位置分別進行濾波，得到兩幅DR圖像各自的高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)對兩幅DR圖像對應(yīng)的兩個高頻信息進行二次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的精確配準(zhǔn)位置和重疊區(qū)域；根據(jù)重疊區(qū)域?qū)煞鵇R圖像拼接處理為一幅DR圖像。本發(fā)明采用了由粗略到精確的配準(zhǔn)策略，因此保證了DR圖像拼接位置的準(zhǔn)確性，可以獲得準(zhǔn)確的拼接位置；本發(fā)明包括了亮度調(diào)節(jié)和灰度過度過程從而使得拼接后的圖像整體過渡更加自然，過渡區(qū)域更容易為醫(yī)生接受，使拼接后的DR圖像具有較佳的視覺效果。
【專利說明】基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種DR圖像處理技術(shù)，尤其是涉及一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和醫(yī)療診斷手段的不斷完善，直接數(shù)字化X射線攝影系統(tǒng)(Digital Radiography, DR)實現(xiàn)的DR圖像在臨床診斷、醫(yī)學(xué)科研等DR圖像分析方面有著廣泛的應(yīng)用。
[0003]尤其是在圖像導(dǎo)引的骨科診斷和治療中具有重要的臨床應(yīng)用價值。目前骨科臨床常用的直接數(shù)字化X射線攝影設(shè)備(DR)僅能提供患者部分身體的影像。在傳統(tǒng)的DR圖像分析中，醫(yī)生需要在診斷治療分析一系列的DR圖像，才能在自己的腦海中重構(gòu)出完整的患者全身DR圖像，這樣一來加重了醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。因此，將若干幅DR圖像拼接為一幅完整的患者DR全景圖像提供給醫(yī)生診斷是十分必要的。
[0004]申請?zhí)朇N201110073969.8，發(fā)明名稱為“一種基于模板的CCD-DR圖像拼接方法”的中國專利申請，使用模板提取DR圖像中的特征點，使用提取的特征點進行圖像匹配和拼接。該技術(shù)方案通過模板提取特征點雖然加快了處理速度，但是造成了提取的特征點不夠準(zhǔn)確，進行圖像拼接時容易產(chǎn)生誤匹配。
[0005]申請?zhí)朇N200710029956.4，發(fā)明名稱為“X線透視人體影像融合拼接方法”的中國專利申請，通過人體部位的智能識別，使用不同的方法來進行圖像拼接處理。但是，此技術(shù)方案沒有清晰的闡述其人體部位智能識別方法和對應(yīng)不同部位采用的拼接算法，同時其特征匹配方式過于簡單，容易產(chǎn)生誤匹配。
[0006]申請?zhí)朇N201010250868.9，發(fā)明名稱“一種圖像拼接方法”的中國專利申請，通過實時獲取或已存儲的超聲視頻圖像序列的拼接，利用相鄰兩幀圖像的高度相關(guān)性估計活動圖和配準(zhǔn)圖之間的運動向量，得到一個旋轉(zhuǎn)角度和位移量，通過旋轉(zhuǎn)角度和位移量進而完成兩幅圖像的配準(zhǔn)過程。該技術(shù)方案對超聲圖像有效，但是其中使用了最小二乘法等優(yōu)化算法，需要消耗處理時間。但是，由于DR圖像尺寸遠(yuǎn)大于超聲圖像，因此該方法在處理DR圖像時效率較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明提出一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法及系統(tǒng)，將兩幅或者多幅有重疊區(qū)域的DR圖像拼接成為一幅完整的DR圖像，從而方便醫(yī)生的診斷。
[0008]本發(fā)明采用如下技術(shù)方案實現(xiàn):一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，所述方法包括:
[0009]步驟A、通過ORB計算兩幅存在重疊區(qū)域的第一 DR圖像和第二 DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置；
