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 共有 m 个对偶点， 以 及 目 标 对 偶 点 集共有 n 个对偶点，分别将参考对偶点集和目标对偶点集中邻近 的对偶点进行融合，以得到新的参考对偶点集和新的目标对偶点集， 估计新的参考对偶点集和新的目标对偶点集之间的旋转变换参数，估 计新的参考对偶点集和新的目标对偶点集之间的平移变换参数。本发 明等效地把图像空间中断裂破碎的多条直线段重新融合为一条直线 段，提高了匹配效率和稳定性。 

本发明公开了一种基于超图模型的RGBD图像显著性检测方法，该方法包括：对待检测彩色图像和深度图像进行超像素分割，对深度图像的每一个超像素区域进行邻域深度对比图的计算，依据邻域深度对比值构建深度背景超边；提取位于图像边界的超像素区域构建边界背景超边；计算两个超边的权重，并根据超图学习算法进行超边展开，构建诱导图；基于诱导图的空间邻接关系和边权重，利用边界连通性先验计算边界背景显著图；采用基于元胞自动机的显著度更新算法和结合深度先验的融合算法得到最终的显著性检测图。本发明弥补了传统2D边界背景先验中的不足，利用深度信息和超图模型进行改进，与以往结合彩色和深度信息的图像显著性检测方法相比取得了更好的效果。

产品详细介绍 笔记本PCMCIA彩色黑白高清图像采集卡是一款高品质图象采集卡，支持1路复合视频输入和1路S-Video输入，分辨率720*576。采用10 bit A/D转换芯片，能得到高画质高清晰图像，采用多层滤波，画面分辨率高，色彩更加丰富艳丽，图像采集的实时性能更强，采样频率更高，性能更为稳定。 特别适于：笔记本图像采集处理、高精度高速图像采集处理 医学图像采集、显微成像、工业检测、野外图像采集存储、野外监控录像系统 便携移动图像采集处理、移动智能交通、移动电子警察、移动车辆稽查系统 【PCMCIA接口采集卡性能指标】 l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡真彩色/黑白方式采集图象数据：8位-32位； l  图象显示采集分辩率：720X576，可以无级缩放； l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡可采集静态BMP/JPEG和动态MPEG4文件； l  具有1路模拟视频输入和一个S端子（YC分量）输入； l  实现视频信号的实时显示，扫描、同时采集处理； l  采样位数：黑白方式8Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit； l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡水平解像度：可达电视线480以上！ l  亮度、对比度、画面的大小比例均可由软件编程调节，硬件支持窗口缩放；  l  灵活实用的显示方式：Bitmap mode (BMP/DIB)、DirectDraw back buffer mode 、DirectDraw primary DirectDraw overlay 【笔记本专用采集卡特点介绍】 l PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡独特的视频输入滤波技术端口，极大地提高了图像采集的清晰度和显示速度； l  软件功能丰富完善、开发简单方便，在MV系列图象卡中容易移植； l 提供二次开发工具包，全力支持开发！我们还可以根据用户的要求直接改写软件，或代为ODM、OEM，全面满足您的需求。 我们提供您方便的二次开发包（SDK），甚至还能根据用户的要求直接写应用软件，外置图像采集卡对于行业应用的大批量订单，我们可以根据客户的需求进行软件硬件方面的修改（ODM）。    PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡二次开发包支持VB、VC、DELPHI等进行二次开发，我们提供方便的开发示例的源代码，外置图像采集卡可以让您方便快速的开发您的自己的应用系统。 外置图像采集卡非常亲和的硬件快照功能，低电源消耗，非常适合笔记本电脑，可配合快速的图象编辑软件，支持WIN2000/winxp操作系统。 （产品可大量为客户OEM、系统集成商所配套，提供优惠的价格优良的服务） 【笔记本图像采集卡应用领域】 工业检测、智能交通、电子警察、交通抓拍、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉、病理显微、人工智能、医学内镜、生物识别、安防监控、视频会议等领域。

依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。 为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。

本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。

高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