[发明专利]一种增强现实辅助穿刺定位方法

权利要求书

1.一种增强现实辅助穿刺定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在需要拟合的模型上选取3～7个特征点，打开虚拟混合现实设备，将模型导入虚拟混合现实设备中；具体为：使用混合现实设备扫描到手，在手指尖的位置放置一个虚拟的球，然后手指移动在空间中逐一找到各实体特征点，并且记录位置，确认进行拟合并查看虚拟模型和实体的位置、角度的关系，手部跟踪拟合完成；

(2)在虚拟模型上选取穿刺进入点、穿刺点和穿刺通道；

(3)将虚拟模型导入到混合现实设备中，并将虚拟模型和三维物体进行拟合；

(4)将识别图片和穿刺针进行绑定；具体为：在穿刺针上绑有一张二维码的图片；

(5)打开混合现实设备中识别图像的功能，开始识别图片并读取穿刺的深度和角度信息；

(6)识别完成后，出现和穿刺针相同的穿刺针模型，并且两者重合；

(7)开始穿刺，移动穿刺针，混合虚拟现实设备中的穿刺针模型会跟随追踪三维真实的穿刺针；

(8)确认穿刺针进入的点，当穿刺针触碰到穿刺进入的点后，设备中提示进针点已确认完毕；

(9)调整穿刺的方向，当穿刺方向正确后，设备中提示开始穿刺，当穿刺到目标位置后，提示穿刺；

(10)整个穿刺过程完成。

2.根据权利要求1所述的一种增强现实辅助穿刺定位方法，其特征在于：所述步骤(5)中的识别图像包括图像采集、图像预处理、特征提取和图像识别；具体为：记经过高斯滤波器σn平滑处理的采集图像为I(x，y)；

构建用于寻找特征点的尺度为σ的高斯差分图像，该高斯差分图像由尺度为kσ的图像L(x，y，kσ)与尺度为σ的L图像L(x，y，σ)差分生成，一系列的σ_i则可以生成一系列的L(x，y，σi)图像，这一系列的L(x，y，σ)图像构建成尺度空间图像，其中，L(x，y，σ)表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像，且

当查找空间S层的极小值时，通过S+3层尺度空间图像来构建出S+2层高斯差分图像，然后查找其中的第2层到第S-1层，极小值通过同一组内S层高斯差分图像和S层高斯差分图像的上下相邻高斯差分图像的相邻点比较，并利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点，其中S为高斯金字塔每一组的层数，O为高斯金字塔的组数。

3.根据权利要求2所述的一种增强现实辅助穿刺定位方法，其特征在于：所述高斯差分图像的高斯差分DOG的计算公式为：

其中

k为相邻尺度空间倍数的常数，G(x，y，σ)表示高斯滤波器，且

构建的尺度空间图像的第一组的索引为0或-1，当索引为0时，第一组第一层的图像是由经过高斯滤波器σn平滑处理的图像I(x，y)与高斯滤波器σo卷积生成，对图像I(x，y)用高斯滤波器σ平滑，其公式为：当索引为-1时，将I(x，y)双性差值放大后得到I_s(x，y)，第一组第一层的图像是由经过高斯滤波器2σ_n平滑处理的图像I(x，y)与高斯滤波器σ_o卷积生成；对图像I(x，y)用高斯滤波器σ′平滑，其公式为：其中，FirstLayer(x，y)表示整个尺度空间为第1组第1层的图像，σ₀＝1.6，σ_n＝0.5。

4.根据权利要求2所述的一种增强现实辅助穿刺定位方法，其特征在于：在尺度为σ的尺度图像D(x，y)上检测到了一个局部极值点，空间位置为(x，y，σ)，设其偏离了(x，y，σ)的坐标为(Δx，Δy，Δσ).则对D(Δx，Δy，Δσ)表示为在(x，y，σ)处的泰勒展开：

将泰勒展开式写成矢量形式：

令矢量形式的一阶倒数等于0，可求得

通过多次迭代，得到最终候选点的精确位置与尺度将其代入矢量形式的公式求得求其绝对值如果其绝对值低于阈值将被删除。