通过置信度匹配重建来自体内多相机胶囊的图像的制作方法

本发明与2013年5月29日所提交的名称为“Reconstruction of Images from an in vivo Multi-Cameras Capsule”、序号为61/828,653的美国临时专利申请相关。该美国临时专利申请整体通过参考包括于此。

技术领域

本发明涉及对通过体内胶囊相机所撷取的图像的图像拼接以及它们的显示。

背景技术：

胶囊内窥镜是体内成像装置，其试图解决传统内窥镜的许多问题。相机与用以向基站接收器或收发器传输数据的无线电发射器一起被置于可吞咽胶囊中。也可使用体外的数据记录器来接收并记录所传输的数据。该数据主要包括该数字相机所记录的图像。该胶囊也可包括无线电接收器，以自基站发射器接收指令或其它数据。可以不使用射频传输，而是使用较低频率的电磁信号。可自外部传感器向该胶囊内的内部传感器感应地供应功率或者由该胶囊内的电池供应功率。在另一种具有板上储存的胶囊相机中，将所撷取的图像储存于板上，而不是将其传输至外部装置。具有板上储存的该胶囊在其排出以后被取回。具有板上储存的该胶囊为病人提供无需穿戴该数据记录器或者不会被限制于无线数据接收器附近的舒适与自由。

尽管前视胶囊相机包括一个相机，但有其它类型的胶囊相机使用多个相机来提供侧视图或全景视图。需要侧或反向角度来适当地观看组织表面。当需要彻底地观察息肉或其它不规则体以进行准确诊断时，医生或诊断医生看到这些器官的所有区域很重要。在申请号为11/642,275、名称为“In vivo sensor with panoramic camera”并于2006年12月19日提交的美国专利申请中揭示一种相机，该相机经配置以撷取围绕该相机的环境的全景图像。

在自动胶囊系统中，在胶囊相机经过胃肠(gastrointestinal；GI)道的过程期间一并收集多个图像与其它数据。在获取并处理该图像与数据以后，通常将其显示于显示设备上，以供诊断医生或医学专家检查。不过，各图像仅提供胃肠道的一小段的有限视图。想要由多个胶囊图像形成一张大图片来表示单个合成视图。例如，可使用多个胶囊图像来形成内部胃肠道表面的剖视图。该大图片可利用高分辨率大屏幕显示设备，以允许用户同时看到更多信息。该图像拼接过程可包括移除图像之间的多余重叠区域，从而内部胃肠道表面的较大区域可作为单个合成图片而被同时观看。另外，该大图片可提供内部胃肠道表面的完整视图或重要部分。诊断医生或医学专家将会更容易更快速地很快识别兴趣区域，例如息肉。

在计算摄影学领域中，已开发图像拼接技术来将较小图像拼接为较大图片。关于图像对齐及拼接的普通技术方法的回顾可在由Szeliski发表于2006年12月10日Microsoft Research Technical Report MSR-TR-2004-92的名称为“Image Alignment and Stitching:A Tutorial”的文章中找到。

对于图像拼接，首先在图像中识别对应部分、对象或区域。在识别对应部分、对象或区域以后，换句话说，在两个图像配准(registered)以后，通过对齐该对应部分、对象或区域可将该两个图像拼接在一起。两个图像可直接在像素域中配准、或者基于自图像提取的特征匹配。该基于像素的匹配也被称为直接匹配。有数个相似性度量可用以评估图像匹配的质量，如平方距离和(sum of squared distance；SSD)、归一化互相关(normalized cross correlation；NCC)、互信息(mutualinformation；MI)等。如果我们对SSD应用归一化，则NCC等同于SSD。具体而言，为匹配来自两个不同模式的图像，将图像A与B的互信息定义为：

该互信息度量图像强度值的联合分布p(a,b)与它们独立时图像强度值的联合分布p(a)p(b)之间的距离。它是两个图像之间的依赖性度量。假设是当该些图像正确对齐时，它们的强度值之间具有最大依赖性。误配准将导致互信息度量降低。因此，较大的互信息意味着较可靠的配准。

基于特征的匹配首先确定各图像中的一组特征点，接着比较对应的特征描述子(feature descriptor)。为匹配自两个不同观看角度撷取的两个图像块或特征，基于该对应估计包括缩放、旋转等的刚性模型。为匹配从变形对象撷取的两个图像，可计算包括局部变形的非刚性模型。

