專(zhuān)利名稱：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，具體說(shuō)就是一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法。
背景技術(shù)：
虛擬內(nèi)窺鏡(VirtualEndoscope),又可稱作計(jì)算內(nèi)窺鏡(Computed Endoscope),就是利用計(jì)算機(jī)處理三維圖像數(shù)據(jù)，達(dá)到或接近普通醫(yī)用內(nèi)窺鏡的視覺(jué)效果。虛擬內(nèi)窺鏡不僅可以用于實(shí)際觀察或仿真預(yù)演，還可以在很多場(chǎng)合直接代替真實(shí)的內(nèi)窺鏡。虛擬內(nèi)窺鏡的研究在過(guò)去十年得到迅猛發(fā)展，主要是因?yàn)閳D像融合及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)已逐漸成熟。由 于虛擬場(chǎng)景是由CT/MRI圖像構(gòu)建，而實(shí)際的內(nèi)窺鏡要與之配準(zhǔn)就涉及到多體圖像融合問(wèn)題，即將同一對(duì)象的不同介質(zhì)圖像協(xié)同地混合在一起來(lái)揭示更清晰的信息。雖然現(xiàn)在有許多不同介質(zhì)如超聲波、X光、CT、MRI、PET、SPET等都可以獲取醫(yī)學(xué)圖像，但是如何定量地測(cè)量各種圖像之間的相互關(guān)系以及如何進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)則需要數(shù)據(jù)融合來(lái)解決。比如MRI和CT圖像可以高清晰地顯示結(jié)構(gòu)信息，PET和SPET則以低分辨率方式提供功能信息。MRI/CT圖像與PET/SPET圖像融合后就可綜合這兩方面的信息而更好地定量分析。又比如，MRI圖像與CT圖像融合可以同時(shí)展現(xiàn)高密質(zhì)的骨骼結(jié)構(gòu)以及疏密質(zhì)軟纖維信息。最簡(jiǎn)單直接的圖像融合方法是采取線性變換，如強(qiáng)度-色調(diào)飽和變換。Sharma采用主元分析(PCA)獲得兩幅圖像的變化參數(shù)后，將目標(biāo)圖像加權(quán)疊加到源圖像。這類(lèi)方法的效果不理想，這是因?yàn)閮煞鶊D像的特征不一定是同時(shí)出現(xiàn)的，所以在融合后的圖像上會(huì)以降低對(duì)比度的方式或機(jī)械疊加的方式呈現(xiàn)。研究表明，人類(lèi)的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)不同尺度大小的邊緣特別敏感，兩幅圖像的尺寸和分辨率必須相同才能被正確地配準(zhǔn)與融合，而上述的線性變換方法沒(méi)有考慮到這一特點(diǎn)。目前最成功的圖像融合方法是時(shí)-頻分析法。這種方法實(shí)際是將圖像分解成高通系數(shù)與低通系數(shù)的表示，在高頻和低頻部分融合后，經(jīng)過(guò)逆變換生成最終結(jié)果。最常用的時(shí)-頻分析法是小波變換，它在每一級(jí)將圖像分解成低-低、低-高、高-低、高-高四個(gè)空間頻率帶。低-低帶包含了平均的圖像信息，高頻帶則包含了方向或邊緣信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的步驟如下步驟一基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像配準(zhǔn)分別利用Radon變換及高斯型拉普拉斯濾波確定兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)與尺度關(guān)系，在對(duì)源圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換之后，同時(shí)對(duì)源圖像及目標(biāo)圖像提取小波特征并計(jì)算匹配度；步驟二 基于虛擬內(nèi)窺鏡的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像系統(tǒng)集成虛擬場(chǎng)景是利用拍攝的CT切片圖像重建出內(nèi)部組織的三維結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景是內(nèi)窺鏡圖像，將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，然后將融合后的圖像顯示在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭盔系統(tǒng)上，從而形成一個(gè)有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡；步驟三數(shù)據(jù)集測(cè)試與動(dòng)物實(shí)驗(yàn)將已集成的系統(tǒng)應(yīng)用于人工合成的手寫(xiě)字符集以及公開(kāi)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和改進(jìn)算法后，將這種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)內(nèi)窺鏡圖像系統(tǒng)用于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。本發(fā)明是一種時(shí)-頻分析法，通過(guò)提取圖像的小波特征來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。小波神經(jīng)網(wǎng)結(jié)合了小波變換的時(shí)-頻特性以及 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)制，能更快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。本課題旨在利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的技術(shù)構(gòu)建一個(gè)具有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡，使得使用者能看到被覆蓋在表層以下的組織。而實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)是虛擬場(chǎng)景與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的圖像配準(zhǔn)。即系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性都取決于虛擬場(chǎng)景與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的精度與速度。所以，本發(fā)明的研究集中在基于并行Radon變換的圖像平移、旋轉(zhuǎn)及尺度關(guān)系，并利用小波神經(jīng)網(wǎng)的函數(shù)近似與自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力來(lái)匹配兩幅圖像。該項(xiàng)方法的研究還可以用于管道機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航，這將是下一代智能機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)配備，市場(chǎng)前景極為廣闊。此外本項(xiàng)研究還可以擴(kuò)展開(kāi)發(fā)出全自主運(yùn)作、具有精確定位和目標(biāo)識(shí)別功能的機(jī)器人，它不僅可用于工業(yè)生產(chǎn)和日常的生活，還可以用于偵察敵情及抗震救災(zāi)。
