基于頻域分析的ct圖像平移運動偽影校正方法

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基于頻域分析的ct圖像平移運動偽影校正方法
【專利摘要】本發明屬于CT圖像處理技術，尤其涉及一種基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法，該方法包括：獲取受平移運動影響的扇束CT圖像投影數據，對投影數據進行重排得到平行束模式的投影數據；對平行束模式投影數據進行一維傅里葉變換；計算相位相關函數，利用相位相關函數求得相對位移量；利用相對位移量與平移運動參數之間的變換關系，計算獲得平移運動參數；對受平移運動影響的扇束CT圖像投影數據利用濾波反投影算法進行圖像重建，在圖像重建中加入計算得到的平移運動參數進行補償，校正運動偽影。本發明的有益效果為：本發明解決了現有技術中對于復雜運動曲線估計效果較差的問題，能夠實時準確地估計運動參數，有效校正運動偽影，且具有魯棒性。
【專利說明】
基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法
技術領域
[0001] 本發明屬于CT圖像處理技術，尤其涉及一種基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法。
【背景技術】
[0002] 計算機斷層成像(Computed Tomography，CT)自20世紀70年代問世以來，在人類疾病診斷和治療方面取得巨大成就，是當今最先進的醫學成像技術之一，廣泛應用于臨床診斷和科學研究中，目前CT主要采用扇束掃描模式。傳統的CT理論均是在假設患者靜止不動的前提下研究的，難以滿足實際情況。CT成像需要一定時間，病人會發生自主性或非自主性的運動，導致重建圖像存在運動偽影，影響CT成像質量。通過大量臨床實驗，得出病人頭部的平均平移指數(Mean Translation Excursion，MTE)平均為2 · 5mm〇由于CT掃描需要相對較高的輻射劑量，若因運動而重復掃描是不可取的。因此，研究運動偽影的校正方法具有重要的理論意義和臨床價值。
[0003] 常見的運動偽影校正方法大致分為三類，一類通過增加排數、X射線源和探測器的旋轉速度，加快掃描。但這種方法會極大增加硬件設計難度和硬件成本，同時具有降低圖像的信噪比（SNR)的缺點。且病人還有可能在掃描過程中運動，只能通過重復掃描修復，所以不是一個完整的解決方案。第二類使用外部數據跟蹤系統得到剛體運動數據，進行運動偽影校正，但需要額外增加設備。第三類是基于運動參數估計的，采用高階多項式曲線模型描述病人的平移運動，尋找運動參數與投影數據間的關系，實現運動參數估計，然后在圖像重建過程中進行運動補償，最經典的方法是利用數據一致性原理(HLCC)的估計方法挖掘投影數據內在關聯估計出運動參數，對于單純的平移運動和簡單的運動曲線估計精度高，但對于復雜運動曲線估計效果較差。
[0004] 濾波反投影算法是一種常用的圖像重建方法，它基于傅里葉切片定理，該定理能夠將投影數據的一維傅里葉變換與重建圖像的二維傅里葉變換聯系起來，對于每一個投影數據，首先獲得濾波后的投影數據，然后通過求解逆傅里葉變換以獲得重建圖像。
[0005] 中國專利CN102521801中提出一種CT圖像的弧形偽影校正方法，以及中國專利 CN102768759中提出一種術中CT圖像射束硬化偽影校正方法，以及中國專利CN103310432中提出一種基于四階全變分流的CT圖像歸一化的金屬偽影校正的方法，分別是對弧形偽影、射束硬化偽影和金屬偽影的校正方法，不是對運動偽影進行的校正方法，目前國內專利中對運動偽影校正方法的研究很少，存在很大的研究空間。

【發明內容】

[0006] 為了解決上述技術問題，本發明克服已有基于運動參數估計的偽影校正技術中存在的不足，針對復雜運動曲線估計效果較差的情況，提供了一種基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法，在投影數據含噪且運動曲線復雜情況下，本發明仍可以準確估計運動參數，有效校正運動偽影。
