机器视觉是一门人工智能、计算机科学和图像处理等诸多学科的交叉领域。通俗地讲，机器视觉系统就是利用计算机模拟人类双眼的视觉功能，具体来说就是通过对象的二维图像信息得到三维信息。立体视觉相较其他立体技术的优势是其具有绝对的安全性，与观测对象不存在直接接触，也不会给观测对象带来损伤。同时因为可观测对象的范围十分广泛，所以双目立体视觉在电子机械、生物医学等多个领域都具有非常高的使用价值。随着显微镜技术、精密测量以及精密加工等技术的快速发展，许多如电子机械、生物医学等领域越来越需要对更加精确细微的微小对象进行作业，所以基于体视显微镜的立体视觉技术展现了其特殊的优越性，近年来引起了众人的重视及研究。

1 实用意义

随着显微立体视觉技术的发展其应用范围越来越广，在医疗设备上的应用是一个重要的方向。如今显微手术已经是现代医疗技术手段中非常重要的一部分。但传统的显微手术方法仍然存在着许多的问题。显微手术的复杂导致大多手术时间较长，一般的手术显微镜只能通过目镜观察，导致医生的姿态难以调整，对手术医生带来了很大的生理负担，不利于医生的健康。当引入显微立体系统后，可以在屏幕上真实的还原手术对象的三维情况，使得上述对医生伤害的情况减少。同时因为借助了显微立体系统所以避免了医生直接观看口腔内部环境、降低了手术过程中口腔内的分泌物以及飞溅起的物质对医生造成的伤害。显微立体视觉系统也能推进口腔数字化产业的发展，将手术过程实时记录形成统一的电子病历，为教学提供了可贵的实际临床资源，推动整个行业的技术变革。显微立体系统不仅可以带来更好的患者体验，也可以改变整体从业人员的技术水平，培养更专业的口腔医疗从业人员。所以数字的基于显微的口腔立体视觉系统无论是理论还是实践都有着深远的影响。

2 显微立体视觉系统

显微双目立体视觉是通过两个不同的视角对同一场景进行模拟人类左右眼的观察，由此获得具有视察的左右图像，并计算观察物体的世界坐标以完成平面图像的逆向三维重建。一般的将双目重建划分为图像获取、特征匹配、相机标定、立体匹配和三维重建5个步骤。

在显微立体视觉系统中图像获取部分一般是通过多目镜的体视显微镜和CCD工业相机组成。

特征提取是指通过一定的算法提取出图像具有代表的特征，特征提取的目的主要是通过特征点代替整体情况减少了图像中无效信息及噪声点，以免对后续处理产生干扰从而提高系统整体的准确度。

相机的标定是通过采集到的二维图像和已知目标的三维坐标进行相机模型假设求解，通过得到的相机内外参数反过来描述采集对象的三维信息。因为是在显微镜环境下，所以要考虑到每个倍率下的相机标定，又因为显微镜的视场比一般相机小、光路模型更加复杂等因素，所以显微镜环境下的相机标定更加复杂。

立体匹配是指根据对所选特征点，建立特征点间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像坐标系中的点对应起来，并由此得到相应的视差图像，其本质是对一幅图像上的某个局部在另一幅图像上寻求其对应部分的过程。

基于立体视觉的三维重建是说从两幅图像中得到并恢复空间点三维坐标及几何形状的过程。图像采集过程中会丢失目标的三维信息，在通过相机标定与匹配等计算后得到深度信息，然后由图像深度信息与相机标定结果还原物体三维坐标点信息，将这些坐标点集进行可视化就是三维重建。

3 结语

显微立体视觉系统是对双目立体视觉技术、显微镜技术、相机标定等相关技术的综合应用，因为它的可靠便捷、对观察对象无接触、工作环境要求低、准确度高等优点，显微系统不仅可以在手术过程中解放手术医生，同时在手术教学、演示等方面有很大的实用价值，所以显微立体视觉系统有着非常大的研究价值。

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