具體實(shí)施例方式下面舉例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。實(shí)施例I :本發(fā)明一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法，步驟如下步驟一基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像配準(zhǔn)分別利用Radon變換及高斯型拉普拉斯濾波確定兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)與尺度關(guān)系，在對(duì)源圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換之后，同時(shí)對(duì)源圖像及目標(biāo)圖像提取小波特征并計(jì)算匹配度；步驟二 基于虛擬內(nèi)窺鏡的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像系統(tǒng)集成虛擬場(chǎng)景是利用拍攝的CT切片圖像重建出內(nèi)部組織的三維結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景是內(nèi)窺鏡圖像，將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，然后將融合后的圖像顯示在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭盔系統(tǒng)上，從而形成一個(gè)有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡；步驟三數(shù)據(jù)集測(cè)試與動(dòng)物實(shí)驗(yàn)將已集成的系統(tǒng)應(yīng)用于人工合成的手寫(xiě)字符集以及公開(kāi)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和改進(jìn)算法后，將這種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)內(nèi)窺鏡圖像系統(tǒng)用于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。實(shí)施例2 :本發(fā)明一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法，步驟如下(I)基于小波神經(jīng)網(wǎng)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)采用計(jì)算每幅圖像的絕對(duì)尺度參數(shù)來(lái)獲得相對(duì)縮放比例；通過(guò)分析Radon空間獲得圖像之間的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度；最后通過(guò)小波神經(jīng)網(wǎng)找到兩幅圖像的最佳匹配值。在多尺度圖像分析法中，尺度-空間表示法描述的是某一特定點(diǎn)周?chē)木植繄D像結(jié)構(gòu)。通過(guò)對(duì)圖像中若干個(gè)點(diǎn)進(jìn)行尺度歸一的高斯型拉普拉斯算子運(yùn)算(Laplacian ofGaussian, LoG),進(jìn)而經(jīng)過(guò)表決確定整幅圖像的尺度。利用快速的并行Radon變換方法，合并多個(gè)不同系數(shù)的傅立葉變換獲得多個(gè)頻譜集。這種方法不僅不需要傳統(tǒng)的補(bǔ)零處理，還可以并行運(yùn)算，在速度和精度上都有顯著提高。給定兩幅圖像，分別生成頻譜圖，運(yùn)用投影定理將直角坐標(biāo)系映射至極坐標(biāo)，再對(duì)各角度的投影作一維傅立葉逆變換從而形成Radon空間上的正弦圖，然后分析兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系。圖像跟蹤的第一步是找到視頻序列中各幀間的對(duì)應(yīng)。在本方法中，我們關(guān)注基于固有三維像素特征的配準(zhǔn)方法，該方法直接作用于圖像灰度值，無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行人工預(yù)處理。習(xí)慣上，上述對(duì)應(yīng)即指計(jì)算從兩幅圖像中抽取特征的變化?；诹炼鹊姆椒ㄒ资芄庹兆兓蓴_。此時(shí)，在內(nèi)窺鏡成像中普遍采用適用于光照變化的紋理信息。為降低亮度變化的干擾，我們?cè)陉P(guān)注亮度變化的同時(shí)，擬采 用特征區(qū)域的空間信息來(lái)進(jìn)行相似性估計(jì)。利用小波的尺度特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效學(xué)習(xí)機(jī)制，小波網(wǎng)絡(luò)一誕生即成為強(qiáng)健的工具用于許多領(lǐng)域。如在小波網(wǎng)絡(luò)理論中一樣，Gabor奇函數(shù)被寫(xiě)成平移、旋轉(zhuǎn)和擴(kuò)張的編碼。在本方法中，考慮連續(xù)函數(shù)空間上的緊致性，我們采用常見(jiàn)的Gabor奇函數(shù)和偶函數(shù)。首先，我們引入Gabor分析作為信號(hào)處理和通信的工具。Gabor將擴(kuò)展信號(hào)f視為如下序列f (X) = Σ cmnexp {i2 31 mbx} g(x-na)。其中g(shù)(x_na)是高斯函數(shù)。在采用Gabor函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的母函數(shù)之前，我們先關(guān)注幀特性。給定參數(shù)和函數(shù)，1(沢)中形如{el2lIb(mx+ny)g(x-ka, y-la)z 的一巾貞稱為 Gabor 巾貞。當(dāng) ab 彡 I 時(shí)，Gabor 巾貞退化為中的一幀。當(dāng)且僅當(dāng)ab = I時(shí)，Gabor幀為ReiZs基。(我們僅將兩個(gè)一維Gabor相乘以獲得二維Gabor巾貞)。我們將用Gabor濾波技術(shù)中的函數(shù)定義Gabor幀，如式(I)所示