[0007] 一種基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法，其特征在于按照下述步驟進行：
[0008] 步驟1:獲取受平移運動影響的扇束CT圖像投影數據gF(i3，u)，其中下標F表示扇束模式，β為扇束模式的掃描視角βε[0,2π)， u為探測器測得任意光束與射線源中線的距離；
[0009] 步驟2:對投影數據gF(i3，u)進行重排得到平行束模式的投影數據gp(0，u)，其中下標P表示平行束模式，θ為重排后平行束模式的掃描視角；
[0010] 步驟3:對平行束模式投影數據gP(0，u)進行一維傅里葉變換，得到FdgpO，!!）]，將 Fi[gp(9，u)]分為兩部分Fi[gp(0 lk，u)]和Fi[gp(02k，u)]，其中，0lk和02k均為重排后平行束模式的掃描視角，只是大小范圍不同，

和S2k的長度，γ為任意光束與射線源中線的夾角，Ymax為γ的最大張角；
[0011] 步驟4:利用Fi[gp(0lk，u)]和?1|^(021{，11)]之間的變換關系計算獲得相位相關函數，進而求得相對位移量；
[0012] 步驟5:利用相對位移量與平移運動參數之間的變換關系，計算獲得平移運動參數；
[0013] 步驟6:利用步驟1獲取的投影數據gF(i3，u)由濾波反投影算法進行圖像重建，在圖像重建中加入步驟5計算得到的平移運動參數進行運動補償，校正運動偽影。
[0014] 進一步地，所述步驟2中：
[0015] 利用線性插值方法將扇束模式投影數據gF(i3，u)重排轉換為平行束模式的投影數據gp(9，U)，具體重排過程為：gp(0，u) =ClgF(01，U)+C2gF(02，U)，其中，C1，C2為插值系數， /?，/t e /? (= [0,2瓦)，.Θ e [ γ max，2π- γ max]。
[0016] 進一步地，所述步驟3中：
[0017]掃描過程中被須_發生平移運動為d=(dx，dy)時，平行束模式的投影數據g P(0，u) 的一維傅里葉變換為：
[0018]
[0019] 其中，ω為u變換到頻域對應的角頻率，5(xcos9+ysin9-u)為變量xcos9+ysin9-u 的狄拉克函數，f(X，y)表示被測物的圖像函數，FU，r〇是f(x，y)的象函數，ξ，?!分別為x，y變換到頻域對應的角頻率；
[0020:

[0021] 其中，dx(tlk)，dy(tlk)分別表示掃描視角為0 lk時被測物在X、y方向的位移量，
Ω表示CT射線源旋轉角速度，dx(t 2k)，dy(t2k)分別表示掃描視角為02k時被測物在 X、y方向的位移量，&=·^。
[0022] 進一步地，所述步驟4中：
[0023] Fitgp(Q1I^u)]和Fi [gp( 02k，u)]有如下關系
，貝丨jFi[gp(9lk，u)]^PIFi[gp (921{，11)]的互功率譜為：
[0024]
[0025] 計算互功率譜一維傅里葉逆變換，得到相位相關函數為 ω )]=3(u_u〇k)，其中，u〇k為相對位移量
UokG [u0i，UQ2，K，U()m]，k = 1，2，1(，111，5(11-11他)為變量11-11他在任意視角911{時的狄拉克函數，3 (u-UQk)對任意視角0lk在UQk處均不為零，在除UQk以外其它位置均為零，則根據相位相關函數的峰值位置求取相對位移量
[0026] 進一步地，由于相對位移量受采樣率影響，通過搜索得到的最大值可能并不能定位正確的峰值，從而引起估計誤差，相對位移量u 〇 k的精確估計u 〇 7k為
[0027] 進一步地，所述步驟5中：
[0028] 平移運動函數dx(t)和dy(t)通過基本函數奶(/).爐:(/),!< ,爐、(/)展開表示，即：
[0029]
[0030] 其中，Pij和P2j( j = l，2，K，N)為平移運動參數，選取= ^ 同時考慮初始時刻被測物是靜止的，所以dx(0)=0，dy(0)=0,則平移運動函數為：
[0031]

[0032] 將平移運動函數代. 方程：
