基于BP神经网络的X光图像畸变校正技术的研究

• 作者: 孙立宁 张峰峰 杜志江
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 反馈神经网络 X光图像 畸变校正
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3050-3052
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.10.049

摘要

为解决基于图像导航的机器人辅助外科手术过程中X光图像的畸变特性问题,提出了一种新型的基于BP神经网络的X光畸变图像校正方法.该方法首先从一个标准模板的X光畸变图像中提取标定样本位置信息作为神经网络输入,以模板的标定样本真实位置信息为神经网络输出,构建BP神经网络.该BP神经网络能够实现畸变图像与真实模板之间的映射关系,从而达到图像畸变校正的目的.最后通过机器人辅助髓内钉锁孔实验对该方法进行了实验验证,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立宁	哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室	379	7003	43.0	61.0
2	杜志江	哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室	118	2174	26.0	42.0
3	张峰峰	哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室	4	51	2.0	4.0