|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
基于单幅图像的三维模型重建
Ø 计算机图形学、虚拟现实和电子游戏等领域的快速发展，导致对具有高度真实感的三维模型的需求与日俱增。本项目充分利用镜面对称约束，同时利用特征点作为位置约束以及添加透视投影等约束，通过最小化线性约束下的曲面二次目标函数实现曲面重建，最后进行纹理提取，从而获得逼真的三维模型。该技术具有输入信息简单，建模速度快，真实感强等优点，目前已经获得“基于单幅图像的光滑对称曲面重建方法”国家发明专利授权。
北京理工大学
2021-04-14
超能见度实时图像增强处理模块
Ø 成果简介：军事应用中的远距离监视一直是我国边防/海防的重要任务。目前，基于CCD/CMOS的可见光摄像机已在昼间视频监视中得到广泛应用，在目标观察/态势判断方面等发挥了重要作用。但由于边境和海面经常出现轻雾和中雾天气，能见度较低，影响了可见光视频图像质量。在民用交通中的应用是城市交通管理及港口码头航运管理的视频实时监视系统也已得到广泛应用。伴随着工业化的进程及全球气候变化的影响，雾/霾天气增多，大大影响了视频图像的质量，因而导致监控质量的下降。通过增加本模块，可以实现实时处
北京理工大学
2021-04-14
X 射线实时成像与图像处理系统
本系统是基于计算机图像处理技术的 X 射线实时成像检测系统，对工业生产中关键部件实现无损检测。该系统分为动态检测和静态处理两大部分。在动态检测中，系统可以根据图像检测算法，对图像中的缺陷进行实时检测和评判。在静态处理中，系统除了可以进行图像的边缘检测，长度、面积的自动测量，灰度直方图统计等操作外，更为重要的是可以根据内置的算法及标准，对缺陷的性质和等级进行自动评定。该系统具有成像质量高、测量精确、操作简便、稳定性好的优点。
大连理工大学
2021-04-13
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性)
为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学
2021-05-10
VGA采集卡RGB信号采集VGA图像采集卡VGA视频图像采集卡VGA流媒体采集
产品详细介绍VGA采集卡 KylinesVGA-plus
如果将一台PC机VGA数据在另一台PC上显示以及采集VGA信号，传统的方法是将VGA信号通过视频转换器VGA—VIDEO变成视频信号，再通过视频采集卡在另一台PC机上显示采集。这样VGA信号经过视频转换器变成模拟信号，再通过视频采集卡变成数字信号，在计算机上显示，这种经过数模转换，模数转换后，VGA信号的损失特别大，图像资料很差。为了解决这个问题，KylinesVGA-plus这款VGA采集卡，即它在一台显示器上同时显示另外的一台设备的VGA数据，不用再增加额外的设备，使图像质量大幅提高，完全满足这一应用领域客户的需求。KylinesVGA-plus 采集卡是标准PCI接口，它从别的数据源捕捉VGA数据到PC机上，在Windows桌面上用一个随卡所提供的应用程序窗口显示。KylinesVGA-plus 采集卡能将其他1路独立的VGA信号在本PC机上显示和采集，这样你会看到1路VGA信号同时在桌面上显示，不需额外的显示器。KylinesVGA-plus卡支持Windows NT／Windows2000／2003／WindowsXP操作系统，它有更强的兼容性及更快的数据转输速度，它能同任何多屏卡配合使用。
配合KylinesVGA-plus卡以及其它多种多屏图形处理显示产品，保证用户的各种多屏、拼接应用。包括视频墙、监控指挥系统的多媒体显示、工业流程显示、宣传广告显示、在线查询及交互咨询系统等。结合微软WMEncoder或者Real编码器，可以把一路VGA信号编码成WM9，Real，MPEG4等格式，应用到网络直播，录播系统，VOD点播，远程教育培训，视讯会议等系统中。
特性：
＊半长PCI适配器
＊实时捕捉一路RGB信号
＊每路支持至1280＊1024 24bit分辨率
＊最大捕捉采样速率是实时140MHz
＊PCI总线控制器允许捕捉信号发送至系统内存或图形显示内存
＊数据以PCI总线、132MB／s带宽传输
＊分散集中工作表支持虚拟内存操作
＊每通道捕捉图像可按比例放大缩小
＊自动同步和视频检测，提供多同步操作
＊支持H和V分别同步、复合同步和绿同步
＊单台PC机可插多片卡允许多通图像捕捉和同步显示
＊可以支持2U和3U的机箱
支持二次开发：有DirectShow SDK和VC SDK
(北京)麒麟视讯科技有限公司
2021-08-23
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学
2021-04-10
一种在图像中识别物体的方法
成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学
2021-04-10
基于图像序列的超分辨率成像技术
基于真实成像模型，图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法；对弱纹理目标的高清重建，对超精细纹理的精确预测与重建。
东南大学
2021-04-11
基于CR系统的图像增强技术应用研究
上世纪80年代，日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography)，它是用成像板(Imaging Plate，简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储，再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术，实现了胶片数据化，为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础，为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像，使其不再经过显影、定影、水洗技术流程，从而节省了大量的劳动力和精力；CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间，保证了图像的质量，也便于图像的存储、查找，从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代，方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点，CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时，会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制，这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求，从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素，其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说，由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免，而且一直存在，因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题，利用图像增强技术对模糊图像处理，方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果：
南京工程学院
2021-04-11