[0034] 方程組包含2N個未知數Plj和?2』〇 = 1，2，1(少），111個獨立的方程，實際中111要遠大于 2N，所以平移運動參數可以由下式確定：
[0035] P=(HtH)^1(HtU);
[0036] 其中，11=(1/01,11(/2, Λ，U(/m)T，P=(pii，pi2, Λ，Ρ1Ν，Ρ21，Ρ22, Λ，P2N)T，
[0038] 進一步地，所述步驟6中：
[0039] 將視角β下的投影數據gF(i3，u)先濾波，后利用步驟5估計得到的平移運動參數進行坐標系平彳
累加到圖像函數上，直至最后一個掃描視角。
[0040] 本發明的有益效果是：（1)首次提出基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法，利用插值重排將扇束投影變為平行束投影，可以將平行束投影數據頻域分析方法拓展到扇束模式，然后根據運動參數與相對位移量的關系進行估計，利用修正的相對位移量公式可以提高參數估計精度;最后在重建過程中改進濾波反投影算法，加入估計出的運動參數進行補償，有效校正運動偽影。（2)通過實驗證明了本發明的實時準確性和魯棒性。在運動曲線復雜情況下，仍可以準確估計運動參數，有效校正運動偽影。（3)本發明的方法簡單可行，可以實時準確地估計運動參數，有效校正運動偽影。
【附圖說明】
[0041] 圖1是CT成像坐標系；其中，圖1(a)是扇形光束成像坐標系，圖1(b)是平行光束成像坐標系；
[0042] 圖2是投影數據重排示意圖；其中，圖2(a)是平行光束投影數據網格圖，圖2(b)是扇形光束投影數據網格圖；
[0043]圖3是模擬頭部模型的示意圖；
[0044] 圖4為本發明實施例中4組實驗運動參數估計結果；
[0045] 其中，圖4(a)是第I組實驗真實運動曲線和估計運動曲線，圖4(b)是第II組實驗真實運動曲線和估計運動曲線，圖4(c)是第III組實驗真實運動曲線和估計運動曲線，圖4(d) 是第IV組實驗真實運動曲線和估計運動曲線；
[0046] 圖5為本發明實施例中4組實驗偽影校正結果；
[0047] 其中，圖5(a)是第I組實驗原始圖像、偽影圖像和本發明校正后圖像，圖5(b)是第 II組實驗原始圖像、偽影圖像和本發明校正后圖像，圖5(c)是第III組實驗原始圖像、偽影圖像和本發明校正后圖像，圖5(d)是第IV組實驗原始圖像、偽影圖像和本發明校正后圖像。
【具體實施方式】
[0048] 下面結合附圖和實施例對發明的【具體實施方式】做出說明。
[0049] 本發明提供的基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法包括下列步驟：
[0050] 步驟1、獲取受平移運動影響的扇束CT圖像投影數據gF(i3，u)，其中下標F表示扇束模式，β為扇束模式的掃描視角βε[0,2π)， u為探測器測得任意光束與射線源中線的距離，如圖1(a)所示；
[0051]步驟2:對投影數據gF(i3，u)進行重排得到平行束模式的投影數據gP(0， u)，其中下標P表示平行束模式，Θ為重排后平行束模式的掃描視角，如圖I (b)所示；
[0052] 其中，步驟2中重排方法具體包括：
[0053] 利用線性插值方法將扇束模式投影數據gF(i3，u)重排轉換為平行束模式的投影數據gp(9，U)，具體重排過程為：gp(0，u) =ClgF(01，U)+C2gF(02，U)，其中，C1，C2為插值系數， /?丨，/；?2￡/?(=[0,2/了) ;為了防止插值數據缺失，0￡[丫繼，231-丫111狀]，丫為任意光束與射線源中線的夾角，Ymx為γ的最大張角，如圖2(a) (b)所示。
[0054] 需要說明的是，重排得到的投影數據gP(0，u)是相鄰原投影數據的加權和，其運動信息近似表示為：
[0055] d[t(9，u) ] = cid[t(0i，u)]+C2d[t(&，u)]
[005?]其中，?(βι,ιι)和t(fe，u)分別表不扇束模式掃描視角βι和(62的掃描時間，t(0，u)表示新的平行束視角Θ的掃描時間，/= $，Ω表示CT射線源旋轉角速度。