特征点的数目通常远小于对应图像的像素数目。因此，基于特征的图像匹配的计算负荷基本小于基于像素的图像匹配。不过，成对匹配仍然耗时。通常，利用k-d树(本领域中的熟知技术)来加速此过程。相应地，基于特征的图像匹配被广泛用于该领域中。但是，在一些情况下，该基于特征的匹配可能不能很好地适用于图像。在此情况下，可一直将该直接图像匹配用作后备模式或者可较佳地使用上述两种方法的组合。

图像匹配技术通常假设特定的运动模型。当相机所撷取的场景由刚性对象组成时，基于特征匹配或像素域匹配的图像匹配将工作得很好。不过，如果场景中的该对象变形或者缺乏可识别特征，它将使该图像匹配任务变得非常困难。对于经过胃肠道的过程期间所撷取的胶囊图像，情况变得更具挑战性。不仅与胃肠道壁对应的场景在相机移动时变形且常常缺乏可识别特征，而且该些场景由该相机以近距离撷取。由于对象与相机之间的该近距离，因此，经常使用的线性相机模型可能无法在不同场景之间产生良好匹配。另外，来自附近物体的光反射可能引起该对象的一些部分过度曝光。因此，想要开发方法来克服上述问题。

技术实现要素：

本发明揭示一种依据图像匹配质量适应性显示通过相机所撷取的图像的方法。尽管图像拼接提供大量图像的有效观看及检查，但图像拼接可能引起明显的伪影，尤其对于不能很好地适应相机模式的图像。本发明利用该图像匹配质量来指导是否拼接底层图像。相应地，实现改进的图像重建以及视觉上更加愉快的观看。在一个实施例中，接收该相机所撷取的多个图像，并确定各图像对的该图像匹配质量。该图像匹配质量是在要匹配的两个图像之间进行度量。依据该图像匹配质量将该图像对标示为高置信度图像对或低置信度图像对。将该高置信度图像对拼接成一个或多个较大的合成图片并显示于显示设备上。另一方面，将该低置信度图像对作为单独图像显示而不拼接。

该高置信度匹配图像与该低置信度不匹配图像可以交替方式显示于该显示设备上，其中，该高置信度匹配图像与该低置信度不匹配图像被轮流显示。该高置信度匹配图像与该低置信度不匹配图像也可被同时显示于该显示设备上。在此情况下，在一个显示区域中显示该高置信度匹配图像，并在另一个显示区域中显示该低置信度不匹配图像。

本发明的一个态样试图解决该图像匹配质量的各种度量。例如，该图像匹配质量可基于在给定所提取的特征的条件下与正确图像匹配对应的后验概率，且各匹配特征对被模拟为二进制随机变量，该二进制随机变量为内点或外点。在此情况下，该图像匹配质量可通过计算属于该内点的该匹配特征对的数目来简单度量。如果属于该内点的该特征的数目超过阈值，则将该图像对标示为高置信度匹配图像对，否则，将该图像对标示为低置信度不匹配图像对。该阈值依赖于该特征为该内点的概率以及该特征为该外点的概率。

该图像匹配质量也可基于像素域度量。例如，该图像匹配质量可基于要匹配的两个图像之间的平方距离和(sum of squared distance；SSD)。如果该SSD小于阈值，则将该图像对标示为该高置信度匹配图像对，否则，将该图像对标示为低置信度不匹配图像对。或者，该图像匹配质量可基于要匹配的两个图像之间的归一化互相关(normalized cross correlation；NCC)或互信息(mutualinformation；MI)。如果该NCC或MI超过阈值，则将该图像对标示为该高置信度匹配图像对，否则，将该图像对标示为该低置信度不匹配图像对。

对于除全局变换外还包括局部变形的较复杂情况，该图像匹配质量可通过结合图像金字塔与自由变形(如B样条变形)来评估。搜索好的全局匹配可通过下采样原始图像自该图像金字塔的粗糙层级开始。在各金字塔层级中，全局变换可通过平均局部变动或者作穷举搜索来估计。此类全局变换将在该图像金字塔的下一层级被精化，直至最后层级为止，该最后层级为该原始图像。此过程也可经迭代以补偿外点影响。在估计该全部变换以后，通过将重叠区域划分为一组控制点/网格，可在重叠区域中估计自由变形。优化函数的输出可被用作置信度分数，以将图像对归类为高置信度匹配图像对或低置信度不匹配图像对。