[0010]步驟B、使用高通濾波器對第一DR圖像和第二DR圖像中的初步配準(zhǔn)位置分別進行高通濾波，得到兩幅DR圖像各自的高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)對兩幅DR圖像對應(yīng)的兩個高頻信息進行二次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的精確配準(zhǔn)位置，由精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域；
[0011]步驟C、根據(jù)重疊區(qū)域?qū)煞鵇R圖像拼接處理為一 DR圖像。
[0012]其中，所述步驟C之后還包括步驟D:
[0013]D、通過灰度變化調(diào)整拼接后的DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
[0014]其中，所述步驟D具體包括:
[0015]計算第一 DR圖像中重疊區(qū)域的像素平均值Ml和第二 DR圖像中重疊區(qū)域的像素平均值M2 ；
[0016]根據(jù)像素平均值Ml與像素平均值M2的比值，得到兩幅DR圖像的灰度差；
[0017]確定其中一幅DR圖像為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)計算出的灰度差，調(diào)整另外一幅DR圖像的灰度值，使兩幅DR圖像的灰度統(tǒng)一。
[0018]其中，所述步驟D之后還包括步驟:
[0019]E、將第一 DR圖像和第二 DR圖像在重合區(qū)域中的拼接位置進行灰度融合以消除接縫。
[0020]其中，所述步驟E具`體包括步驟:
[0021]將第一 DR圖像中的每一行OverlapUi, i = 1，2，…，N的像素和第二 DR圖像中
的每一行OverlapDi, i = 1，2，…，N的像素分別乘以相應(yīng)系數(shù)再相加進行灰度融合，其
灰度融合表示為』=K * OverlapUl +(1-Vi)* OverlapDi J = I,2,--,N其中，系數(shù)列向量V
τ, [N\N -17N — 2，...72,?\
為.V =-
刀.N.[0022]將獲得的灰度融合結(jié)果替換接縫以下高度為N的圖像區(qū)域，從而去除DR圖像的接縫；
[0023]其中，N為大于I的自然數(shù)，表示重疊區(qū)域的行數(shù)。
[0024]其中，所述步驟A具體包括步驟:
[0025]假設(shè)第一 DR圖像和第二 DR圖像為上下拼接，第一 DR圖像的位置在第二 DR圖像的位置上方，則將第一 DR圖像和第二 DR圖像分別等分為上下兩部分；
[0026]使用ORB配準(zhǔn)分別計算第一 DR圖像的下半部分與第二 DR圖像的上半部分之間的ORB特征信息；
[0027]根據(jù)ORB特征信息對第一 DR圖像和第二 DR圖像進行初次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的初步配準(zhǔn)位置。
[0028]其中，所述步驟A還包括步驟:
[0029]根據(jù)初步配準(zhǔn)位置的主方向差異，計算出兩幅DR圖像之間的剛性旋轉(zhuǎn)角度，對DR圖像進行剛性旋轉(zhuǎn)的矯正。
[0030]其中，所述步驟A之前還包括步驟:
[0031]將需要拼接的兩幅DR圖像進行分辨率下采樣。
[0032]本發(fā)明還公開一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接系統(tǒng)，其包括:
[0033]初步配準(zhǔn)位置確定模塊，用于通過ORB計算兩幅存在重疊區(qū)域的第一 DR圖像和第二 DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置；
[0034]重疊區(qū)域確定模塊，用于使用高通濾波器對第一 DR圖像和第二 DR圖像中的初步配準(zhǔn)位置分別進行濾波，得到兩幅DR圖像各自的高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)對兩幅DR圖像對應(yīng)的兩個高頻信息進行二次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的精確配準(zhǔn)位置，由精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域；
[0035]拼接及灰度調(diào)整模塊，用于根據(jù)重疊區(qū)域?qū)⒌谝?DR圖像和第二 DR圖像拼接處理為一幅DR圖像，通過灰度變化調(diào)整拼接后的DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