cos (2;r/nfoc) cos (之咖辦)
{hnmu} =\g(x-ka,y-la).s\n{2nmbx) cos{2nnby)
sin (Inmbx) sin (lnnby)
V7 V ^ β >J n,mtkJeZ
(I)—旦獲得Gabor似然函數(shù)幀，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可建立。我們將釆用下述結(jié)構(gòu)作為近似函數(shù)
Hx^y)=Hw>hi{x^y)+s^ Σ w^mkAmId+g'n’m’kJ
(2)更進(jìn)一步地，我們需要定義用于網(wǎng)絡(luò)的Gabor函數(shù)采樣并作如下參數(shù)選擇。為獲得Gabor濾波技術(shù)的頻率，我們采用6 = /I。其中，L為圖像寬度，a = L/2。因此，函數(shù)集的頻率為
丨么2么3>^”··}
(3)我們得到了式⑵的采樣，并將其合一以近似對(duì)式(2)的和。其中hi(x，y)是小波函數(shù)。Wi為權(quán)值,豆為附加參數(shù)，N為網(wǎng)絡(luò)中的函數(shù)個(gè)數(shù)。
Gabor小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造實(shí)際上是一個(gè)尋優(yōu)過(guò)程第一，如何選擇最小數(shù)目的小波，這不僅會(huì)降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，而且會(huì)降低大量參數(shù)計(jì)算帶來(lái)的潛在錯(cuò)誤。第二，如何表示原圖像與目標(biāo)圖像的最佳匹配度。小波神經(jīng)網(wǎng)的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)是最小化最終預(yù)測(cè)誤差(Final Prediction Error7FPE),其定義如下
■⑷忐&辦冰7。細(xì)]2Pl · I ”=1
(4)其中，np為回歸量的個(gè)數(shù)，IQ(x，y)為訓(xùn)練點(diǎn)(x，y)的期望輸出，Nt = M2為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度(窗口尺寸MXM)。最后，我們需要訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練任務(wù)規(guī)劃如下。在感興趣區(qū)域(窗口尺寸MXM) 中，存在一個(gè)采樣點(diǎn)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。我們需要給出可用于精確亮度函數(shù)近似的權(quán)值，如式(2)所示。為此，我們最小化與權(quán)值相關(guān)的目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)最小化完成時(shí)，得到如下近似IQ(x，y) ^ ξ (χ，y)。小波神經(jīng)網(wǎng)的構(gòu)造如圖2所示。采用選中窗口的像素坐標(biāo)作為輸入，Gabor函數(shù)作為隱含層的神經(jīng)元，我們獲得式(3)的和，它就是原圖像的最近似輸出。然后計(jì)算目標(biāo)圖像與此近似輸出的最小均方誤差\^I{x + l,y + k)-4(x+l,y + k)^(5)
22其中，(x, y)為目標(biāo)圖像I(x，y)窗口的中心。(2)基于虛擬內(nèi)窺鏡的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像系統(tǒng)集成。AREIGS系統(tǒng)包括四個(gè)主要部分①跟蹤、檢測(cè)、成像(TDI)單元，②頭盔式立體顯示儀，③圖形工作站，和④用于研究室實(shí)驗(yàn)的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)。其中TDI單元用于三維追蹤、三維表面檢測(cè)和立體成像；顯示單元可在不引起外科醫(yī)生感覺(jué)不適的情況下提供逼真的視覺(jué)影像。工作站用于現(xiàn)實(shí)變形的預(yù)測(cè)，圖形生成，實(shí)時(shí)視頻采集和實(shí)時(shí)混合視頻輸出。最后把TDI單元安裝在推車(chē)上一個(gè)被動(dòng)手臂上，并連接系統(tǒng)其他部分；這樣可以方便使用者在手術(shù)室的移動(dòng)TDI，并進(jìn)行定位。(3) AREIGS系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)我們采取循序漸進(jìn)的方法實(shí)驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)性能，即先利用人工合成的數(shù)據(jù)，再利用公開(kāi)的數(shù)據(jù)測(cè)試配準(zhǔn)，最后做動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。人工合成數(shù)據(jù)我們將對(duì)已有的大規(guī)模手寫(xiě)漢字字符集進(jìn)行隨機(jī)參數(shù)的平移、旋轉(zhuǎn)及尺度縮放。由于字符圖像數(shù)據(jù)樣本集中的各線段端點(diǎn)位置已知，特別適合圖像配準(zhǔn)問(wèn)題的性能測(cè)試。實(shí)驗(yàn)中，我們采用HITPU數(shù)據(jù)庫(kù)，它由哈爾濱工業(yè)大學(xué)與香港理工大學(xué)聯(lián)合采集，共收集收集了 3755個(gè)漢字類(lèi)別的200個(gè)不同人書(shū)寫(xiě)的手寫(xiě)字符。實(shí)施例3 :采取以下三大步驟來(lái)完成該項(xiàng)目，即基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像配準(zhǔn)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)內(nèi)窺鏡圖像引導(dǎo)系統(tǒng)的集成、數(shù)據(jù)集測(cè)試及動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)集成后的實(shí)驗(yàn)與前兩個(gè)步驟又是一個(gè)雙向交互的過(guò)程。