附图说明

图1显示基于图像匹配的示例高置信度与低置信度图像对的确定，并依据本发明的一个实施例以交替方式在同一显示区域中显示该高置信度匹配及不匹配低置信度图像。

图2显示基于图像匹配的示例高置信度与低置信度图像对的确定，并依据本发明的一个实施例在各自显示区域中显示该高置信度匹配及低置信度不匹配图像。

图3显示依据本发明的一个实施例供系统进行包括由图像匹配质量指导的图像拼接的图像显示的示例流程图。

具体实施方式

将很容易理解，这里的附图中概括说明并显示的本发明的组件可以各种不同的配置来安排和设计。因此，下面对附图中所示的本发明的系统及方法的实施例的更详细说明，并非意图限制所请求保护的本发明的范围，而仅是本发明的所选实施例的代表。本说明书中提到的“一个实施例”、“实施例”或类似语言是指与该实施例关联说明的特定特征、结构或特性可被包括于本发明的至少一个实施例中。因此，在本说明书中的不同地方出现“在一个实施例中”或“在实施例中”等说法并不一定都指同一个实施例。

而且，在一个或多个实施例中可以任意合适的方式组合所述的特征、结构或特性。不过，相关领域的技术人员将意识到，本发明可在不具有一个或多个具体细节的情况下或者通过其它方法、组件等实施。在其它例子中，未显示或详细说明已知结构或操作，以避免模糊本发明的态样。通过参照附图将更好地理解本发明的示例实施例，附图中类似的附图标记表示类似的部件。下面的说明仅为示例，简单说明与这里所请求保护的发明一致的装置及方法的某些选定实施例。

如上所述，在一些情况下，图像匹配可能不能很好地适用于图像，尤其是对于通过使用经过胃肠(GI)道的胶囊图像所撷取的图像。依据本发明的实施例使用图像匹配质量度量。依据所度量的匹配质量，确定匹配置信度水平。当该匹配置信度水平足够好时，拼接底层图像。否则，不拼接底层图像。例如，如果使用基于特征的图像匹配，将执行图像匹配来匹配许多对应。在匹配以后，将使用随机抽样一致(RANdom Sample Consensus；RANSAC)过程来选择与该些图像之间的变换模式兼容的一组内点。RANSAC是本领域中的已知技术，其用以找到两个图像之间的特征点中的最佳变换。为验证该匹配，基于概率模型计算置信度分数。

对于每对匹配图像，特征对应子集(也就是RANSAC内点)为几何一致，且其余特征不一致(也就是RANSAC外点)。为验证该组对应，评估该组特征由正确图像匹配(也就是内点)或者错误图像匹配(也就是外点)产生的概率。对于给定图像，以n_f表示总特征数，并以n_i表示内点数，图像匹配正确/不正确的事件由二进制变量m∈{0,1}表示，其中m＝1表示正确匹配，而m＝0表示不正确匹配。假设第i个特征对应是内点/外点的事件(由二进制变量f⁽ⁱ⁾∈{0,1}表示，其中f＝1表示内点且f＝0表示外点)是独立伯努利分布(Bernoulli distribution)。相应地，所有特征是内点的概率是二项分布(Binomial distribution)：

其中，p₁是给定正确图像匹配的情况下，特征为内点的概率，且p₀是给定错误图像匹配的情况下，特征为内点概率。总内点数n_i依据计算。图像匹配正确的后验概率可通过贝叶斯定理评估。

假设图像匹配正确/不正确的事件为均匀先验分布(也就是先验概率分布)，p(m＝0)＝p(m＝1)。接受图像匹配的标准是基于是否

其中，p_min是作为接受该图像匹配的标准的最小概率阈值。通过一系列数学推导，此条件被简化为似然比检验(likelihood ratio test)：

以及

依据图像模型或基于检验数据可适当选择p_min、p₁以及p₀的值。上述决策过程可被进一步简化为下面的检验：

n_i＞g(n_f)， (7)

其中，g是p_min、p₁及p₀的函数。换句话说，在确定p_min、p₁及p₀的值以后，可确定g的值。该决策过程简单地变为计算内点数n_i。如果式(7)的条件满足，则该图像匹配得以验证且该配准被标示为置信度配准。否则，该图像匹配未获验证且该配准具有低置信度。在上面的实施例中，就在给定所提取的特征的情况下图像匹配正确的后验概率(如式(4)中所示)来度量该图像匹配质量。如果该图像匹配质量超过阈值(也就是p_min)，则该图像匹配得以验证。在进一步推导以后，依据本发明的一个实施例的决策过程简单地变为计算内点数，n_i，并将该结果与阈值比较。尽管可通过计算内点数来度量该图像匹配质量，但也可通过计算外点数来度量该图像匹配质量。在此情况下，如果外点数小于第二阈值，则该图像匹配得以验证。否则，图像匹配未获验证。