[0057]進一步說明，因物體在掃描過程中發生運動，每個鄰近點均含有不同的運動信息，插值后可能會使其受到破壞。但由于運動的連續性，相鄰的兩次投影運動位移接近，線性插值方式使得運動信息損壞較少，且僅與采樣點時間有關。因此，較短的時間差內，可以認為平移運動變化不大，從而忽略gp(9，u)中各Θ視角下投影數據運動信息受到的破壞。
[0058]步驟3:對平行束模式投影數據gP(0，u)進行一維傅里葉變換，得到FjgpO，!!)]，將 Fi[gp(9，u)]分為兩部分Fi[gp(0lk，u)]和Fi[gp(02k，u)]，其中，0lk和02k均為重排后平行束模
與射線源中線的夾角，Ymax為γ的最大張角；
[0059]步驟3中，掃描過程中被測物發生平移運動為d=(dx，dy)時，平行束模式的投影數據gP(9，u)的一維傅里葉變換為：
[0060]
[0061J 其中，ω為U變換到頻域對應的角頻率，6(xcose+ysine-u)為變量xcose+ysine-u 的狄拉克函數，f(X，y)表示被測物的圖像函數，FU，r0是f(x，y)的象函數，ξ，?!分別為x，y變換到頻域對應的角頻率；
[0063] 其中，dx(tlk)，dy(tlk)分別表示掃描視角為G lk時被測物在x、y方向的位移量，
Ω表示CT射線源旋轉角速度，dx(t 2k)，dy(t2k)分別表示掃描視角為02k時被測物在 x、y方向的位移量：
[0064] 步驟4:利用？1匕4011{，11)]和?1匕[ 5(021{，11)]之間的變換關系計算獲得相位相關函數，進而求得相對位移量；
[0065] 其中，步驟4中計算相對位移量的方法具體包括：
[0066] MgpOm)]和 MgP(02k，u)]有如下關系
貝 IjF1 [ gP (Θ lk，u)]和?丄[gP (Θ 2k，u)]的互功率譜為：
[0067]
[0068]計算互功率譜一維傅里葉逆變換，得到相位相關函數為ω )] = S(U-UQk)，其中，UQk為相對位移量
[u0i，UQ2，K，u0m]，k = l，2，K，m，5( u-UQk)為變量U-Uok在任意視角 Θ ik 時的狄拉克函數，δ (u-u〇k) 對任意視角9lk在uQk處均不為零，在除uQk以外其它位置均為零，則根據相位相關函數的峰值位置求取相對位移量.

[0069]需要說明的是，相對位移量受采樣率影響，通過搜索得到的最大值可能并不能定位正確的峰值，從而引起估計誤差，利用公；E :青確估計相對位移量UOk。
[0070]步驟5、利用相對位移量與平移運動參數之間的變換關系，計算獲得平移運動參數；
[0071 ]其中，步驟5中計算平移運動參數的方法具體包括：
[0072] 平移運動函數dx(t)和dy(t)通過基本函數於別,釣(?),Κ,%(〇展開表示，即：
[0073]
[0074] 其中，Plj和p2j (j = 1，2，K，Ν)為平移運動參數，選取a (/) = / ν ,同時考慮初始時刻被測物是靜止的，所以dx(0)=0，dy(0)=0,則平移運動函數為：
[0075]

[0076] 將平移運動函數代Λ 得到m個方程：
[0077]
[0078] 方程組包含2N個未知數Plj和p2j(j = 1，2，K，N)，m個獨立的方程，實際中m要遠大于 2N，所以平移運動參數可以由下式確定：
[0079] P=(HtH)^1(HtU);
[0080] 其中，U= (U7 01，U(/ 2, Λ，U(/ m)T，P= (Ρ11，Ρ12, Λ，Ρ1Ν，Ρ21，Ρ22, Λ，P2N)T，
[0081]
[0082]步驟6、利用步驟I獲取的投影數據gF(i3，u)由濾波反投影算法進行圖像重建，在圖像重建中加入步驟5計算得到的平移運動參數進行運動補償，校正運動偽影。。
[0083]其中，步驟6中圖像重建方法具體包括:將視角β下的投影數據gF(i3，u)先濾波，后利用步驟5估計得到的平移運動參數進行坐標系平彳3累加到圖像函數上，直至最后一個掃描視角。
[0084] 為了驗證本發明的有效性，做了充分的實驗驗證，實驗結果表明在投影數據含噪且運動曲線復雜情況下，本發明仍可以準確估計運動參數，有效校正運動偽影。
