【摘 要】
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在计算机领域和人工智能领域的研究中,计算机视觉是今年来热度上升最快的学科之一。常规测量存在的条件限制,在基于计算机视觉的测量方法上可得到突破。在计算机辅助外科手术
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在计算机领域和人工智能领域的研究中,计算机视觉是今年来热度上升最快的学科之一。常规测量存在的条件限制,在基于计算机视觉的测量方法上可得到突破。在计算机辅助外科手术(CAS)中,手术器械的定位跟踪是不可或缺的组成部分,把基于计算机视觉的轨迹检测应用到其中,辅助外科医生完成高难度手术,对于医疗技术的进步有着至关重要的意义。本文对基于计算机视觉的目标运动轨迹检测系统进行了研究,主要分为四个方面:摄像机标定、图像预处理、立体匹配和目标跟踪。考虑到应用环境的要求为定位精度高、实时性强以及稳定性好,摄像机标定选择了张氏平面标定法,能在保证标定精度的前提下灵活快捷地获取摄像机内外参数。由于图像无法避免会存在噪声,图像预处理部分研究了基本的数字图像处理技术,包括灰度变换、图像滤波、直方图修正。立体匹配研究中,对匹配的极线约束条件进行了分析,实现了极线校正算法,在此算法的基础上,采用Harris角点检测算法,并完成立体匹配。极线校正算法使得匹配时间缩短,满足应用背景的实时性要求。在目标跟踪方面,研究了Meanshift算法,并提出了一种改进的Meanshift算法,当目标发生非正常运动情况时,在此算法下也能保持被跟踪状态。实验结果表明,在目前的实验条件下,基于计算机视觉的目标运动轨迹检测系统能够有效定位和跟踪特定的目标物体。
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