一种脊柱图像快速重建与配准方法

为提高传统脊柱图像三维重建与配准速度和精度，提出一种基于传统立方体(MC)算法和迭代最近点(ICP)算法的快速重建与配准方法。首先利用双边滤波对CT图像进行预处理，基于区域生长的思想改进MC算法，完成三维重建并获取脊柱三维模型和点云模型。然后采用ISS算法提取脊柱点云关键点，求取关键点的快速点特征直方图(FPFH)，基于采样一致性(SAC-IA)方法完成初始配准，从而改善2片点云的初始位姿。最后通过K-D树加速寻找最近邻点对，并引入基于欧式距离的权重系数改进ICP算法，实现精配准。试验结果表明：重建速度较传统方法提高20%，配准速度较传统统方法从177.8s提高到41.2s，且配准结果平均误差为2.81*10^-1。