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一种快速互相关灰度
图像
匹配方法与装置
本发明公开了一种快速互相关灰度图像匹配方法与装置,用于在灰度目标图像中查找目标图案的位置与方向,所述方法包括:对模板图像进行极坐标转换;获取灰度目标图像中目标图案的外接盒,将其定义为目标图案搜索区;在目标图案搜索区中选取与模板图像同样大小的匹配区域,对所述匹配区域进行极坐标转换,计算所述匹配区域一维数据与所述模板图像一维数组的相关性;直至对所有的匹配区域均完成相关性计算,选取相关性最大的匹配区域作为目标图案,获取所述目标图案的位置与方向。通过本发明方法,从而缩小匹配的搜索范围,提高匹配速度,并且通过
华中科技大学
2021-04-14
一种
图像
预测压缩编码的传输误码纠错方法
一种图像预测压缩编码的传输误码纠错方法,属于图像处理与数据传输领域,解决由于信道误码造成信宿段解码后错误扩散的问题,以减轻信源端数据处理负担和信道传输压力。本发明包括图像分块、校验编码、信道解码、试错法解码、选择最优纠错图像块、图像块特征判断以及图像恢复步骤;本发明有效地解决了由于信道误码造成信宿端解码后错误扩散的问题,能较好的减轻信源端数据处理负担和信道传输压力,适用于大数据率静态图像实时预测压缩编码和星地传输。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于超声
图像
内容实现层间测距的方法
本发明公开了一种基于超声图像内容实现层间测距的方法。包含以下步骤:从大量已知间距的斑块 对中提取帧内特征与帧间特征;将所得帧内特征与帧间特征作为输入参数,已知间距作为输出参数,投 入高斯过程回归进行训练,得到训练好的回归器;对于随机选定的斑块对,计算其对应的帧内特征与帧 间特征,作为输入参数,投入已经训练好的回归器,可直接得到输出参数,作为预估的斑块间的距离。 本发明方法不再依赖于固定的标准解相关
武汉大学
2021-04-14
RA3900型医用X线数字
图像
处理系统
医用X线数字图像处理系统(DSA/DSI)设备是X线机的主要配件,在临床诊断和治疗中起着重要作用,是市场上最重要的大型医疗电子设备之一,拥有非常好的市场前景,因此,国外各大医疗器械公司均有自己的产品。当前国外的该类型产品的性能指标较高,可达:分辨率:1024×1024×10BIT;帧存容量64Mbytes;采集和减影速度为416帧,最好的可达25-30帧/
西安交通大学
2021-01-12
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
噪声分析的照片来源识别方法
本发明涉及图像鉴别领域,尤其涉及基于图像噪声分析的照片来源识别方法。包括以下步骤:步骤 1:构建模式噪声数据库;步骤 2:将待测图像通过小波变换得到去除噪声之后的图像;步骤 3:将所述 的除去噪声之后的图像和所述的待测图像相减,得到该图像的模式噪音;步骤 4:通过 K 近邻法判定该 图像所属相机源。本发明通过对图像的噪声分析便可以准确定位照片的来源,提高了正确率。
武汉大学
2021-04-13
图像
智能识别系统准确性测试技术和流程研究
悬赏金额:15万元 发榜企业:中科软件测评(广州)有限公司 需求领域:图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群:新一代电子信息产业集群 技术关键词:图像,识别,准确率
中科软件测评(广州)有限公司
2021-11-17
用于腹盆部PET、CT 及MR
图像
融合的立体定向框架
相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备,具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架,该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒,为不同影像数据添加定位信息,通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。
天津医科大学
2021-02-01
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
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