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基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法
本发明公开了一种基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法。利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段,红光波段,近红外波段三个波段通道的单色灰度图像,然后使用MATLAB软件,通过图象处理方法编写应用软件,进行图像处理。包括背景及噪声、干扰等的消除和作物病斑信息的识别分析,实现植物是否发病及病斑位置和分级的准确快速处理。每张图片的病害识别时间仅为数秒。本发明用于快速、准确、稳定、实时、非破坏性的水稻稻瘟病感染诊断并且准确地指出病斑所在的位置以及感染程度分级,减少由于全面喷洒而造成的药物用量,降低生产成本并减少污染,为变量喷药提供数据支持,提高精确喷药的决策水平,实现精细农业起到积极的作用。
浙江大学 2021-04-11
微创深静脉取栓器设计、图像处理算法改进
基于流体动力,对微创深静脉血栓取除器械进行优化设计,通过初步离体血栓实验验证了取栓器的血栓取除率、残血栓粒度、取栓时间等;改进双侧乳腺钼靶图像预处理算法及数据处理算法,可提高乳腺癌预测的精度、敏感性、特异度。
上海理工大学 2021-01-12
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
火灾实验图像采集及安全监控系统
本实用新型公开了一种火灾实验图像采集及安全监控系统,包括若干个安装在火灾实验炉侧壁窗体处的CCD图像传感器及网络摄像头,CCD图像传感器线路连接在计算机上,网络摄像头通过因特网路由器连接在计算机上。本实用新型通过在火灾实验炉的外壁窗体处加装CCD图像传感器及网络摄像头,将其共同应用在火灾实验平台上,不仅能方便对火灾实验图像进行采集,而且能够对火灾实验的安全性进行实时监控。
安徽建筑大学 2021-01-12
图像引导重离子放疗计划软件系统
针对传统物联网应用场景中手持设备处理能力低、屏幕可视范围小、通用性弱的不足,设计通用的USB接口热插拔RFID读写模块,结合当前大屏幕手持设备的强大处理能力,降低物联网工程应用中移动端手持设备的成本并提升其性能,实现信息的实时采集与分析处理。系统通过控制台管理相关数据信息,手持终端远距离读取RFID标签数据并通过网络与控制台交互关联信息,实时完成巡检操作。
兰州交通大学 2021-04-14
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
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅,每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库,采用自行设计的度量距离分类学习算法,在传统的图像检索基础上引入学习机制,系统共分类369个,每一类选取少量有代表性的图像(最多不超过6幅),试验表明,在提供有限的学习样本条件下,能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较,一种是传统的欧氏距离,另一种是本系统设计的分类距离学习方法,比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现,图像检索界面由PHP实现,通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学 2021-02-01
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”,该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍,新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平,可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象,可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据,因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授,成立哈工大-哈医大联合攻关小组,研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院,收集177000多张肺部CT图像,其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难,经过多天通宵达旦努力工作,仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变,并估算病变区域在整个肺部的比例,为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息,在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能,其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍,新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平,尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学 2021-04-10
低分辨人脸图像重建与识别系统
成果简介当前,视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是:人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像,需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份,这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作,是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版(2012年02月25日) 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别,共查出12314对重复户口,查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展:对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建,重建像的人脸识别率为:在10万异源数据库中(如二代证数据库),前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中,前100名的识别率大于80%
清华大学 2021-04-13
南京农业大学农学院农业时空大数据门户软件、数据管理中心软件及遥感影像处理智能处理系统采购项目招标公告
南京农业大学农学院农业时空大数据门户软件、数据管理中心软件及遥感影像处理智能处理系统采购项目招标项目的潜在投标人应在江苏省南京市雨花台区软件大道109号雨花客厅2幢1307室获取招标文件,并于2022年07月06日14点00分(北京时间)前递交投标文件。
南京农业大学 2022-06-14
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