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一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法
本发明公开了一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，属于高光谱图像处理技术领域，包括S1、采集原始高光谱图像块；S2、构建光谱空间特征重构可逆融合网络，包括FIR、SSIF、SP和TE；S3、将输入FIR，生成重构特征；S4、将重构特征输入SSIF，生成增强特征；S5、将增强特征输入SP，生成语义标记序列；S6、将语义标记序列输入TE，生成；本发明提供的一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，实现了困难样本特征的无损传递、增强了混合像元的区分性特征表达以及提升少样本类别的分类均衡性。
上海理工大学
2021-01-12
高精度图像对焦伺服控制器及显微成像系统
技术成熟度：技术突破
领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。
本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。
意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学
2025-05-16
一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统
本技术成果公开了一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统，标注方法是使用多种特征类型来 表示图像内容，引入多特征表示的特征签名，结合K-Means聚类算法得到基于多特征融合的图像语义统计 模型，用于对图像自动标注
中山大学
2021-04-10
基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统
本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。
浙江大学
2021-04-11
一种基于两图像互置乱隐藏及恢复的方法
本发明公开了一种基于广义中国余数定理的两图像置乱隐藏及恢复的方法。本发明对图像尺寸相同的两幅图像，首先基于预设的一组两两互质的素数分别取模后得到两组子图像，再从中随机选取部分子图对进行对应位置的像素部分互换，得到置乱隐藏后的两组子图像，实现对原图像对的同时加密。恢复处理时，首先基于置乱隐藏处理时所设置的一组两两互质的素数，从给定的两组子图像中准确恢复出所有无序的像素对，然后根据图像的特征，将得到的像素对中的无序像素对准确地分为两类，基于分类结果，无损地恢复出原来的两幅图像，实现图像对的加密传输交互。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。
武汉大学
2021-04-13
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度，但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对 人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式，提出一种 图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，从而达到提高计算机图像分析效率的目的。
北京工业大学
2021-04-13
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
北京工业大学
2021-04-14
一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法
本发明公开了一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法,包括深度图像获取，人体图像识别，深度差分特征提取，人体部位解析，·704·关节点提取，高度特征提取和跌倒检测步骤；基于深度图像，在识别出的人体图像上选择特定的深度差分特征，使用随机森林分类器对人体部位进行解析，将人体分为头部与躯干两个部位类型，随后检测关节点，然后提取高度特征向量，再通过支持向量机分类器检测对象是否处于跌倒状态的信息；本发明提供跌倒行为
华中科技大学
2021-04-14
一种基于平面图像的静态集成成像方法及系统
本发明提供一种基于平面图像的静态集成成像方法及系统，包括分别确定平面图像的前景、中景和 后景；分别对前景、中景和后景复制位移得到相应的 M×M 幅阵列图像，包括计算前景位移量和后景位 移量，根据预设的行列数 M 进行复制位移；将相同视角的前景、中景和后景组合得到 M×M 幅子图像阵 列；将 M×M 幅子图像阵列抽样合成得到一幅单元图像阵列；将单元图像阵列通过输出设备打印在打印 纸上，覆上立体显示透镜阵列或正交柱透镜光栅再现立体图像。本发明具有计
武汉大学
2021-04-14