【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，具体地讲，涉及一种内窥镜图像拼接方法、内窥镜图像拼接装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
1、胶囊内窥镜是一种用于现代消化内科诊疗领域的创新型医疗器械，通常由微型相机、外壳、照明系统、控制电路、无线通信模块和电池等装置组成。当患者吞服胶囊内窥镜后，它可以通过外部主动磁控设备的控制在胃部进行移动并采集连续的图像序列，实现对胃部消化道区域的全方位检查。
2、胶囊内窥镜在执行胃部检查任务期间，会连续采集并传输数万帧图像数据，并且这些图像数据具有视野狭窄的特性。现行的诊断流程通常依赖于专业的医务人员对这些大规模的图像序列进行逐帧浏览，或以视频流的形式进行观察。然而，由于视野和分辨率受限以及图像数据庞大，这种诊疗方式不仅效率低下，而且存在漏诊和误诊的风险。
3、图像拼接技术是一种计算机视觉和图像处理技术，它通过将多帧重叠或相关的局部图像组合起来，生成一张连续且完整的全景图像。图像拼接技术通过拼接多张胶囊内窥镜采集的局部图像，从而形成一张具有更大视场、更广视野和更高分辨率的图像。借助这一技术，医生的阅片效率可以得到显著提升，并有效地降低了因视野受限而导致的漏诊和误诊风险。
4、根据所使用技术方案的不同，图像拼接技术可以概括地分为三个主要类别：基于空间域的图像拼接、基于变换域的图像拼接、基于特征点的图像拼接。由于基于空间域与变换域的图像拼接技术在实际应用中展现出计算复杂度高、对包含旋转和尺度变换的图像对齐性能欠佳、以及对光照变化和噪声干扰敏感等固有问题，因此，这两类方法在处理内窥镜图像
5、在基于特征点的图像拼接方法中，对于胃部等消化道场景，由于胃部粘膜皱襞的重复性极高，相似的纹理模式可能引发特征点误匹配的现象，从而进一步导致出现图像间变换矩阵计算错误和胃部图像拼接错误的情况。
技术实现思路
1、本申请解决的技术问题是：如何将内窥镜图像拼接过程中减少误匹配，以获得更准确的图像间变换矩阵，减少图像拼接错误。
2、本申请提供了一种内窥镜图像拼接方法，所述方法包括：
3、将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像；
4、遍历计算相邻两帧原始图像在相同位置上的各对区域图像之间的区域块相似度值；
5、对区域块相似度值大于预设值的各对区域图像进行特征点检测和匹配，以获得相邻两帧原始图像之间的特征点匹配序列；
6、根据所述特征点匹配序列计算得到相邻两帧原始图像之间的变换矩阵；
7、根据所述变换矩阵对相邻两帧原始图像进行拼接。
8、可选地，在将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像之前，所述方法还包括：
9、对原始图像序列的各帧原始图像进行rgb通道分离处理，得到绿色通道图像序列；
10、对所述绿色通道图像序列的各帧图像进行图像滤波处理和图像增强处理，得到特征增强图像序列。
11、可选地，所述将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像的方法为：将所述特征增强图像序列的各帧特征增强图像划分为若干区域图像；
12、所述遍历计算相邻两帧原始图像在相同位置上的各对区域图像之间的区域块相似度值的方法为：遍历计算相邻两帧特征增强图像在相同位置上的各对区域图像之间的区域块相似度值。
13、可选地，所述区域图像之间的区域块相似度值为区域图像之间的零均值归一化互相关值。
14、可选地，所述区域图像之间的零均值归一化互相关值的计算方法包括：
15、根据各区域图像的每个像素点的像素值计算得到像素平均值；
16、根据各区域图像的每个像素点的像素值、像素平均值，计算得到区域图像之间的零均值归一化互相关值。
17、可选地，所述对区域块相似度值大于预设值的区域图像进行特征点检测和匹配，以获得相邻两帧原始图像之间的特征点匹配序列，包括：
18、将对区域块相似度值大于预设值的各对区域图像进行初始特征点检测和初始匹配，获得相邻两帧特征增强图像之间的初始特征点匹配序列；
19、对所述初始特征点匹配序列进行比例检测处理和对称检测处理，去除误匹配特征点对，获得最终的特征点匹配序列。
20、可选地，根据所述变换矩阵对相邻两帧原始图像进行拼接的方法包括：
21、对各帧原始图像进行图像滤波处理和图像增强处理，得到各帧增强图像；
22、根据对相邻两帧增强图像进行变换和拼接，获得初始拼接图像；
23、对初始拼接图像进行图像融合操作，获得最终拼接图像。
24、本申请还提供了一种内窥镜图像拼接装置，所述内窥镜图像拼接装置包括：
25、区域划分模块，用于将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像；
26、相似度计算模块，用于遍历计算相邻两帧原始图像在相同位置上的各对区域图像之间的区域块相似度值；
27、特征检测匹配模块，用于对区域块相似度值大于预设值的各对区域图像进行特征点检测和匹配，以获得相邻两帧原始图像之间的特征点匹配序列；
28、变换矩阵获取模块，用于根据所述特征点匹配序列计算得到相邻两帧原始图像之间的变换矩阵；
29、图像拼接模块，用于根据所述变换矩阵对相邻两帧原始图像进行拼接。
30、本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有内窥镜图像拼接程序，所述图像匹配程序被处理器执行时实现上述的内窥镜图像拼接方法。
31、本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括计算机可读存储介质、处理器和存储在所述计算机可读存储介质中的内窥镜图像拼接程序，所述内窥镜图像拼接程序被处理器执行时实现上述的内窥镜图像拼接方法。
32、(三)有益效果
33、本申请公开的一种内窥镜图像拼接方法、图像匹配装置、存储介质和计算机设备，相对于现有技术，具有如下技术效果：
34、将各帧原始图像划分为若干区域图像，进行相似度计算，将相似度较高的区域图像用于后续的特征点检测和匹配，减少特征点误匹配的发生，提高图像之间的变换矩阵的准确度，从而减少了拼接错误。
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1.一种内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，在将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像的方法为：将所述特征增强图像序列的各帧特征增强图像划分为若干区域图像；
4.根据权利要求3所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述区域图像之间的区域块相似度值为区域图像之间的零均值归一化互相关值。
5.根据权利要求4所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述区域图像之间的零均值归一化互相关值的计算方法包括：
6.根据权利要求3所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述对区域块相似度值大于预设值的区域图像进行特征点检测和匹配，以获得相邻两帧原始图像之间的特征点匹配序列，包括：
7.根据权利要求1所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，根据所述变换矩阵对相邻两帧原始图像进行拼接的方法包括：
8.一种内
9.一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内窥镜图像拼接程序，所述内窥镜图像拼接程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的内窥镜图像拼接方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括计算机可读存储介质、处理器和存储在所述计算机可读存储介质中的内窥镜图像拼接程序，所述内窥镜图像拼接程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的内窥镜图像拼接方法。
...【技术特征摘要】
1.一种内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，在将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述将获取到的原始图像序列的各帧原始图像划分为若干区域图像的方法为：将所述特征增强图像序列的各帧特征增强图像划分为若干区域图像；
4.根据权利要求3所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述区域图像之间的区域块相似度值为区域图像之间的零均值归一化互相关值。
5.根据权利要求4所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所述区域图像之间的零均值归一化互相关值的计算方法包括：
6.根据权利要求3所述的内窥镜图像拼接方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡峰，陈光勇，李松恒，刘揆亮，谢浩生，
申请(专利权)人：浙江势通机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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