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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种带回环检测的视网膜血管定位与建图的方法，通过引入子图与全局地图机制，当前图像帧只与子图进行特征匹配，匹配速度更快；构建的视网膜血管全局地图可用于手术辅助机器人重定位，加入了回环检测提高了系统的收敛精度和鲁棒性，面对手术器具尖端不断进出的动态环境，系统也能保持血管脉络结构。该方法能有效解决现有算法存在的累积误差与计算量大等问题。

主权项：1.一种带回环检测的视网膜血管定位与建图的方法，其特征在于，包括：通过显微镜视觉系统获取视网膜血管的图像帧，针对当前图像帧中的图像进行预处理，得到对应的灰度图像；利用线条网格来划分灰度图像并确定图像中的血管种子点，定义卷积模板用于计算模板响应；在血管种子点处旋转卷积模板，计算每个旋转位置对应的模板响应，利用模板响应的最大值来确定初始方向用以开启血管追踪；启动血管追踪，将血管走向的左右边缘位置的中点定义为血管中心点，相邻的血管中心点的连线为一段血管中心线；选择血管种子点作为初始位置，所述的初始方向为血管中心点的方向，在血管中心点的两侧应用卷积模板，利用两侧卷积模板所计算的最大响应值与血管中心线的距离，以及修正向量来预测下一血管中心点的位置；对血管追踪得到的所有血管中心点进行有效性检测以进行误差剔除；创建一个与灰度图像的像素相同且初始值为零的整数数组用来描述中心线图像，在血管追踪过程中，将每个新追踪到的血管中心点的像素在数组中标记为非零值，同时确定血管的交叉点，并记录血管中心点和交叉点的坐标；如血管追踪过程中出现交叉点或者满足预设灵敏度条件，则停止血管追踪；使用链表结构存储每一段血管中心线对应的血管中心点，完成血管的特征提取；建立全局地图、全局坐标系、子图坐标系以及当前图像帧坐标系，确定当前图像帧中的血管中心点转换到子图坐标系下的转换矩阵；通过不断扫描匹配当前图像帧与子图坐标系来逐步完善和更新子图；扫描匹配的过程是找到当前图像帧与子图最匹配的一个位姿，使得当前图像帧的血管中心点通过转换矩阵投影到子图后，在子图中与已有的血管中心点最大程度地重合；进行当前图像帧与子图的扫描匹配，确定最大候选解；对最大候选解进行优化，得到最优位姿解，利用最优位姿解和转换矩阵将当前图像帧加入到子图中；在子图更新过程中，通过预设的平移、旋转阈值筛选当前图像帧，并利用分支定界算法进行回环检测，同时进行全局位姿优化，经过全局位姿优化后的子图共同构成了全局地图；在血管追踪过程中，如果某个血管中心点的像素在数组中的值已被标记为非零值，说明该血管中心点的像素不是第一次被记录，此时认为当前的血管中心点为血管交叉点；所述预设灵敏度条件为：在血管追踪过程中，如某位置的左右两侧的所有旋转方向的卷积模板最大响应低于预设的灵敏度阈值B时，表示已跟踪到血管的尽头，则停止该血管的跟踪；其中，灵敏度阈值B通过以下公式来确定：B＝361+μ|Ivessel-Ibackground|式中，Ivessel是网格线上所有血管种子点的灰度平均值，Ibackground是网格线所有行列方向上除血管种子点外其他点的平均灰度值，μ是取值范围为0到1的比例因子。

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