[0036]其中，所述系統(tǒng)還包括:
[0037]下采樣模塊，用于將需要拼接的兩幅DR圖像進行分辨率下采樣；
[0038]灰度融合模塊，用于將兩幅DR圖像在重合區(qū)域中的拼接位置進行灰度融合以消除接縫。
[0039]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果:
[0040]本發(fā)明通過讀入若干幅有重疊區(qū)域的DR圖像，兩兩地拼接為一幅完整的DR圖像:通過ORB保證兩幅DR圖像的配準(zhǔn)位置的大體準(zhǔn)確；接著，在ORB配準(zhǔn)位置的基礎(chǔ)上利用正則化互相關(guān)性對兩幅DR圖像的高頻信息進行二次配準(zhǔn)，得到精確的配準(zhǔn)位置；最后通過灰度變化調(diào)整拼接后兩幅DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。本發(fā)明采用了由粗略到精確的配準(zhǔn)策略，因此保證了 DR圖像拼接位置的準(zhǔn)確性，可以獲得準(zhǔn)確的拼接位置；本發(fā)明包括`了亮度調(diào)節(jié)和灰度過度過程從而使得拼接后的圖像整體過渡更加自然，過渡區(qū)域更容易為醫(yī)生接受，使拼接后的DR圖像具有較佳的視覺效果。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0041 ] 圖1是本發(fā)明的流程示意圖；
[0042]圖2A和圖2B分別是需要拼接的兩幅DR圖像示意圖；
[0043]圖2C是將圖2A和圖2B拼接后的示意圖；
[0044]圖3是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0045]本發(fā)明通過讀入?yún)⑴c拼接的多幅DR圖像，兩兩地拼接為一幅完整的DR圖像。本發(fā)明首先通過ORB保證兩幅DR圖像的配準(zhǔn)位置的大體準(zhǔn)確；接著，在ORB配準(zhǔn)位置的基礎(chǔ)上利用正則化互相關(guān)性對兩幅DR圖像的高頻信息進行二次配準(zhǔn)，得到精確的配準(zhǔn)位置?’最后通過灰度變化調(diào)整拼接后兩幅DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
[0046]本發(fā)明適用于胸片和四肢DR圖像的拼接，暫時沒有涉及到因為人體運動造成的幾何畸變。
[0047]假設(shè)前提是，參與拼接的兩幅DR圖像是上下鄰接的，且重疊高度不少于50像素，且重置區(qū)域不大于圖像的1/2。如圖1所不，本實施例以兩幅DR圖像拼接為一幅DR圖像為例進行詳細(xì)描述，其包括如下實現(xiàn)步驟:
[0048]步驟S1、輸入需要拼接的兩幅DR圖像。[0049]步驟S2、分別對兩幅DR圖像的進行分辨率下采樣，降低兩幅DR圖像的分辨率，采樣后的兩幅DR圖像分別稱其為圖像A和圖像B。
[0050]對步驟SI獲取的兩幅DR圖像分別進行下采樣，兩幅DR圖像可能是4096X4096大小的，也可能2048X2048大小的。因此，無論獲取的DR圖像的分辨率大小都對其進行下采樣，例如下采樣為512X512分辨率的圖像進行一下步處理。
[0051]步驟S3、通過ORB計算兩幅DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置。
[0052]首先，將圖像A和圖像B分別等分為上下兩部分；其次，取圖像A的下半部分(記為圖像Al)和圖像B的上半部分(記為圖像BI),使用ORB (Oriented-Brief )配準(zhǔn)分別計算圖像Al與圖像BI的ORB特征信息；然后，根據(jù)ORB特征信息對圖像Al與圖像BI進行初次配準(zhǔn)，找出大體準(zhǔn)確的初步配準(zhǔn)位置。當(dāng)然，還可以根據(jù)ORB配準(zhǔn)位置之間的主方向差異，計算出圖像Al與圖像BI之間的剛性旋轉(zhuǎn)角度，由此通過ORB進行圖像剛性旋轉(zhuǎn)矯正。
[0053]步驟S4、根據(jù)初步配準(zhǔn)位置找出圖像Al和圖像BI的重疊區(qū)域。
[0054]可以使用高通濾波器對圖像Al和圖像BI中的初步配準(zhǔn)位置分別進行濾波得到兩個高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)(Normalized 2-D cross-correlation, NCC)對兩幅DR圖像的高頻信息進行二次配準(zhǔn)，從而獲得圖像A和圖像B之間的準(zhǔn)確配準(zhǔn)位置，由精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域。