在另一个实施例中，该系统使用不基于特征的直接匹配并计算平方距离和(SSD)作为图像匹配质量的度量。图像A与B之间的SSD被定义为：

D_SSD(A，B|T)＝Σ_(x，y)(A(x，y)-B(T(x，y)))²， (7)

其中，(x,y)是重叠区域中的像素，T是图像A至B的变换。通过仔细选择阈值D_max，如果Dssd(A，B|T)＜Dmax，则该图像匹配可获验证且该配准具有高置信度。否则，该配准未获验证且该配准没有置信度。在另一个实施例中，可将归一化互相关(NCC)或互信息(MI)用作评估该匹配质量以及计算该置信度分数的标准。

在另一个实施例中，为拼接两个顺序图像，首先，该对的每个图像将被下采样(down-sampled)以形成图像金字塔。自粗糙层级开始，将在预定义范围内通过使用穷举搜索来估计全局变换。所得的全局变化将在下一层级被精化，直至最后层级为止，该最后层级为该原始图像。在估计该全局变换以后，可将自由变形(free-form deformation)变换施加于重叠区域，以估计局部变形。可将该优化目标函数的输出用作评估该匹配质量以及计算该置信度分数的标准。

在另一个实施例中，为拼接两个顺序图像，首先，该对的每个图像将被下采样以形成图像金字塔。自粗糙层级开始，将通过对局部变换进行平均来估计全局变换，该局部变换通过将自由变形应用至整体图像来计算。所得的全局变化将在下一层级被精化，直至最后层级为止，该最后层级为该原始图像。这样一个过程将被迭代，直到该过程收敛以消除外点影响为止。在估计该全局变换以后，可将自由变形变换施加于重叠区域，以估计局部变形。可将该优化目标函数的输出用作评估该匹配质量以及计算该置信度分数的标准。

在另一个实施例中，当且仅当下列条件为真时，可以高置信度将超过两个图像拼接在一起。给定该组图像i1,i2,…,iN，对于每个图像ij(j＝1,2,…,N)，我们可自其余图像找到至少一个图像来以高置信度匹配ij。可能具有多个具有高置信度的图像匹配ij。否则，它意味着不能将ij与其余图像拼接，并将ij自此图像组移除。上述过程可被重复，直至没有图像会被从该图像组移除为止。接着，可将此组中的所有图像拼接在一起，以形成大的合成图像。所有被移除的图像将被单独显示。

在一个实施例中，i1,i2,…,iN是沿时间域的一系列图像，其中发现i1,i2,i3,i5,i6,i7,i8,i12获得高置信度匹配、被拼接在一起并被显示为合成图像I1，而i4,i9,i10及i11不能拼接并被显示为单个图像。如果i4、i9及i11可获得置信度匹配而i10不能，则i4、i9及i11可被拼接在一起作为合成图像I2并作为合成图像显示，而i10单独地在视频中被显示为单个图像。

有时，拼接太少的图像并以一个合成图像显示它们的缺点多于优点。例如，该拼接图像具有任意尺寸，但单个图像在尺寸及长宽比方面固定，因此观看合成图像中的两个拼接图像可能在时间方面不如在以特定帧速显示的视频中读取这两个图像有效。阈值T可经选择以设置以高置信度匹配的图像的最小数目(在该些图像被拼接并显示为合成图像之前)。

