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Die endoskopische Bildgebung spielt eine sehr wichtige Rolle bei der Diagnose und Behandlung von Läsionen. Das Bildfeld von Endoskopen ist jedoch klein, was das Urteil der Ärzte über den Umfang und die Details von Läsionen beeinträchtigen kann. Die Bildmosaik-Technologie kann dieses Problem gut lösen. In diesem Papier wird ein verbesserter Algorithmus zur Reinigung von Merkmals-Paaren basierend auf SIFT (Skalierungsinvariante Merkmals-Transformation) vorgeschlagen. Zunächst wird der auf K-nächsten Nachbarn basierende Algorithmus zum Merkmals-Paar-Abgleich für eine grobe Übereinstimmung verwendet. Dann wird die RANSAC (Random Sample Consensus)-Methode für Robustheitstests verwendet, um falsch zugeordnete Punktpaare zu eliminieren. Die Fehlzuordnungsrate wird durch die Kombination der beiden Methoden erheblich reduziert. Anschließend wird die Bildtransformationsmatrix geschätzt und das Bild wird bestimmt. Das nahtlose Mosaik der endoskopischen Bilder wird durch das Abgleichen der Beziehungen vervollständigt. Schließlich wird der vorgeschlagene Algorithmus durch reale endoskopische Bilder verifiziert und zeigt eine gute Wirkung.
Liu et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.