[0085] 實施例：為了驗證本發明CT圖像平移運動偽影校正效果，本實施例采用模擬頭部模型進行仿真實驗，如圖3所示。模擬頭部模型采用shepp-logan頭部模型模擬人體活動，在模型上增加多個更小的圓，用于模擬內耳等細微結構。
[0086] 仿真參數設置:有效視野半徑為128mm，掃描起始時間t = 0，掃描時間tm= 1。射線源沿著半徑R = 500mm的圓周以Ω = 2Jirad/S的角速度旋轉，在2JT范圍內獲取720組投影，探測器單元為1000個，探測器孔徑Um=0.3mm，Ymax = O. 184rad/s，投影數據加入Poisson分布噪聲，射線源射向每個探測器的光子數1〇6。
[0087] 評價指標:平均平移指數(Mean Translation Excursion，MTE)、平均補償平移偏離指數(Compensative Mean Translation Excursion，CMTE)和平均相對平移偏離指數 (Relative Mean Translation Excursion，RMTE)，艮P
[0088]
[0089]
[0090] RMTE = CMTE/MTE；
[0091] 其中，(1(〇和|@分別為真實平移運動和估計平移運動位移大小。MTE越大說明病人運動幅度越大，圖像偽影越嚴重;MTE為零時，CMTE越小估計結果越精確;MTE不為零時， CMTE越小即RMTE越小，估計結果越精確。
[0092] 本發明以4組不同的運動曲線為例，第I組無運動，第11組為簡單運動，第III、IV組為復雜運動。計算平移運動參數估計結果的準確性，并記錄運行時間，每組運動進行30次仿真實驗取平均值，如表1所示。
[0093] 衷1參數估計結果和運行時間
[0095] 由表1可知，第I組實驗表明，在掃描過程不存在運動的情況下，本發明方法不會引入誤差;第II組實驗表明，在運動曲線簡單的情況下，本發明方法可以準確估計運動參數；第m、 IV組實驗表明，在運動曲線復雜情況下，本發明方法估計結果穩定，且仍可以估計運動參數。4組實驗的運行時間都很短，表明本發明方法實時性好。
[0096] 將表1中4組實驗的真實運動曲線和估計運動曲線進行比較，如圖4所示。由圖4(a) 可知，在第I組無運動實驗中，本發明方法估計曲線與原曲線完全重合；由圖4(b)可知，在第 II組簡單運動曲線實驗中，本發明方法估計得到曲線幾乎與原曲線重合；由圖4(c)、4(d)可知，在第III、IV組復雜運動曲線實驗中，本發明方法估計結果與原曲線十分接近;綜合4組實驗結果，本發明在投影數據含噪且運動曲線復雜情況下，仍能準確估計運動參數，表明本發明方法具有魯棒性。
[0097] 將表1中4組實驗偽影校正后的結果和原始圖像進行比較，如圖5所示。由圖5(a)、5 (b)可知，在第I、II組無運動或簡單運動曲線實驗中，本發明方法均有很好的校正效果，校正后圖像十分接近原始圖像；由圖5(c)、5(d)可知，在第III、IV組復雜運動曲線實驗中，本發明方法運動參數估計準確，因此本發明方法仍有很好的校正效果，內部細節清晰；綜合4 組實驗偽影校正結果，表明本發明可以有效校正CT圖像平移運動偽影。
[0098] 以上對本發明的實例進行了詳細說明，但所述內容僅為本發明的較佳實施例，不能被認為用于限定本發明的實施范圍。凡依本發明申請范圍所作的均等變化與改進等，均應仍歸屬于本發明的專利涵蓋范圍之內。
【主權項】
1. 一種基于頻域分析的CT圖像平移運動偽影校正方法，其特征在于包括以下步驟：步驟1:獲取受平移運動影響的扇束CT圖像投影數據gF(i3，u)，其中下標F表示扇束模式， β為扇束模式的掃描視角βε[〇,2π)，u為探測器測得任意光束與射線源中線的距離；步驟2:對投影數據gF(i3，u)進行重排得到平行束模式的投影數據gP(0，u)，其中下標P表示平行束模式，Θ為重排后平行束模式的掃描視角；步驟3:對平行束模式投影數據gP(0，u)進行一維傅里葉變換，得到 (Θ，u)]分為兩部分Fl[gp(0lk，u)]和Fl[gP(02k，U)]，其中，0lk和02k均為重排后平行束模式的掃描視角，只是大小范圍不同，化e [義,6*n, K , 3 ;" ] (= ，心e低爲,K :,02m ] .G +，知_ - ，k = 1，2，K，m，m為θ 1 k和θ 2 k的長度，丫為任意光束與射線源中線的夾角，Tmax為γ的最大張角；步驟4:利用？