[发明专利]一种图像矫正方法及装置

权利要求书

1.一种图像矫正方法，其特征在于，所述方法包括：

对C臂机采集的标定图像中的像素点进行采样，得到多个采样点；

确定所述多个采样点的畸变位移；

基于所述多个采样点的畸变位移，确定初始位移矩阵，所述初始位移矩阵中第i行第j列的元素与所述标定图像中第i行第j列的像素点对应，所述初始位移矩阵中每个所述采样点对应的元素的值为该采样点的畸变位移，所述初始位移矩阵中除所述多个采样点对应的元素外的元素的值为零；

基于矩阵分解，对所述初始位移矩阵中除所述多个采样点对应的元素外的元素的值进行预测，得到畸变位移矩阵；

利用所述畸变位移矩阵对所述C臂机采集的待矫正图像进行矫正，得到矫正图像；

所述标定图像包括多个标定球；所述对C臂机采集的标定图像中的像素点进行采样，得到多个采样点的步骤，包括：

对所述标定图像中的多个标定球进行识别，得到所述多个标定球的中心点，将所述多个标定球的中心点作为采样点；

在第一方向上相邻两个标定球间的距离为第一预设值，在第二方向上相邻两个标定球间的距离为第二预设值，所述第一方向和所述第二方向正交；所述多个标定球包括多个定位标定球；所述确定所述多个采样点的畸变位移的步骤，包括：

以所述多个定位标定球中基准定位标定球的中心点为起始点，按照所述第一预设值在所述第一方向上进行一维拓展，并按照所述第二预设值在所述第二方向上进行一维拓展，得到所述多个标定球的中心点的矫正坐标；

基于所述标定图像中所述多个标定球的中心点的原始坐标，以及所得到的所述多个标定球的中心点的矫正坐标，获取所述多个采样点的畸变位移。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述多个定位标定球中基准定位标定球的中心点为起始点，按照所述第一预设值在所述第一方向上进行一维拓展，并按照所述第二预设值在所述第二方向上进行一维拓展，得到所述多个标定球的中心点的矫正坐标的步骤，包括：

以所述多个定位标定球中基准定位标定球的中心点为起始点，按照所述第一预设值在所述第一方向上进行一维拓展，并按照所述第二预设值在所述第二方向上进行一维拓展，得到多个拓展标定球的中心点的拓展坐标；

针对每个标定球，根据所述多个拓展标定球的中心点的拓展坐标，以及所述标定图像中该标定球的中心点的原始坐标，确定距离该标定球最近的拓展标定球，并将所确定的拓展标定球的中心点的拓展坐标作为该标定球的中心点的矫正坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个标定球包括三个定位标定球，所述三个定位标定球按照L形分布；所述基准定位标定球为距离最小的两个定位标定球中一个定位标定球。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一方向上距离最小的两个定位标定球间的距离小于等于所述第一预设值的预设倍数，在所述第二方向上距离最小的两个定位标定球间的距离小于等于所述第二预设值的所述预设倍数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于矩阵分解，对所述初始位移矩阵中除所述多个采样点对应的元素外的元素的值进行预测，得到畸变位移矩阵的步骤，包括：

基于矩阵分解，利用深度学习框架或梯度下降算法，对所述初始位移矩阵中除所述多个采样点对应的元素外的元素的值进行预测，得到畸变位移矩阵。