Enhanced Scale-aware Depth Estimation for Monocular Endoscopic Scenes with Geometric Modeling
作者: Ruofeng Wei, Bin Li, Kai Chen, Yiyao Ma, Yunhui Liu, Qi Dou
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-08-14
💡 一句话要点
提出基于几何建模的内窥镜单目深度估计增强方法，解决尺度感知问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 单目深度估计 尺度感知 内窥镜图像 几何建模 深度融合
📋 核心要点
- 现有单目深度估计方法缺乏几何先验，难以学习内窥镜图像的绝对尺度，导致深度估计不准确。
- 提出一种基于几何建模的增强尺度感知框架，利用器械的几何信息恢复深度图的尺度，实现尺度感知的深度估计。
- 在内窥镜视频和模拟数据上的实验表明，该方法能够学习绝对尺度，并准确估计单目场景的深度信息。
📝 摘要（中文）
本文针对计算机辅助内窥镜导航中尺度感知的单目深度估计这一难题，提出了一种新颖的增强尺度感知框架，该框架仅使用单目图像和几何建模进行深度估计。现有深度估计方法未考虑几何先验，难以从单目内窥镜序列的训练中学习绝对尺度。此外，传统方法难以准确估计组织和器械边界上的细节。本文首先提出了一种多分辨率深度融合策略，以提高单目深度估计的质量。为了恢复相对深度和真实世界值之间的精确尺度，我们进一步基于图像几何基元（即器械的边界和尖端），通过代数几何计算内窥镜场景中器械的3D姿态。然后，手术器械的3D姿态能够实现相对深度图的尺度恢复。通过耦合尺度因子和相对深度估计，可以估计单目内窥镜场景的尺度感知深度。我们在内部内窥镜手术视频和模拟数据上评估了该流程。结果表明，我们的方法可以通过几何建模学习绝对尺度，并准确估计单目场景的尺度感知深度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决单目内窥镜图像深度估计中的尺度感知问题。现有方法在处理单目内窥镜图像时，由于缺乏几何信息，难以确定深度图的绝对尺度，导致估计的深度不准确，影响计算机辅助内窥镜导航的精度。此外，传统方法在组织和器械边界等细节区域的深度估计方面表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用内窥镜图像中手术器械的几何信息，通过几何建模恢复深度图的尺度。具体来说，通过检测器械的边界和尖端等几何特征，利用代数几何方法计算器械的3D姿态，从而建立图像像素坐标与真实世界坐标之间的对应关系，实现深度图的尺度恢复。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：相对深度估计和尺度恢复。首先，使用多分辨率深度融合策略进行相对深度估计，提高深度图的质量。然后，通过几何建模计算手术器械的3D姿态，利用器械的3D姿态信息恢复相对深度图的尺度，得到尺度感知的深度图。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将几何建模引入单目内窥镜图像的深度估计中，利用器械的几何信息恢复深度图的尺度。与现有方法相比，该方法无需额外的传感器或标定过程，仅使用单目图像即可实现尺度感知的深度估计。
关键设计：多分辨率深度融合策略的具体实现细节未知。几何建模部分，使用代数几何方法计算器械3D姿态的具体公式未知。损失函数的设计和网络结构的细节也未知。这些细节对于复现论文结果至关重要。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在自制内窥镜手术视频和模拟数据上进行了评估，结果表明该方法能够学习绝对尺度，并准确估计单目场景的尺度感知深度。具体的性能指标和对比基线未知，但摘要强调了该方法在尺度感知深度估计方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于计算机辅助内窥镜导航、手术机器人等领域。准确的尺度感知深度估计能够帮助医生更好地理解手术场景，提高手术的精确性和安全性。此外，该方法还可以用于内窥镜图像的三维重建、虚拟现实手术模拟等应用，具有重要的临床价值和应用前景。
📄 摘要（原文）
Scale-aware monocular depth estimation poses a significant challenge in computer-aided endoscopic navigation. However, existing depth estimation methods that do not consider the geometric priors struggle to learn the absolute scale from training with monocular endoscopic sequences. Additionally, conventional methods face difficulties in accurately estimating details on tissue and instruments boundaries. In this paper, we tackle these problems by proposing a novel enhanced scale-aware framework that only uses monocular images with geometric modeling for depth estimation. Specifically, we first propose a multi-resolution depth fusion strategy to enhance the quality of monocular depth estimation. To recover the precise scale between relative depth and real-world values, we further calculate the 3D poses of instruments in the endoscopic scenes by algebraic geometry based on the image-only geometric primitives (i.e., boundaries and tip of instruments). Afterwards, the 3D poses of surgical instruments enable the scale recovery of relative depth maps. By coupling scale factors and relative depth estimation, the scale-aware depth of the monocular endoscopic scenes can be estimated. We evaluate the pipeline on in-house endoscopic surgery videos and simulated data. The results demonstrate that our method can learn the absolute scale with geometric modeling and accurately estimate scale-aware depth for monocular scenes.