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高精度图像对焦伺服控制器及显微成像系统
技术成熟度：技术突破
领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。
本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。
意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学
2025-05-16
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
一种非刚性多模医学图像精确配准方法
本发明公开了一种非刚性多模医学图像精确配准方法，包括以下步骤：分别对参考图像和浮动图像进行归一化处理并使用脉冲发送皮层模型进行处理得出两幅点火映射图；然后采用索贝尔算子分别提取两幅点火映射图的边缘特征得到对应的梯度图，并计算两梯度图的差值平方和；最后基于自由网格变形模型及差值平方和确定目标函数，采用拟牛顿法对目标函数进行迭代优化，获得最佳形变参数。本发明将脉冲发送皮层模型和差值平方和用于非刚性多模医学图像配准，大大提高了配准精度。
华中科技大学
2021-04-14
北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目公开招标公告
北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目 招标项目的潜在投标人应在登录东方在线www.o-science.com注册并购买获取招标文件，并于2022年06月29日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。
北京大学
2022-06-09
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
一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。
武汉大学
2021-04-13
弱筋小麦量质协调栽培理论与技术
该成果先后获得神农中华农业科技奖三等奖和农业部丰收奖一等奖。该技术完善了弱筋小麦“足穗稳粒增重”栽培途径， “适期早播、 半精量播种、 适量减氮、 氮肥前移、 适时化控”等量质协调栽培技术体系， 制定了实用性好、 可操作性强的弱筋小麦量质协调栽培技术规程和明白图；多途径进行弱筋小麦量质协调栽培技术的推广应用，建立了五种不同形式的产业化模式。
扬州大学
2021-04-14
光自旋（量子弱测量）实验教学系统
简单、实用，低成本实验仪器做前沿物理学研究。
成都华芯众合电子科技有限公司
2023-04-25
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
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
华中科技大学
2021-04-14