1|^(011<，11)]和?1|^(021{，11)]之間的變換關系計算獲得相位相關函數，進而求得相對位移量；步驟5:利用相對位移量與平移運動參數之間的變換關系，計算獲得平移運動參數；步驟6:利用步驟1獲取的投影數據gF(i3，u)由濾波反投影算法進行圖像重建，在圖像重建中加入步驟5計算得到的平移運動參數進行運動補償，校正運動偽影。2. 根據權利要求1所述的CT圖像平移運動偽影校正方法，其特征在于，所述步驟2中：利用線性插值方法將扇束模式投影數據gF(i3，u)重排轉換為平行束模式的投影數據g P(0，u)，具體重排過程為：gP(θ，U)=ClgF(βl，U)+C2gF(β2，U)，其中，Cl，C2為插值系數，々? e e [(Χ2;τ), Θ e [ γ max，231- γ max]。3. 根據權利要求1所述的CT圖像平移運動偽影校正方法，其特征在于，所述步驟3中：掃描過程中被測物發生平移運動為d=(d x，dy)時，平行束模式的投影數據gP(0，u)的一維傅里葉變換為：其中，ω為u變換到頻域對應的角頻率，5(xcos9+ysin9-u)為變量xcos9+ysin9-u的狄拉克函數，f(x，y)表示被測物的圖像函數，FU，r〇是f(x，y)的象函數，ξ，τ?分別為x，y變換到頻域對應的角頻率；其中，dx(tlk)，dy(tlk)分別表示掃描視角為9 lk時被測物在x、y方向的位移量，Ω 表不CT射線源旋轉角速度，dx(t2k)，dy(t2k)分別表不掃描視角為92k時被測物在x、y方向的位移量4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4中：Fi [gp(Θlk，u)]和Fi [gp(Θ2k， u )]有如下關系 5 [辦(九，《)] = e-(~丨乂"+|i/' (0lk，u)]和MgpO^u)]的互功率譜為：計算互功率譜一維傅里葉逆變換，得到相位相關函數為 (U-U〇k)，其中，UOk為相對位移量，"w =[<(/丨.t )-c/,(i1;.)]cos 九 +[<(/4)^ [U〇l，UQ2，K，UQm]，k=l，2，K，m，5( U-UQk )為變量U-UQk在任意視角 Θ lk 時的狄拉克函數，δ (u-u〇k) 對任意視角0lk在UQk處均不為零，在除UQk以外其它位置均為零，則根據相位相關函數的峰值位置求取相對位移量為= u5. 如權利要求4所述的方法，其特征在于，相對位移量uQk的精確估計V (^為6. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟5中，平移運動函數dx(t)和dy(t)通過基本函數仍(?),朽(i),L.(；).展開表示，即：其中，pij和P2j(j = 1，2，Κ，N)為平移運動參數，選取爐? = ，.同時考慮初始時刻被測物是靜止的，所以dx(0)=0，dy(0)=0,則平移運動函數為：方程組包含2N個未知數Plj和P2j(j = 1，2，K，N)，m個獨立的方程，實際中m要遠大于2N，所以平移運動參數可以由下式確定： P=(HTH)-WU); 其中，11=(1^ 01,1/02，Λ Λ，Ρ1Ν，Ρ21，Ρ22, Λ，P2N)T，7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟6中：將視角β下的投影數據gF(e，u) 先濾波，后利用步驟5估計得到的平移運動參數進行坐標系平移'累加到圖像函數上，直至最后一個掃描視角。
【文檔編號】G06T11/00GK106056645SQ201610352005
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月25日
【發明人】孫云山, 張立毅, 張媛, 費騰, 張勇, 陳雷
【申請人】天津商業大學

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