本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

包括以下步骤：（1）加热改性沥青使之软化融熔，加热温度为 100～130℃；（2）将融熔的改性沥青在室温中自然稍冷却 5～10min；（3）将稍冷却后的改性沥青搅拌均匀并倒于圆柱形器皿中，沥青高于器皿口边缘处；（4）将装有沥青试样的圆柱形器皿水平放置于-25--30℃的环境中，放置时间 3-5h；（5）取出试样，观测试样表面是否平整；（6）将表面平整的试样器皿在室温中水平放置 2h，自然脱水后进行图片拍摄；将表面不平整的试样器皿用小刀将表面刮平，使之具有良好的平整度，放回-25--30℃的环境中继续

本发明公开了一种结合点特征和线特征描述子的图像匹配算法，包括：(1)分别对模板图和实时图在多尺度下提取角点；(2)获得实时图和模板图角点周围的边缘集合；(3)计算步骤(1)获得的最终选定的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距离描述步骤(2)获得的实时图和模板图的边缘集合的匹配相似度；(5)计算步骤(3)中获得的实时图与模板图角点的类 ORB 点特征描述子的匹配相似度；(6

本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，包括：从造影图序列的医学图像中自动选取 I 个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列，利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理，以生成离散傅里叶变换结果 Si(k)，初始化迭代参数 j＝0，并获取离散傅里叶变换结果 Si(k)中各频点的幅度和频率范围，在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟

一种基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法，包括将彩色影像从 RGB 色彩空间转换 到 IHS 色彩空间;将彩色图像的亮度分量以及全色影像分别采用两种初始相位参数 I、II 进行小波分解; 根据自适应融合准则，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 I 进行小波分解的结果进 行融合处理，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 II 进行小波分解的结果进行融合处 理;进行灰度畸变替换处理;基于 MTFC 复原方法，对经过去畸变处理的亮度成分进行影像复原处理， 得到复原后的亮度分量;对复原后的亮度分量以及彩色影像的色度分量与饱和度分量进行 IHS 反变换， 获取融合后的影像。

本发明公开了一种基于多尺度梯度差分熵的图像质量评价方法，包括如下步骤：步骤 1，将原始图 像和失真图像均转换成灰度图像；步骤 2，基于步骤 1 的结果，计算不同尺度空间内的梯度差分熵，并 将不同尺度空间内的梯度差分熵进行加权平均；步骤 3，计算原始图像和失真图像对应的灰度图像均值 的比值；步骤 4，计算原始图像和失真图像对应的灰度图像方差的比值；步骤 5，基于步骤 2，步骤 3 和步骤 4 的结果，进行综合评价。本发明引入尺度空间的基本思想，基于人在不同距离下目标在视网膜 上的形成过程，通过提取尺度空间下的轮廓特征，并通过熵来反映原始图像和失真图像在尺度空间下轮 廓特征的差异，与主观评价结果具有较好的一致性。 

本发明公开了一种基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像 匹配方法，用于实现对具有任意旋转角度的目标图像的匹配，其特征 在于，该方法包括对模板图像进行预处理的步骤和利用该模板图像的 处理结果对目标图像进行匹配的步骤，其中，模板图像处理步骤中包括提取图像各边缘点并建立边缘点匹配特征关系，所述目标图像进行 匹配时先提取目标图像的各边缘点，再利用上述建立的边缘点匹配特 征关系对提取的图像进行匹配，从而获得匹配位置点和相应的旋转角 度，完成目标图像匹配。本发明的方法通过改进传统的广义霍夫变换， 建立改进的参考表，能够对任意角度旋转的目标图像进行匹配，具有 很高的匹配速度和匹配精度。 