[0055]其中，關(guān)于精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域的方式如下:
[0056]假設(shè)圖像Al的長寬分別為Wa和Ha，圖像BI的長寬分別為Wb和HA。精確配準(zhǔn)位置的坐標(biāo)為(Xegistel^YragistJ ；那么圖像Al的重疊區(qū)域OverlapU為圖像Al內(nèi)部從點
(XregisterJ ^register `)開始，寬度為Wa-X
register、 高度為 Ha Yregister

的矩形區(qū)域。圖像BI的重疊區(qū)域OverlapD為圖像B內(nèi)部從點(1，I)開始，寬度為WB_Xregiste、高度為HB_Yregiste的矩形區(qū)域。
OverlapU = A(Yregiste>,: Ha，X一.: W4);
[0057]即:
OverlapD = Bfl H, - 4獅.+ U: W.,-X_.r + I):
[0058]步驟S5、根據(jù)重疊區(qū)域?qū)煞鵇R圖像(圖像A和圖像B)拼接為一幅圖像，通過灰度變化調(diào)整拼接后的DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
[0059]灰度變化調(diào)整如下:首先,計算圖像Al中重疊區(qū)域的像素平均值Ml和圖像BI中重疊區(qū)域的像素平均值M2 ;其次，根據(jù)像素平均值Ml與像素平均值M2的比值，得到兩幅DR圖像的灰度差；最后，確定其中一幅DR圖像為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)計算出的灰度差，調(diào)整另外一幅DR圖像的灰度值，使兩幅DR圖像的灰度統(tǒng)一。比如，像素平均值Ml與像素平均值M2的比值為1.2，以圖像A為基準(zhǔn)圖像，則將圖像B每個像素的灰度值增加20%即可。
[0060]步驟S6、找出兩幅DR圖像在重疊區(qū)域中的對應(yīng)位置，并對它們進行灰度融合，從而消除接縫。
[0061]將兩幅DR圖像對齊和灰度調(diào)整之后，因為上下兩幅DR圖像在接縫處有較大的梯度變化，會產(chǎn)生一條很明顯的接縫，這條接縫先會對診斷有較大影響，因此在需要將這條接縫線去除。本發(fā)明采用灰度融合方法，以行為單位將，兩幅拼接圖像的重疊區(qū)域的每一行乘以系數(shù)相加。
[0062]令上下兩幅DR圖像的重疊區(qū)域為OverlapU和OverlapD，重疊區(qū)域的大小為NXM(N行M列，N和M均為大于I的自然數(shù))。具體實現(xiàn)方式為:將OverlapU中的每一行的像素和OverlapD中的每一行的像素分別乘以相應(yīng)系數(shù)再相加。這個系數(shù)列向量V為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述方法包括: 步驟A、通過ORB計算兩幅存在重疊區(qū)域的第一 DR圖像和第二 DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置； 步驟B、使用高通濾波器對第一DR圖像和第二DR圖像中的初步配準(zhǔn)位置分別進行高通濾波，得到兩幅DR圖像各自的高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)對兩幅DR圖像對應(yīng)的兩個高頻信息進行二次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的精確配準(zhǔn)位置，由精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域； 步驟C、根據(jù)重疊區(qū)域?qū)煞鵇R圖像拼接處理為一 DR圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟C之后還包括步驟D: D、通過灰度變化調(diào)整拼接后的DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟D具體包括: 計算第一 DR圖像中重疊區(qū)域的像素平均值Ml和第二 DR圖像中重疊區(qū)域的像素平均值M2 ； 根據(jù)像素平均值Ml與像素平均值M2的比值，得到兩幅DR圖像的灰度差； 確定其中一幅DR圖像為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)計算出的灰度差，調(diào)整另外一幅DR圖像的灰度值，使兩幅DR圖像的灰度統(tǒng)一。`