一方面，通過(guò)已實(shí)現(xiàn)的圖像配準(zhǔn)算法與虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果；另一方面，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析去改進(jìn)算法及系統(tǒng)。第一步基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像配準(zhǔn)。圖像配準(zhǔn)的最關(guān)鍵技術(shù)就是如何確定兩幅圖像之間的平移、旋轉(zhuǎn)及尺度關(guān)系。在本課題中，我們分別利用Radon變換及高斯型拉普拉斯濾波確定兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)與尺度關(guān)系。在對(duì)源圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換之后，同時(shí)對(duì)源圖像及目標(biāo)圖像提取小波特征并計(jì)算匹配度。第二步基于虛擬內(nèi)窺鏡的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像引導(dǎo)系統(tǒng)集成。在本方案中，虛擬場(chǎng)景是利用拍攝的CT切片圖像重建出內(nèi)部組織的三維結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景是內(nèi)窺鏡圖像。將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，然后將融合后的圖像顯示在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭盔系統(tǒng)上，從而形成一個(gè)有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡。第三步數(shù)據(jù)集測(cè)試與動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。將已集成的系統(tǒng)應(yīng)用于人工合成的手寫(xiě)字符集以及公開(kāi)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和改進(jìn)算法后，將這種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)內(nèi)窺鏡圖像引導(dǎo)系 統(tǒng)用于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。
權(quán)利要求
1.一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像方法，其特征在于步驟如下 步驟一基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像配準(zhǔn) 分別利用Radon變換及高斯型拉普拉斯濾波確定兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)與尺度關(guān)系，在對(duì)源圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換之后，同時(shí)對(duì)源圖像及目標(biāo)圖像提取小波特征并計(jì)算匹配度； 步驟二 基于虛擬內(nèi)窺鏡的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像系統(tǒng)集成 虛擬場(chǎng)景是利用拍攝的CT切片圖像重建出內(nèi)部組織的三維結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景是內(nèi)窺鏡圖像，將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，然后將融合后的圖像顯示在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭盔系統(tǒng)上，從而形成一個(gè)有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡； 步驟三數(shù)據(jù)集測(cè)試與動(dòng)物實(shí)驗(yàn) 將已集成的系統(tǒng)應(yīng)用于人工合成的手寫(xiě)字符集以及公開(kāi)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和改進(jìn)算法后，將這種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)內(nèi)窺鏡圖像引導(dǎo)系統(tǒng)用于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像引導(dǎo)方法。步驟包括分別利用Radon變換及高斯型拉普拉斯濾波確定兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)與尺度關(guān)系，在對(duì)源圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換之后，同時(shí)對(duì)源圖像及目標(biāo)圖像提取小波特征并計(jì)算匹配度；虛擬場(chǎng)景是利用手術(shù)前拍攝的CT切片圖像重建出內(nèi)部組織的三維結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景是內(nèi)窺鏡圖像，將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，然后將融合后的圖像顯示在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭盔系統(tǒng)上，從而形成一個(gè)有透視能力的虛擬內(nèi)窺鏡。本發(fā)明是一種時(shí)-頻分析法，通過(guò)提取圖像的小波特征來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。小波神經(jīng)網(wǎng)結(jié)合了小波變換的時(shí)-頻特性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)制，能更快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102842122SQ20121022830
公開(kāi)日2012年12月26日 申請(qǐng)日期2012年6月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月21日
發(fā)明者石大明, 唐降龍, 鄭麗穎, 程丹松, 趙旭東 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)