产品详细介绍 【产品简介】 MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡是基于PCI-E X1总线结构开发的四路高清实时图像采集卡，数据传输速率可达 250MByte/S，为了更好的为行业客户提供更优质的产品和服务，维视公司针对流媒体应用，多媒体视频点播、在线直播、录播，大屏幕拼接、屏幕边缘融合、工业多路图像采集处理、机器视觉图像处理分析、智能交通、电子警察、车牌识别、抓拍等领域的应用特点推出的新一代图像产品。 MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡使用第四代Philips公司非常精良的10bit A/D芯片，采用4线3D梳状滤波器能自动消除噪点、抗混叠滤波等技术，使图像清晰度更高、图像采集的实时性能更强,采样频率更高,完美解决了运动图像采集处理的拉毛、拖尾、撕裂等现象，PCI-E X1总线结构解决了PCI总线视频图像采集卡大尺寸多路图像采集拉丝的问题，使图像色彩真实，层次感好过度清晰，板卡性能稳定，免除了客户因图像采集质量不高影响整个设备性能的烦恼。 【性能指标】 l 可同时采集四路标准PAL、NTSC制式彩色/黑白信号，一槽四卡，总帧率100帧/s； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡可支持四路复合视频输入； l 采用第四代最新Philips的10bit A/D芯片，黑白方式10bit，彩色方式RGB各10bit；、 l 四路同时可采集最大分辨率为PAL：768×576×32bit×25fps，NTSC：640×480×32bit×30fps支持一机多卡； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡支持任意形状的图像采集，持裁剪与比例压缩模式； l 可实时采集单场、单帧，任意间隔以及连续帧的图象； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡亮度、对比度、色度、饱和度，画面大小比例均软件调节； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡具有软件字符图形叠加，硬件上下镜像反转功能；  l 可实现实时图像采集通过PCI-E X1总线传递至计算机内存； l 四通道实时图像采集卡支持计算机内容与图像同屏显示。； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡采集格式：如RGB555、RGB24、YUY2、YVU9、YV12等； l 该产品为MV-800系列产品的升级产品，对于老客户开发好的系统软件不用做任何改动即可完美兼容。 l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡底层程序稳定，功能丰富、开发简便、便于程序移植，供货稳定，无需担心停产。 l 硬件兼容性能好，工作稳定可靠。可在兼容机、原装机/工控机上，甚至在高温、电弧焊接、石油勘探现场等恶劣环境下都能良好地稳定工作。 【开发工具】 l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista、Win7。 l SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！ l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 【应用领域】 l 流媒体领域：多媒体视频录播、在线直播、点播系统、大屏幕拼接、屏幕边缘融合等。 l 工业领域：生产线在线检测、机器视觉成像系统、工业图像处理等； l 科学研究：模式识别、图像采集算法研究、图像处理、建模等； l 交通领域：电子警察、车牌识别、道路抓拍；

产品详细介绍 【多路图像采集卡特点简介】 MV-E8800 PCI-E多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡是对系统开发商进行多路视频图像开发的PCI-E图像采集卡,它采用PCI-E X1总线作为数据存取通道，（独立带宽，高于PCI共享带宽模式），总线数据传输速率可达250MByte/S,实时并行处理技术使图像采集速度更快，可以采集到更多通道和更大尺寸的视频图像。解决了PCI总线视频图像采集卡大尺寸多路图像采集拉丝的问题 ，采用超强的10bit AD转换芯片,相对于8bit、9bit AD转换来说,不管是图像质量还是颜色的饱和度方面都要强很多,它具有的4线3D梳状滤波器能自动消除噪点,它的图像质量要更好. 采样频率更高,运动图像软件处理不拉毛、不拉丝、不托影,图像质量得到最大增强,性能更为稳定。 MV-E8800 PCI-E 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡用于交通路口电子警察，工业图像检测,大屏幕视频显示、多路图像同时抓拍，并提供给您方便的二次开发包（DLL），甚至还能根据用户要求直接修改底层软件，令我们的图像卡更好地配合您的系统。 【高清图像采集卡性能指标】 l       8路PAL，NTSC彩色或黑白视频信号同时输入，同时显示。  l      MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡用10bit高清晰度图像芯片，图像色彩更真实，清晰度更高。  l      图像分辨率最高：768 X 576 X 32BIT; NTSC 640 X 480 X 32BIT。 l      支持任意形状的图像采集。支持裁剪与比例压缩模式。 l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡支持计算机内容与图像同屏显示。  l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡亮度、对比度、色调、色饱和度软件可调。 l      MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡可在图象上实时叠加字符、图形、文字功能  l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡支持单场、单帧、连续场、连续帧的采集方式，支持单机多卡。  l      软件功能丰富完善、开发简单方便，在Microvison图像采集卡中容易移植； l     MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡可在外部视频上叠加文字和图像，实时显示在计算机屏幕上； l      底层程序稳定，功能丰富、开发简便、便于程序移植，供货稳定，无需担心停产。 l      硬件兼容性能好，工作稳定可靠。可在兼容机、原装机/工控机上，甚至在高温、电弧焊接、石油勘探现场等恶劣环境下都能良好地稳定工作。 【高分辨率图像采集卡开发工具】 l     操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。 l     SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！ l     驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 【典型应用】 工业检测、智能交通、医学影像、车牌抓拍、工业监控、仪器仪表、大屏幕显示、机器视觉等领域。