[发明专利]单目相机下CT或PET-CT智能定位扫描方法

权利要求书

1.一种单目相机下CT或PET-CT智能定位扫描方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、安装单目相机，建立成像模型：在CT或PET-CT屏蔽间安装单目相机，令其视野覆盖床板和CT或PET-CT机架区域，建立相机成像模型；

步骤2、计算相机内部、外部参数和畸变系数：用单目相机采集规格确定的棋盘格标定板组图，处理并提取其中的角点像素坐标集；根据已知规格参数、床码间距确定角点初始世界坐标集，建立像素坐标到世界坐标的点集单映射关系，并由成像模型和点集单映射关系确定相机内部、外部参数和畸变系数；

步骤3、计算像素框选范围内实际移床、扫描距离：根据CT或PET-CT机架外激光灯确定世界坐标系参考点，将内部、外部参数和畸变系数，代入到相机成像模型中，实现像素坐标到实际坐标的转换，根据所得到的实际坐标进行像素框选范围至实际移床、扫描距离的计算；

步骤4、自动框选范围：训练深度学习网络，从实时视频帧中识别患者目标部位并且自动获取框选范围的像素坐标，并根据前三步的结果通过相机模型转换为实际坐标；

步骤5、误差自动验证：使用CT或PET-CT已有软硬件基础实现自动移床和相机参数标定，根据物理床高、水平床码间距和标定板角点集自动提取、平移距离计算来实现自动误差验证。

2.如权利要求1所示的一种单目相机下CT或PET-CT智能定位扫描方法，其特征在于所述步骤2具体包括如下步骤：

步骤2.1、使用位置已固定的目标单目相机拍摄一组棋盘格标定板，并采集图像；

步骤2.2、取所采集图像灰度载入并降采样，得到降采样后的灰度图；

步骤2.3、对降采样后的灰度图进行自适应二值化，得到二值图像；

步骤2.4、对二值图像进行形态学膨胀，得到分离后的黑块图像；

步骤2.5、对分离的黑块图像进行霍夫变换，确定出所有角点初步坐标；

步骤2.6、对所有初步角点坐标进行坐标精细化迭代，得到亚像素级精度角点坐标集；

步骤2.7、使用预设的标定板世界坐标集和检测所得的角点UV坐标集，建立像素UV坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系，计算单目相机的内参和外参，建立像素UV坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系的映射关系，使世界坐标系中的坐标与像素UV坐标系中的坐标建立一对一的换算关系，并获得单目相机的内参和外参；

步骤2.8、计算并校正单目相机在成像过程中产生的畸变系数；

步骤2.9、将畸变系数引入成像模型，空间点世界坐标与图像UV坐标满足二次关系；

步骤2.10、由标定板角点世界坐标集、UV坐标系中的亚像素级角点集建立点对点映射关系，并使用高斯牛顿迭代法逼近非线性函数值，求解极小点估计值，重复迭代至满足所需精度。