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一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法
本发明公开了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法,包括以下步骤:1)将输入的高光谱图像以图表示;2)对图进行权值计算,构建权重矩阵,权重矩阵中的元素值反映了中任意一个顶点和其他所有顶点的联系;3)像元的全局显著性计算,像元的全局显著性等于它与图像中所有其它像元间权值的总和:4)像元的局部显著性计算,像元的局部显著性用其邻域背景像素的方差来表示:5)像元的最终显著度计算,将对应像元的全局显著性与局部显著性相乘,得到各像元的最终显著度。本发明在计算高光谱图像显著度时,充分考虑了感兴趣目标的光谱特性和几何尺寸特性,因此,能够有效抑制背景的干扰,提高感兴趣区域的提取效果。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于显著图的多标签图像识别系统
本发明提供一种基于显著图的多标签图像识别系统,包括裁剪图像的图像预处理模块,由此得到特征图的特征提取模块,根据特征图得到置信度分数以及分类权重的分类模块,通过训练控制模块控制训练模块对置信度分数以及特征图处理得到损失函数对特征提取模块以及分类模块更新,最终识别控制模块将自然场景图像经过图像预处理模块、更新得到的特征提取模块以及分类模块得到置信度分数通过判断出自然场景图像标签。因此本实施例提供的多标签图像识别系统根据多标签分类损失函数以及多标签分布损失函数迭代能够在多标签图像识别过程中减少复杂背景和物体形变的干扰,避免受到遮挡、光照、视点等的干扰并提高多标签图像识别的准确率。
复旦大学 2021-01-12
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
温医大麻醉团队在顶级医学期刊JAMA发表研究成果
12月20日,温州医科大学麻醉学科金胜威、李挺、高昉教授团队以第一单位在国际顶级临床医学期刊JAMA(TheJournaloftheAmericanMedicalAssociation,影响因子56.27)发表研究成果,阐明了不同麻醉方法对老年患者术后脑功能的影响。
温州医科大学 2021-12-22
可注射干细胞 3D 微组织治疗实现微创高效再生医学
以组织工程和干细胞治疗为代表的再生医学是现代医学最具发展潜力的领域,有望成为继药物和器械治疗之后下一个医疗健康行业的支柱产业。再生医学已在临床成功地用于皮肤再生,关节软骨重建,肌腱、脊髓损伤修复,免疫系统功能重建等,并在治疗疑难病症(如遗传性疾病和心血管类疾病)和各类器官组织(如神经、肝脏、心脏、胰腺等)修复和再生的动物模型和临床试验中显示出良好效果。3D 微组织疗法目前在科研领域内,也在大动物(犬)椎间盘蜕变、小动物(鼠)皮肤损伤及小动物(鼠)肝衰竭等模型中得到有力验证。这种可注射3D 微组织平台技术可辅助各种类型的细胞治疗和组织 再生,有望像药物传递对于药物治疗一样在细胞治疗领域产生广泛而重大的影响。其潜在市场主要是各大 医院和医疗机构,将成为未来治疗重大疑难疾病的利器。
清华大学 2021-04-11
一种非接触式牙颌医学三维自动化测量设备
本实用新型公开了一种非接触式牙颌医学三维自动化测量设备,包括光路调整模块、牙模定位模块和视觉测量模块,其中,所述视觉测量模块用于对牙颌模型进行光扫描测量,其设置在所述光路调整模块并可通过该光路调整模块对所述视觉测量模块的光路进行调整,所述牙颌模型设置在所述牙模定位模块上,并通过该牙模定位模块进行定位和调整,从而以配合所述视觉测量模块实现对该牙颌模型的三维扫描测量。该设备的支撑系统刚度高,工作过程稳定,抗干扰性强;光路调节范围大,操作简便;牙模固定可调整力度,灵活实用;牙模位置调整实现自动化,精确快捷
华中科技大学 2021-04-14
基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法
本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充,利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小,尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算;根据噪声密度取部分信号点参与计算,不仅降低了计算复杂度,而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响;模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618,充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明,本发明既能处理低密度噪声,又能处理高密度噪声,噪声密度越高,相对效果越好。
河北师范大学 2021-05-03
一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法
本发明公开了一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法,系统包括三维声纳图像数据读取模块、单帧重建模块、精确配准模块,拼接融合模块;方法包括:读取GPS、姿态信息以及原始声纳点数据并进行解析,将采集到的三维点阵数据连接成为三角面片,再将相邻两帧图像两两配准的结果,通过最优化处理得到全局配准信息;将配准后的数据进行重采样,再重建,以消除两帧之间的重叠部分并将单帧图像融合成一幅整体图像并进行三维可视化显示。该系统结构谨严、高精度、图像清晰、交互方便、可扩展性强,有效地实现了三维声纳图像的离线处理功能。
浙江大学 2021-04-11
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法,包括:获得视频图像的静态显著性图;提取场景的光流向量场;对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块;将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间;根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率,生成颜色直方图;针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量,将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去, 得到每个颜色区间的运动尺度变量;得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图;将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围,在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段,采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入,重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程,最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段,根据输入的低分辨率人脸图像,上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集,对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程,最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学 2021-04-13
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