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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
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
徕卡DM1000\DM1000LED 正置生物显微镜
产品详细介绍德国莱卡DM1000、DM2000、DM3000正置生物显微镜◆ LEICA DM1000 DM2000 DM2500 DM3000系列显微镜可满足不同的应用：◇ LEICA DM1000 满足所有用于人性化要求的使用和光学清晰度的要求，并且用于临床实验室应用方面最为理想。◇ LEICA DM2000 带有一个精密的聚焦机械装置，有5中聚焦功能，可选择2齿轮或3齿轮调焦、扭矩调节以及调节载物台告诉限位。◇ LEICA DM2500 具有大功率的100W照明灯，特别适合于需要用到例如微分干涉相衬（DIC）等观察方法。◇ LEICA DM3000 智能化操作大大提高医疗诊断的工作效率。是针对临床以及所有其它生物医学常规应用和研究而设计的。◇ 所有这四种型号都可装备荧光。◆ DM1000、DM2000、DM2500、DM3000共同主要特点：◇ 高度可调的聚焦旋钮： ◇ 可调式镜筒 leicaDM系列提供了各色各样的观察筒。观察时选择一个带有符合人机工效的15°观察角度的新镜筒或用于放松的头部位置的可调式Vario镜筒。可以防止颈部和背部肌肉劳损，有助于肩部和下颈部肌肉的放松，即使是超长时间工作也不会累。 ◇ 聚焦旋钮和载物台旋钮在同一高度上且与操作者的距离相同，实现对称操作。◇ 超硬台面。采用全新的陶瓷材料制成，比以往任何材料都坚固、耐磨。◇ 带色彩标记的光阑设置 方便快速识别和调整。聚光镜上的有效的光阑刻度标有色标记号，这些记号与物镜的标准颜色代码相对应，这使得用户一眼就能找出最匹配当前物镜的光阑位置。 ◇ 平场HI PLAN物镜有利于改进平场和色差校正。HI PLAN 10X 物镜非常适合诸如细胞学等方面的临床应用，而且有着12.1mm的长工作距离，可以用在10X物镜下进行标记。◇ 同步亮度物镜 有着4X 、10X 、40X 放大倍数的新HI PLAN SL （同步光）物镜系列非常赏心悦目。这些物镜可以在通一光强下工作，以便不管选择何种放大倍率，亮度保持不变。这样就无需在改变物镜时反复调整亮度，同时颜色效果保持最佳。◇ HI PLAN CY 专门物镜 专门的HI LAN CY10X/0.25 物镜有着优秀的区域整平和色彩校正，同时为临床提供了12mm的长工作距离。其同样具有SL（同步光）型号。◇ 宏观物镜 1.25X 放大倍率物镜。◇ 具有“零像素漂移”的全新荧光轴 确保在转换滤光块时图像不发生移位，方便准确地重叠图像。提供5个滤光块位置，用户可以在他们之间快速转换。◆ LEICA DM3000 自动显微镜特有功能：◇ 智能化、创新性的新型自动显微镜LEICA DM3000。 凭借其独一无二的toggle模式和自动聚光器，LEICA DM3000 操作速度更快且准确，同时在所有生物医学常规应用和研究领域中具有更高的安全可靠性。◇ DM3000自动显微镜电动物镜转盘让你仅在半秒内即可改变物镜放大倍率。眼睛无需离开物镜，双手保持原位即可通过触摸按钮实现物镜的转换。◇ 转盘由位于聚焦旋钮后不远处的两个按钮控制。你可将6个物镜中的任意两个设置成通过这两个按钮实现反复更换放大倍数的目的（即toggle模式）。显微镜前端的6个按钮分别控制6相应的物镜。 ◇ 自动聚光镜顶镜： LEICA DM3000 的聚光镜顶镜（辅助聚光镜）可根据物镜的倍率自动旋出和旋入。◇ 自动调节最佳光强度： LEICA DM3000可根据不同的物镜自动调节最佳光强度，以减少变换物镜必须调节光的亮度的麻烦。及减少操作者的眼睛疲劳。
大悦维佳（北京）科技有限公司
2021-08-23
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
应急双向视频图像传输系统
清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。
清华大学
2021-04-11
铁路货物超限图像监测系统
本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。
西南交通大学
2021-04-13