上面所揭示的图像匹配质量可用以指导图像拼接。当该图像匹配质量为高时，可将该配准标示为置信。在一个实施例中，针对具有高置信度的图像，该些图像经拼接以形成较大的合成图片，即使沿着通过时间存在不连续。对于被标示为低置信度的那些图像，不拼接该些图像。将未拼接图像作为单独图像对待或者作为图像序列对待并作为视频观看。图1显示依据本发明的一个实施例，其中，A1、A2及A3表示视频中具有高置信度的三组图像。A1、A2及A3分别对应具有高置信度的时间段t_A1、t_A2以及t_A3中的图像。各组(也就是A1、A2或A3)内的图像被拼接成一个或多个较大的合成图片。B1、B2及B3分别对应具有低置信度的时间段t_B1、t_B2以及t_B3中的图像。在一个实施例中，与A1、A2、A3关联的图像可被显示于显示区域110中，随后接着显示与B1、B2及B3关联的图像。图1所示实例中正在显示与组A1对应的合成图像。显示顺序可为A1、A2及A3，随后接着为B1、B2及B3。显示也可按照A1、B1、A2、B2、A3及B3的顺序。当显示与A1、A2、A3关联的图像时，可使用拼接后的较大图像或者多个图像，以允许视线同时检查多个图像。当显示与B1、B2及B3关联的图像时，可将这些图像作为单独图像对待，且它们可被手动逐个显示或者以想要的回放速率作为视频序列显示。图1中以均匀的速度拍摄这些图像。在另一个实施例中，可以不均匀的帧速度拍摄图像。

图2显示依据本发明的另一个实施例。再次，A1、A2及A3表示视频中具有高置信度的图像。B1、B2及B3对应具有低置信度的图像。具有两个显示区域，一个用以显示A1、A2及A3，另一个用以显示B1、B2及B3。两个显示区域(210及220)用以独立地显示A1/A2/A3以及B1/B2/B3。与A1、A2、A3关联的图像可在显示区域210中作为拼接的较大合成图像显示。与B1、B2、B3关联的图像可作为单独图像显示。它们可被手动逐个显示或者以想要的回放速率作为视频显示于显示区域220中。

图3显示依据本发明的一个实施例系统进行包括由图像匹配质量指导的图像拼接的图像显示的示例流程图。如步骤310中所示，由该相机撷取多个图像。该些图像可自内存检索或自处理器接收。如步骤320中所示，确定各图像的图像匹配质量。该图像匹配质量是在要匹配的两个图像之间进行度量。接着，如步骤330中所示，依据该图像匹配质量，将该图像对标示为高置信度匹配图像对或低置信度不匹配图像对。如步骤340中所示，将该高置信度图像拼接成一个或多个较大的合成图片。如步骤350中所示，将该拼接的较大合成图片显示于显示设备上。

尽管特定例子针对胶囊图像，但依据本发明的基于图像匹配质量的该图像拼接也可被应用于以不同视角撷取的自然场景图像。

本发明可以其它特定形式实施，而不背离其精神或基本特征。上述例子应当在所有方面都仅被视为说明性质而非限制性质。因此，由所附权利要求而非上述说明表示本发明的范围。在权利要求的等同的意思及范围内所作的所有变更都将包括于其范围内。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.一种显示人体胃肠(gastrointestinal；GI)道的图像的方法，该人体胃肠道的图像通过使用经过该胃肠道的胶囊相机撷取，该方法包括：

接收该胶囊相机所撷取的多个图像；

确定图像对的图像匹配质量，其中，各图像对对应选择图像及相邻图像，且该相邻图像邻近该选择图像或者不邻近该选择图像；

如果对应图像对依据该图像匹配质量具有高置信度匹配，则将该选择图像标示为匹配图像；

如果与该选择图像关联的所有对应图像对依据该图像匹配质量具有低置信度匹配，则将该选择图像标示为不匹配图像，其中，将该不匹配图像不拼接地作为单独图像或者作为序列显示于该显示装置上；

将具有该高置信度匹配的该对应图像对拼接成一个或多个较大的合成图片；以及

在显示装置上显示该一个或多个合成图片。

2.(取消)

3.(取消)

4.如权利要求1所述的方法，其中，将该一个或多个合成图片与该不匹配图像以交替方式显示于该显示装置上，其中，在第一时段期间显示该一个或多个合成图片并在第二时段期间显示该不匹配图像，且该第一时段与该第二时段不重叠。

5.如权利要求1所述的方法，其中，将该一个或多个合成图片显示于该显示装置上的第一显示区域中并将该不匹配图像显示于该显示装置上的第二区域中。

6.如权利要求1所述的方法，其中，该图像匹配质量是基于在各图像对之间所提取的特征。

7.如权利要求6所述的方法，其中，该图像匹配质量是基于在提供所提取的该特征的条件下与正确图像匹配对应的后验概率，其中，将各特征模拟为二进制随机变量，该二进制随机变量为内点或外点。