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟D之后還包括步驟: E、將第一DR圖像和第二 DR圖像在重合區(qū)域中的拼接位置進行灰度融合以消除接縫。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟E具體包括步驟: 將第一 DR圖像中的每一行OverlapUi, i = 1，2，…，N的像素和第二 DR圖像中的每一行OverlapDi, i = 1，2，…，N的像素分別乘以相應(yīng)系數(shù)再相加進行灰度融合,其灰度融合表示為 7 = Overlap 1.,, + (1- Vi) * OveHapIX，/= 1，2，...，AT，其中，系數(shù)列向量 V,τ, [Ν，Ν-ΙΝ — 2，...Χ\].V =-刀.N.將獲得的灰度融合結(jié)果替換接縫以下高度為N的圖像區(qū)域，從而去除DR圖像的接縫； 其中，N為大于I的自然數(shù)，表示重疊區(qū)域的行數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟A具體包括步驟: 假設(shè)第一 DR圖像和第二 DR圖像為上下拼接，第一 DR圖像的位置在第二 DR圖像的位置上方，則將第一 DR圖像和第二 DR圖像分別等分為上下兩部分； 使用ORB配準(zhǔn)分別計算第一 DR圖像的下半部分與第二 DR圖像的上半部分之間的ORB特征信息； 根據(jù)ORB特征信息對第一 DR圖像和第二 DR圖像進行初次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的初步配準(zhǔn)位置。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟A還包括步驟: 根據(jù)初步配準(zhǔn)位置的主方向差異，計算出兩幅DR圖像之間的剛性旋轉(zhuǎn)角度，對DR圖像進行剛性旋轉(zhuǎn)的矯正。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任何一項所述基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接方法，其特征在于，所述步驟A之前還包括步驟: 將需要拼接的兩幅DR圖像進行分辨率下采樣。
9.一種基于ORB配準(zhǔn)的DR圖像拼接系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 初步配準(zhǔn)位置確定模塊，用于通過ORB計算兩幅存在重疊區(qū)域的第一DR圖像和第二DR圖像之間的初步配準(zhǔn)位置； 重疊區(qū)域確定模塊，用于使用高通濾波器對第一 DR圖像和第二 DR圖像中的初步配準(zhǔn)位置分別進行濾波，得到兩幅DR圖像各自的高頻信息，使用正則化互關(guān)聯(lián)對兩幅DR圖像對應(yīng)的兩個高頻信息進行二次配準(zhǔn)，獲得兩幅DR圖像的精確配準(zhǔn)位置，由精確配準(zhǔn)位置得出兩幅DR圖像的重疊區(qū)域； 拼接及灰度調(diào)整模塊，用于根據(jù)重疊區(qū)域?qū)⒌谝?DR圖像和第二 DR圖像拼接處理為一幅DR圖像，通過灰度變化調(diào)整拼接后的DR圖像的亮度差異，使得整幅拼接后DR圖像達(dá)到視覺上的統(tǒng)一性。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述基于ORB`配準(zhǔn)的DR圖像拼接系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 下采樣模塊，用于將需要拼接的兩幅DR圖像進行分辨率下采樣； 灰度融合模塊，用于將兩幅DR圖像在重合區(qū)域中的拼接位置進行灰度融合以消除接縫。
【文檔編號】G06T5/50GK103514591SQ201210197832
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年6月15日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月15日
【發(fā)明者】趙明, 康雨, 張力華 申請人:深圳市藍(lán)韻實業(yè)有限公司