本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超

本发明公开了一种基于点线对偶的图像匹配方法，包括：从参考图像 R 和目标图像 S 中分别提取直线，以得到参考直线集合和目标直线集合，分别将参考直线集合和目标直线集合中所有的直线段从图像 空 间 映 射 到 对 偶 空 间 ， 以 得 到 参 考 对 偶 点 集 <imgfile="DDA00003432638700011.GIF" wi="335" he="78" />共有 m 个对偶点 ， 以 及 目 标 对 偶 点 集 <imgfile="DDA000034326

成果简介通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像， 采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、 纹理、 分形、 区域及边界等特征， 并采用模式识别的方法， 实现焦炭光学组织的自动分类与识别。成熟程度和所需建设条件硬件平台及软件系统均已构建， 算法已得到实验验证。 作为成熟产品， 软件尚需要进一步优化， 软硬件需要联调。技术指标识别准确率： 各向同性与各向异性>95%， 片状 98%， 纤维状 99%， 镶嵌状>95%。

一种流场图像预处理方法及其系统，属于图像预处理方法及装 置，针对目前流场测量中预处理占据时间较长的问题，提高流场图像 预处理效率。本发明的流场图像预处理方法包括均值化步骤、图像拉·113·伸步骤、噪声判断步骤、去除固定噪声步骤、构造二值化均值图像步 骤和掩模操作步骤。本发明的流场图像预处理系统，包括输入以太网 口、以太网输入控制芯片、数字信号处理器、同步动态随机存储器、 动态存储芯片、带电可擦可编程只读存储器、输出以太网口及以太网 输出控制芯片。本发明体积和功耗均较小，能

本发明公开了一种气动热辐射图像自动校正方法，包括：利用基于加权平方最小的图像平滑算法滤除原始气动热辐射图像 Z 中的噪声和细节；将灰度偏移场 B 用 K 阶二维多项式表示；利用最小二乘法估 计 灰 度 偏 移 场 ， 估 计 的 灰 度 偏 移 场 <imgfile=""DDA0000795251010000011.GIF"" wi=""46"" he=""67"" />为如下最 小 化 问 题 的 解 ： <i

本发明公开了一种基于 Zernike 矩的图像匹配方法，包括 S1 建立 N 层模板金字塔图像；S2 计算每层模板图像的 K 个矩并建立 RCS表；S3 建立 N 层目标金字塔图像；S4 通过查找 RCS 表计算 N 层中第L 层中每个目标子图像的 K 个矩；S5 计算第 L 层模板金字塔图像与第L 层每个目标金字塔图像子图像 K 个矩的相关系数，获得第 L 层目标金字塔图像匹配点位置；S6 判断 L 是否等于 1，若是，则进入 S8；若否 ， 则 L ＝ L 1 ， 进 入 S7 ； S7 在 第

Ø  成果简介：超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术，其目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限，利用所获低分辨率图像，实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨率图像实时处理技术，实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像，在图像被放大的同时增强图像更多的细节，提高图像的清晰度和分辨率，实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配，解决目前图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题，在现有图像获取技术的基础上提高显示器的画面质

本发明公开一种动态直接呈现图像的方法和成像系统。本发明通过将微观量子理论推广到宏观物质，提出了广义量子理论，并基于广义量子理论提出一种动态直接呈现图像的方法。所述的方法通过生成感应环境场，使感应粒子与感应物质感应，感应粒子自组织运动，形成感应粒子密度分布，最终感应粒子密度分布与感应环境场达到平衡状态时，感应粒子的密度分布状态动态实时直接呈现图像。进一步地，本发明还提供一种成像系统，该系统包括感应环境场生成模块和图像显示成像模块，感应环境场生成模块中的感应物质与检测对象作用，形成感应环境场；感应环境场使图像显示成像模块中的感应粒子自组织运动，其密度分布状态动态实时直接呈现图像。

本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。

产品详细介绍系统概述： 本系统采用最先进的图像（人脸、色彩、物体移动趋势等多种方案联动）跟踪方案，其优势部分在于其跟踪策略的组合及配置（多位优质课专家参于设计，并在数千堂实况课实时测试更新），配合其它厂家的录播主机可满足智能跟踪系统的需求，学生和教师跟踪主机可分别单独使用，同时使用可以达到最佳的无人值守的学生及教师跟踪轨迹，是目前教育市场上最佳的图像跟踪方案，此方案的跟踪策略完全由主机智能分析完成，兼容市面大部分主机厂家录播主机，不需要录播厂商或系统集成商二次开发。 教师跟踪主机（型号：WIS-ITRACE-T01）： 学生跟踪部分（型号：WIS-ITRACE-S01）：     功能简述： l         平滑的教师跟踪、清晰的板书跟踪、准确的学生跟踪; l         自带窗口化调试工具，安装调试及使用调试，有基本电脑常识的老师即可设置; l         满足教学PC的鼠标键盘移动侦测响应; l         灵活的摄像机拉近拉选，可用鼠标的滚轮来按制，像操作窗口滚动条一样拉近拉选; l         简单的云台控制，实现平滑的画面感且可设定移动速度 l         快捷的场景切换，可预置远中近和全景四个场景，由快捷按钮一键实现 l         方便配合云台的预置位，而且可以用鼠标光标直观控制，人机操作方便   系统特点： 1、  教师跟踪模式：智能图像识别，直接对录制视频图像进行分析，老师讲课时无需佩戴任何定位设备，也无需安装任何红外、超声波、射频发射器以及图像辅助定位摄像机，实现常态化教学（含板书跟踪、鼠标移动侦测）； 2、  学生机跟踪模式：由一台广角全景定位摄像机和跟踪摄像机组成，定位摄像机监控整个教室内学生起立和举手动作并控制跟踪摄像同进行追踪和定位，准确度较其它跟踪方案高，且安装简单； 3、  跟踪距离：2M～50M（视摄像机的焦距能力而定）； 4、  跟踪角度：0～355度； 5、  最小跟踪目标：≥4*4像素； 6、  抗干扰能力：采用领先的人体特征跟踪算法，完全不受光线、声音、电磁等外在的环境影响； 7、  定位与实时：自动识别目标位置，定位精确，多种跟踪策略可选，并可自定义跟踪策略； 8、  标准1U机架式设备，功耗低，稳定性强，兼容性强，标准化云台接口，支持多种云台设备； 9、  支持高清摄像机的方案；   方案的对比   智能图像跟踪系统 红外跟踪 超声波 图像流畅度 流畅 不流畅 不流畅 定位准确度 误差<2% 误差>10% 误差>20% 抗干扰性 强 太阳光，热光源都会差生干扰 有辐射，对人体有害 安装难易 简单，只装摄像机，安装调试半天 复杂，还要安装发射和接收，一般2-3天 复杂，安装接收和发射，一般2-3天 产品升级 容易，更新主机即可 困难 困难 系统组成部分 跟踪主机独立完成 需辅助设备 需辅助设备 实时跟踪，目标跟踪 350度跟踪目标，不会丢失，跟踪流畅 角度受限，有盲区 角度90度左右，有盲区   主机参数： l         通迅、管理、扩展接口：RS232 l         视频接口：CVBS l         电源：AC 5V   主机应用： l         精品录播课程 l         多媒体教学 l         校园电视台 l         手术示教 l         微格教室 l         优质课评选 l         各种会议 l         指挥调度