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一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统
本发明公开了一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统，所述方法包括：细胞核初始定位与分割，粗略膨胀获得细胞大致区域标记图，利用颜色特征和支持向量机分类器进行细胞精确分割。本发明所述方法，一方面根据人类视觉显著性注意机制，模拟人眼对图像边缘变化的敏感性，提出利用边缘颜色点对聚类，实现细胞核区域准确快速分割；另一方面，本发明采用的支持向量机分类器具有良好的稳定性与抗干扰性，同时本发明充分利用颜色信息及像素点
华中科技大学
2021-04-14
一种 X 射线血管造影图像中多运动参数的分离估计方法
本发明公开了一种 X 射线血管造影图像中多运动参数的分离估计方法、首先根据所述的造影图像序列确定心脏运动信号周期以及平移运动变化帧的序列，然后通过对所述的造影图像序列中的血管结构特征点跟踪得到点的运动序列。再通过多变量参数寻优以及傅里叶频域滤波对所述的运动序列进行处理，根据所述的平移运动变化帧的序列，心脏运动信号的周期，呼吸运动信号周期的范围和高频运动信号周期的范围，可以分离出最佳的平移运动曲线、心脏运动曲线、呼吸
华中科技大学
2021-04-14
一种基于多边形广义霍夫变换的图像匹配方法
本发明公开了一种基于多边形广义霍夫变换的图像匹配方法， 该方法包括:(1)离线阶段:(1.1)对模板图像进行边缘提取和多边形拟 合;(1.2)利用局部三角特征以及顶点与模板图像参考点的矢量关系， 构建 R-Table 表;(2)在线阶段:(2.1)对目标图像进行边缘提取和多边 形拟合;(2.2)对目标图像进行投票，票数最高的位置点作为与模板图 像上的参考点对应的匹配点，以确定模板图像的多边形的顶点与目标 图像的多边形的顶点的对应关系，同时确定模板图像与目标图像之间 发生平移、旋转
华中科技大学
2021-04-14
基于丰度显著性分析的高光谱图像解混方法及系统
本发明提供基于丰度显著性分析的高光谱图像解混方法及系统，包括建立待处理的高光谱遥感图像 的端元光谱库；用基于稀疏回归的混合像元分解方法对每个像元进行初步混合像元分解并按照丰度值的 大小降序排列，对排序后的丰度序列进行显著性分析，得到显著性丰度的临界值，然后根据预设的显著 性丰度阈值进行判断组成该像元的稀疏表示端元子集；最后采用丰度约束的最小二乘法再次进行混合像 元分解，将结果作为最终的混合像元分解结果。本发明可以得到更为稀疏和准确的像元表示端元
武汉大学
2021-04-14
对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统
本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统，其特征在于，包括：从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像，对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱，对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作，以获取地面建筑群目标频谱二值模板，高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像，对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱，利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理，再进行傅里叶逆
华中科技大学
2021-04-14
图像法喷雾等稀疏颗粒两相流在线测量仪器研发
上海理工大学
2021-01-12
一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法
本发明公开了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，其包括如下步骤：(1)在风力机每个叶片的迎风面处分别设置方形黑白格标记图，粘贴的位置为平面且与叶片迎风面平行，进而利用标记图的姿态代替叶片姿态；(2)利用摄像头对风力机运行图像进行采集，并将采集到的图像实时传输至工控机中；(3)对摄像头采集到的图像信息进行图像处理以获得叶片表面图像，并根据叶片上的标记图获得风力机叶片信息。本发明可实现对野外环境中运行风力机叶片图像的提取，简化了分析处理过程、加快了分析速度。
华中科技大学
2021-04-13
制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置
制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置，属于防伪标签制备及识别领域，解决现有裸露二维码图像防伪力度不高的问题。本发明的方法，依次得到数据符号密文、生成二维码图像、得到傅里叶变换频谱图、绘制信息调制条纹图像、形成方形缩微条纹图像、将多个方形缩微条纹图像排列成组合图案、将组合图案制成浮雕图案母板，最后将浮雕图案母板复制到标签材料上。本发明的识别装置，包括激光光源、全反镜、标签平台、毛玻璃片、图像传感器、信号采集模块、识别模块、显示屏及语音播报器。本发明将隐藏有经信息加密的二维码衍射光栅条纹制作在全息防伪标签上，识别需经特殊处理，同时信息经过加密，将大大提高防伪性能。
华中科技大学
2021-04-11
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学
2022-06-09
网络的结构可预测性与网络结构的最短压缩比特串长度呈线性关系
在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。 通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。 进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。
中山大学
2021-04-13