基于Kinect的人體燒傷面積自動評估系統(tǒng)中配準(zhǔn)算法的研究的中期報告

基于Kinect的人體燒傷面積自動評估系統(tǒng)中配準(zhǔn)算法的研究的中期報告中期報告一、項目背景燒傷是一種嚴(yán)重的皮膚組織損傷，燒傷部位的面積是一個比較重要的指標(biāo)，可以用來評估病人的病情和治療效果。傳統(tǒng)的燒傷面積測量方法是人工測量，在測量過程中存在主觀性、誤差大、操作復(fù)雜等缺點。可以利用Kinect深度相機(jī)及其圖像處理技術(shù)，研發(fā)出一種自動化的燒傷面積評估系統(tǒng)，實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、無創(chuàng)、無痛的測量燒傷面積。二、項目目標(biāo)本項目旨在構(gòu)建基于Kinect的人體燒傷面積自動評估系統(tǒng)，實現(xiàn)以下目標(biāo)：1.實現(xiàn)深度圖像的獲取和處理，生成3D深度圖像。2.提取燒傷部位的輪廓，并計算出燒傷面積。3.采用配準(zhǔn)算法將深度圖像與真實圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，實現(xiàn)燒傷面積的真實可視化。4.開發(fā)友好易用的界面，方便操作者使用及保存數(shù)據(jù)。三、研究內(nèi)容本中期報告主要介紹了本項目中的配準(zhǔn)算法的研究及實現(xiàn)。1.格式轉(zhuǎn)換首先需要將Kinect深度攝像機(jī)得到的深度圖像格式轉(zhuǎn)換為真實RGB圖像格式。深度圖像每個像素點都代表了該像素點到攝像機(jī)的距離，需要將深度圖像投影到RGB圖像中，得到對應(yīng)的RGB像素值。投影的方法可以簡單地通過雙線性插值法實現(xiàn)。2.特征提取提取輪廓是配準(zhǔn)的關(guān)鍵步驟，在此使用OpenCV中的Canny算法得到燒傷部位的輪廓。3.關(guān)鍵點提取與匹配通過SIFT算法提取深度圖像和真實圖像中的特征點，并進(jìn)行關(guān)鍵點匹配。SIFT算法可以提取出圖像中的局部特征，并具有旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，具有很好的魯棒性。匹配的方法可以使用FLANN算法進(jìn)行快速的特征點匹配。4.配準(zhǔn)通過特征點匹配，可以計算出深度圖像到真實圖像的空間變換關(guān)系。利用OpenCV中的cv::findHomography函數(shù)，可以得到兩個圖像之間的變換矩陣，從而實現(xiàn)深度圖像與真實圖像的配準(zhǔn)。接下來，在真實圖像上繪制出燒傷的輪廓，就可以實現(xiàn)燒傷面積的真實可視化。四、實驗結(jié)果通過實驗，成功地實現(xiàn)了深度圖像到真實圖像的配準(zhǔn)，實現(xiàn)了燒傷面積的真實可視化。五、未來工作1.改進(jìn)配準(zhǔn)算法，提高配準(zhǔn)精度。2.加入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用更高效的算法自動判斷燒傷區(qū)域，使系統(tǒng)更加智能。3.進(jìn)一步完善系統(tǒng)功能，實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的測量，提高系統(tǒng)的可用性。六、結(jié)論本中期報告介紹了本項目中配準(zhǔn)算法的研究及實現(xiàn)，通過特征提取、關(guān)鍵點匹配和配準(zhǔn)等步驟，