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摘要：
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种内窥镜图像的拼接方法和拼接系统。一种内窥镜图像的拼接方法，包括如下步骤：步骤1：实时收集内窥镜在腔体内停留超过预设时长时所拍摄的原始图片序列；步骤2：将收集到的原始图片序列输入至图像筛选模型中，筛选掉多余的高度重合的图片，以得到图片拼接序列；步骤3：将图片拼接序列输入至图像拼接模型中，将图片拼接序列中所有的图片拼接起来得到拼接总图；步骤4：当图像处理装置接收到检查进程验证信息时，将拼接总图发送至监控器界面。本申请的有益效果在于，提供了一种能够快速发现胃部未监测区域的内窥镜图像的拼接方法和拼接系统。
主权项：
1.一种内窥镜图像的拼接方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：实时收集内窥镜在腔体内停留超过预设时长时所拍摄的原始图片序列； 步骤2：将收集到的原始图片序列输入至图像筛选模型中，筛选掉多余的高度重合的图片，以得到图片拼接序列； 步骤3：将图片拼接序列输入至图像拼接模型中，将图片拼接序列中所有的图片拼接起来得到拼接总图； 步骤4：当图像处理装置接收到检查进程验证信息时，将拼接总图发送至监控器界面； 步骤1包括如下步骤： 步骤11：预先设置移动速率阈值、抖动阈值以及时间阈值； 步骤12：实时监测内窥镜上的陀螺仪所记录的内窥镜的移动速率和抖动幅度，当移动速率和抖动幅度分别小于速率阈值和抖动阈值，且连续时长大于时间阈值时，将移动速率和抖动幅度分别小于速率阈值和抖动阈值所记录的连续图像帧中位于中间时刻的图像帧记录下来，作为初始图片； 步骤13：收集所有的初始图片以得到原始图片序列； 图像筛选模型进行图片相似度评估的方式如下： S1：对待对比图片中的每个像素点p进行FAST角点检测； 如果Ix≤Ip-ε，Sp=d；如果Ip-ε≤Ix＜Ip+ε，则Sp=s；如果，Ix≥Ip+ε，则Sp=b； 满足以下条件，则点p被认为是一个角点； 如果：；或，则p是角点；其中，Ip是像素点P的灰度值，Ix是像素点p周围的灰度值，ε是灰度值差异的阈值，N是预设的周围像素点需要满足条件的数量，CO为候选点的圆周，指的是以候选点为中心、半径固定的一个离散圆，d、s、b分别代表暗点、相似点以及亮点； S2：根据预先设置的区域大小，确定一个以角点p为中心的区域M，计算区域M的图像矩阵meq： ； 其中，e和q的值为0或1； 计算区域M的质心C的位置Cx和Cy，Cx为质心C的横坐标，Cy为质心C的纵坐标，Cx和Cy计算公式为： Cx=m10/m00；Cy=m01/m00； 质心C表示图像亮度的平均位置，m00是区域M的像素值总和，相当于区域M的质量，m10是区域M中所有像素的x坐标与其像素值的乘积和，反映了区域M在x方向上的质量分布，m01反映了区域M在x方向上的质量分布； 计算角点p的主方向θ，主方向θ的计算公式为： ；主方向θ代表了角点p周围的像素灰度值变化的方向； S3：采用BRIEF来描述角点p，生成角点p的描述符D，BRIEF为一种用于描述图像特征点的二进制描述符的生成方法； S4：对于需要进行匹配的两张图片，计算两张图片之间的对应区域M的汉明距离P（D1，D2）； ； 其中，D1和D2分别表示两张需要进行匹配的图片的角点的描述符，l是索引变量，用于遍历描述符中的每一位，L是描述符的长度，⊕为异或符号； S5：基于两张图片之间角点的描述符的汉明距离作为相似度匹配依据，以确定两张图片之间的相似度。
