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基于内容的图像检索
Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映，一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限，直接对图像内容进行分析和特征提取，利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经
北京理工大学
2021-04-14
脉搏语音图像分析系统
该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。
《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。
该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；并结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。
仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验，更能够让学生自主设计各类频谱滤波器，完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。
系统特色：
1. 直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化；
2. 快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建；
3. 轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容，以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能；
4. 高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现，精确分析脉搏强度，实现科学定量地脉搏诊断。
功能模块
一、脉搏语音实验仪
二、信号分析软件
1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波，并对脉搏信号作傅里叶频谱分析；并根据信号频谱图，进行原信号的分解以及合成还原。
教学应用：
可用于研究脉搏波的不同频率构成，通过任意分解和还原脉搏信号，分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。
2. 语音信号观察测量语音，并对语音信号作傅里叶频谱分析；在此基础上对原信号分解、合成、还原。
(1) 不同语音图像和频谱对比；
(2) 分析同一实验者的不同音节，并进行信号的傅里叶变换，对比两段语音的时域差别和频域差别；(3) 分析不同实验者语音频谱，理解和掌握语音识别的原理；
(4) 长时动态傅里叶频谱观察，进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用：(1) 方便学生观察不同音节的语音形态，分析语音结构的细节特征；(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化，对不同类周期信号进行分析，研究类周期信号之间的异同点；(3) 对语音进行时-频分析，观察不同人、不同声音的频谱特征。
3. 多通道信号叠加分析
将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号，接入外接通道，进行信号观察、检测和时-频分析。
教学应用：
(1) 用标准信号进行实验分析，并与理论计算公式作对比，对傅里叶变换公式进行实验验证；
(2) 根据实际需要，可以让学生设计测量各种物理量的传感器，直接输入到实验仪的外接通道，进行待测信号的测量。
4. 数字图像处理与光学实验模拟
观察黑白图片的二维傅里叶频谱，使用不同形状和参数的滤波器，对图像频谱进行低通、高通以及带通处理，对比处理后图像与原图的异同。
教学应用：
(1) 将数字图像作为二维函数，通过傅立叶变换转换到频率域上，让学生根据具体需要，对频谱进行各种滤波处理，并将滤波后的频谱反变换，得到特定增强滤波处理后的图像；
(2) 使用不同的图片模拟光学实验，进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路，就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。
典型应用
教学中可开展的实验内容
1.压力传感器测量脉搏
压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。
2. 语音形态观测实验由话筒采集语音信号，信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号，经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音，理解语音识别的基本原理。
3. 傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器：低通滤波，高通滤波，带通滤波，自定义滤波器滤波 物屏：一维光栅滤波，二维光栅滤波， “光”字屏滤波。
安徽省科大奥锐科技有限公司
2021-02-01
视觉图像处理实验系统
睿景时代（大连）科技有限公司
2021-12-16
图像定位主机AT2018
产品详细介绍
多人面部识别
采用多人面部识别技术，可实现学生定位、教师跟踪和板书识别等多种教学场景的拍摄。
无需定位摄像头
高集成一体化，无需采用任何定位摄像头，识别率高出市场同类产品30%以上。
身高自适应系统
可以根据师生的身高，使用人脸检测技术，达到身高自适应。
板书伴随式跟踪
可根据教师书写板书位置，板书摄像机进行伴随式跟踪。突出教师书写重点，并且自动适应长黑板及推拉式黑板；采用肤色识别算法，自动屏蔽因转身等因素造成的板书识别，提高板书跟踪的鲁棒性。
景别全自动切换
配合导播规则，可实现教学过程全自动五机位景别智能切换。无限接近专业人工拍摄手法，杜绝摄像机的转动、变焦等垃圾镜头。
零配件自动跟踪
整套系统无需借助其他配件来实现跟踪效果，环境光源自适应，教师在授课时候始终处在图像跟踪定位范围内，保证图像跟踪。
北京翰博尔信息技术股份有限公司
2021-08-23
RGB图像采集卡
产品详细介绍RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图像采集卡MV-R2000是基于PCI总线的RGB高速图象采集卡，可采集标准和非标准RGB分量摄像机和信号源，或是三个同步的独立视频源，MV-R2000分量图象采集卡适用于高精度、高分辨率的图像处理（如立体视觉等）和医学图像设备（如ECT、标准及非标准彩超等）。【MV-R2000A技术特点与指标】l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡 输入可为标准或非标准视频信号，可以是RGB分量式视频信号，也可是单路黑白视频信号。l R2000A可实时采集。三路高速8位A/D。分辨率最大可达 2048×2048×8×3。l R2000A最大点频可达60M，可采集的VGA最大分辨模式为 800X600，60场。l 具有独立三路可自动调节带宽的抗混叠滤波器。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 MV-R2000分量图象采集卡采样频率连续可调。保证在不同的行频和帧频下获得方形或任意比例的矩形采样点阵。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 RGB三路输入的亮度和对比度可独立调节。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 MV-R2000分量图象采集卡支持RGB24或RGB32及GRAY8位格式的图像采集，适用于各种PCI或AGP显示卡。l 可自动检测信号源的行场特性。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡可支持五种同步输入方式： R带同步、G带同步、B带同步、复合同步、行场分离同步。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡可采集单场、单帧、间隔帧序列采集。l RGB图像采集卡图像采集卡VGA图像采集卡流媒体采集卡外触发信号输入(TTL低电平)。l MV-R2000分量图象采集卡支持DOS / WIN31 / WIN98 / WIN2000 / NT。【MV-R2000B技术特点与指标】l 输入可为标准或非标准视频信号，可以是RGB分量式视频信号，也可是单路黑白视频信号。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 R2000B自带帧存可准实时采集视频信号。l RGB图像采集卡VGA图像采集卡流媒体采集卡三路高速8位A/D。分辨率最大可达 2048×2048×8×3。l R2000B最大点频可达100M。可采集的VGA最大分辨模式为， 1024X768，85场。l MV-R2000分量图象采集卡具有独立三路可自动调节带宽的抗混叠滤波器。l 采样频率连续可调。保证在不同的行频和帧频下获得方形或任意比例的矩形采样点阵。l RGB三路输入的亮度和对比度可独立调节。l 支持RGB24或RGB32及GRAY8位格式的图像采集，适用于各种PCI或AGP显示卡。l MV-R2000分量图象采集卡可自动检测信号源的行场特性。l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡可支持五种同步输入方式： R带同步、G带同步、B带同步、复合同步、行场分离同步。l MV-R2000分量图象采集卡可采集单场、单帧、间隔帧序列采集。l 外触发信号输入(TTL低电平)。支持外触发(低电平沿)硬件采集控制。【应用领域】医疗：高频X光机、CT图象采集。A工业检测：元器件检测
维视数字图像（北京）有限公司
2021-08-23
一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统
本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值 A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在 CIE-LCH 空间 H 通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾
华中科技大学
2021-04-14
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统，进行巧妙的光路切换，实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求，有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾，破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题；应用企业已累计生产销售682台套，用户已达到300多家，部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区，打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面，有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学
2021-04-14
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10