[发明专利]利用电脑视觉与深度学习技术的气管模型重建方法及其系统

权利要求书

1.一种利用电脑视觉与深度学习技术的气管模型重建方法，其特征在于，包含有如下的步骤：

取得气管管壁的影像：利用内视镜镜头对口腔至气管拍摄撷取连续影像；

图资载入：加载储存内视镜镜头所拍摄撷取的连续影像，以供后续处理使用；

图像处理：对所拍摄撷取的连续影像进行去噪声与降噪处理，并经影像增强处理以强调影像细节；

影像特征撷取：对经图像处理步骤后的连续影像透过区域极值的特征撷取方式对影像作特征点撷取与筛选，然后储存该些撷取、筛选后的影像特征点；

影像比对：对经影像特征撷取处理后两两相连的连续影像进行影像特征点比对，找出所含有的共同影像特征点并予以记录储存；

位姿估算及空间换算：将共同影像特征点利用深度学习达到辅助辨识，以估算出内视镜镜头拍摄共同影像特征点时所达气管的三维空间中的位置与姿势，并换算出内视镜镜头伸入气管拍摄时的深度与角度的空间信息；

重建三维气管模型：将经影像比对步骤处理后的共同影像特征点投影至三维空间，并配合位姿估算与空间换算步骤中所得的内视镜镜头拍摄深度与角度的空间信息，重建及记录成实际的立体三维气管模型。

2.一种利用电脑视觉与深度学习技术的气管模型重建系统，其特征在于，应用于上述利用电脑视觉与深度学习技术的气管模型重建方法，包含有一图资加载模组、图像处理模组、影像特征撷取模组、影像比对模组、位姿估算演算法模组与三维模型重建模组；其中：

图资加载模组，与内视镜镜头连接，用以加载内视镜镜头进入气管所得的连续影像；

图资加载模组，与内视镜镜头连接，用以载入、储存内视镜镜头从口腔进入气管所拍摄撷取的连续影像以供后续处理；

图像处理模组，与图资加载模组连接，用以接收图资加载模组所加载的连续影像，以对该些连续影像作去噪声与降噪处理，并利用影像增强技术强调影像细节；

影像特征撷取模组，与图像处理模组连接，用以将经图像处理模组处理后的连续影像透过区域极值的特征撷取方式对影像作特征点撷取与筛选，并储存该些撷取、筛选后的影像特征点；

影像比对模组，与影像特征撷取模组连接，用以接收影像特征撷取模组所撷取、筛选的影像特征点，并对两两相连的连续影像进行影像特征点比对，找出所含有的共同影像特征点予以记录储存；

位姿估算演算法模组，与影像比对模组连接，具有深度学习功能，用以接收影像比对模组所找出的共同影像特征点，同时利用深度学习达到辅助辨识，而可依据连续影像中的共同特征点估算出内视镜镜头拍摄撷取影像时所到达气管在三维空间中的位置与姿势，进而可换算出内视镜镜头伸入气管拍摄影像的深度与角度的空间信息；

三维模型重建模组，与影像比对模组及位姿估算演算法模组连接，用以接收影像比对模组所找出的共同影像特征点，及接收位姿估算演算法模组所换算出的空间信息，借以将所有影像特征点投影至三维空间，并辅以位姿估算演算法模组所得的空间信息，而可重建及记录完整的立体三维气管模型。