8.如权利要求7所述的方法，其中，该图像匹配质量是通过计算属于该内点的该特征的数目来度量，且如果属于该内点的该特征的数目超过阈值，则将该选择图像标示为该匹配图像，以及对于与该选择图像关联的所有图像对，如果属于该内点的该特征的数目低于该阈值，则将该选择图像标示为该不匹配图像。

9.如权利要求8所述的方法，其中，该阈值依赖于与该特征为该内点对应的第一概率以及与该特征为该外点对应的第二概率。

10.如权利要求3所述的方法，其中，该图像匹配质量是基于各图像对之间的平方距离和(sum of squared distance；SSD)、归一化互相关(normalized cross correlation；NCC)或互信息(mutual information；MI)。

11.如权利要求10所述的方法，其中，如果该SSD小于阈值，则将该选择图像标示为该匹配图像，以及对于与该选择图像关联的所有图像对，如果该SSD超过该阈值，则将该选择图像标示为该不匹配图像。

12.如权利要求10所述的方法，其中，如果该NCC或MI超过阈值，则将该选择图像标示为该匹配图像，以及对于与该选择图像关联的所有图像对，如果该NCC或MI小于该阈值，则将该选择图像标示为该不匹配图像。

13.如权利要求1所述的方法，其中，所述确定该图像对的该图像匹配质量包括：

针对该对应图像对的各图像生成图像金字塔；

通过在该图像金字塔的较粗糙图像上应用穷举搜索而在该图像金字塔的较粗糙层级估计全局变换；

通过使用在该较粗糙层级的全局变换结果而在较精细层级精化该全局变换；

向该图像对的重叠区域施加基于自由变形(free-form deformation)的局部变换以估计局部变形，其中，该自由变形的参数通过优化该参数的目标函数来确定；以及

自该优化目标函数提供输出作为该图像对的该图像匹配质量。

14.如权利要求1所述的方法，其中，所述确定该图像对的该图像匹配质量包括：

针对该对应图像对的各图像生成图像金字塔；

向各整体图像对施加通过应用自由变形而计算的局部变换，其中，该自由变形的参数通过优化该参数的目标函数来确定；

通过对该图像金字塔的较粗糙图像上的该局部变换进行平均来估计全局变换；

通过使用在较粗糙层级的全局变换结果而在较精细层级精化该全局变换；

在该图像金字塔的最后层级估计该全局变换以后，向该图像对的重叠区域施加该自由变形以估计局部变形；以及

自优化目标函数提供输出作为该图像对的该图像匹配质量。

15.如权利要求1所述的方法，其中，所述将具有该高置信度匹配的该对应图像对拼接成一个或多个较大的合成图片仅当针对一个较大合成图片的对应图像对的数目大于阈值时执行。

16.一种显示人体胃肠(gastrointestinal；GI)道的图像的系统，该人体胃肠道的图像通过使用经过该胃肠道的胶囊相机撷取，该系统包括：

显示装置；以及

处理器，与该显示装置耦接，其中，该处理器经配置以：

接收该胶囊相机所撷取的多个图像；

确定图像对的图像匹配质量，其中，各图像对对应选择图像及相邻图像，且该相邻图像邻近该选择图像或者不邻近该选择图像；

如果对应图像对依据该图像匹配质量具有高置信度匹配，则将该选择图像标示为匹配图像；以及

将具有该高置信度匹配的该对应图像对拼接成一个或多个较大的合成图片；以及

在该显示装置上显示该一个或多个合成图片。

17.如权利要求16所述的系统，其中，该处理器经进一步配置以于与该选择图像关联的所有对应图像对依据该图像匹配质量具有低置信度匹配的情况下将该选择图像标示为不匹配图像。

18.如权利要求17所述的系统，其中，将该不匹配图像不拼接地作为单独图像显示于该显示装置上。

19.如权利要求18所述的系统，其中，将该一个或多个合成图片与该不匹配图像以交替方式显示于该显示装置上，其中，在第一时段期间显示该一个或多个合成图片并在第二时段期间显示该不匹配图像，且该第一时段及该第二时段不重叠。

20.如权利要求18所述的系统，其中，将该一个或多个合成图片显示于该显示装置上的第一显示区域中并将该不匹配图像显示于该显示装置上的第二区域中。

21.如权利要求16所述的系统，其中，该图像匹配质量是基于在各图像对之间所提取的特征。

22.如权利要求16所述的系统，其中，该图像匹配质量是基于各图像对之间的平方距离和(sum of squared distance；SSD)、归一化互相关(normalized cross correlation；NCC)或互信息(mutual information；MI)。