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一种基于图像边缘矢量的匹配方法
本发明公开了一种基于图像边缘矢量的匹配方法。利用边缘的方向和大小,实现对缩放、噪声、光照变化、局部遮挡、旋转平移等情况的匹配;提取模板边缘中有代表性的矢量,与目标图像的边缘特征进行比较,而不是逐边缘点比较,大大减少计算量,具有较好匹配准确度;先用金字塔得到较小的模板和目标图像,并采用较大且合适的参数步长,得到较为粗匹配的匹配位置和参数,再选取更为精细且满足匹配要求的参数步长,在粗匹配的结果基础上再次搜索匹配,得到精确的匹配位置和参数。
华中科技大学 2021-04-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法,包括:·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集;提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元,不同地物的纹理基元组成纹理基元字典;利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记,并对中心像素进行分箱,统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布,形成纹理模型库;将待分类的图像划分成超像素,经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学 2021-04-14
一种基于点线对偶的图像匹配方法
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 <imgfile="DDA00003432638700011.GIF" wi="335" he="78" />共有 m 个对偶点 , 以 及 目 标 对 偶 点 集 <imgfile="DDA000034326
华中科技大学 2021-04-14
一种流场图像预处理方法及其系统
一种流场图像预处理方法及其系统,属于图像预处理方法及装 置,针对目前流场测量中预处理占据时间较长的问题,提高流场图像 预处理效率。本发明的流场图像预处理方法包括均值化步骤、图像拉·113·伸步骤、噪声判断步骤、去除固定噪声步骤、构造二值化均值图像步 骤和掩模操作步骤。本发明的流场图像预处理系统,包括输入以太网 口、以太网输入控制芯片、数字信号处理器、同步动态随机存储器、 动态存储芯片、带电可擦可编程只读存储器、输出以太网口及以太网 输出控制芯片。本发明体积和功耗均较小,能
华中科技大学 2021-04-14
一种气动热辐射图像自动校正方法
本发明公开了一种气动热辐射图像自动校正方法,包括:利用基于加权平方最小的图像平滑算法滤除原始气动热辐射图像 Z 中的噪声和细节;将灰度偏移场 B 用 K 阶二维多项式表示;利用最小二乘法估 计 灰 度 偏 移 场 , 估 计 的 灰 度 偏 移 场 <imgfile=""DDA0000795251010000011.GIF"" wi=""46"" he=""67"" />为如下最 小 化 问 题 的 解 : <i
华中科技大学 2021-04-14
一种基于 Zernike 矩的图像匹配方法
本发明公开了一种基于 Zernike 矩的图像匹配方法,包括 S1 建立 N 层模板金字塔图像;S2 计算每层模板图像的 K 个矩并建立 RCS表;S3 建立 N 层目标金字塔图像;S4 通过查找 RCS 表计算 N 层中第L 层中每个目标子图像的 K 个矩;S5 计算第 L 层模板金字塔图像与第L 层每个目标金字塔图像子图像 K 个矩的相关系数,获得第 L 层目标金字塔图像匹配点位置;S6 判断 L 是否等于 1,若是,则进入 S8;若否 , 则 L = L 1 , 进 入 S7 ; S7 在 第
华中科技大学 2021-04-14
一种动态直接呈现图像的方法和系统
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。
浙江大学 2021-04-13
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法,本方法引入了噪声识别的基本思想,分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度,考察当前像素受噪声干扰的程度,采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素,最后根据判断结果进行降噪,实现对红外图像的降噪。本发明计算量小, 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息,更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学 2021-04-13
黑白图像采集卡 高速图像采集卡 VGA图像采集卡
产品详细介绍黑白图像采集卡 高速图像采集卡 VGA图像采集卡 MV-M2000高分辨率、高速黑白图像采集卡 【产品简介】 黑白图像采集卡 高速图像采集卡 VGA图像采集卡                                                                       MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号,特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大,信噪比更高,图像采集的实时性更强,性能更为稳定。                                                                                                      黑白图像采集卡 高速图像采集卡 VGA图像采集卡                                                             【技术特点与指标】   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。   ● 多路视频输入软件切换,可采集单场/单帧/连续帧。   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为1280*1024,1600*1200;   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡最大点频220M;   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡支持硬件任意开窗,二级缩放,硬件翻转   ● 有类似内存映射的功能,多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据;   ● 信号接入丢失感知,无信号不蓝屏、死机   ● 硬件控制帧率流量,可在实际使用中和其它采集卡配合,更有效提高PCI带宽的利用   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式   ● 编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口,也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。   ● 行场频全自动检测:具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力,信号源信号变化不需用户调节,完全适合无人值守应用   ● 可外触发(低电平沿)硬件采集控制,具有高带宽输入,数字抗混迭滤波技术。 黑白图像采集卡高速图像采集卡 VGA图像采集卡 【开发工具】   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持:Windows 2000、XP、Vista。   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡SDK支持:VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码!   ● MV-M2000高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持:WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 【应用领域】   ●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头,X光机、CT、核磁等医疗设备。   【联系方式】     维视数字图像技术有限公司北京销售部 电话:010-51296530/ 64633715 / 13522851886 / 13811069287 QQ:   911109928/  911011355/  911644185   MSN: weixuemv@hotmail.com /  tuxiangmv@hotmail.com Email::weixuemv@126.com /   tuxiangmv@126.com 更多产品,请登陆我们的网站: 北京销售部:http://www.mv186.com    注:产品实际价格以咨询为准  
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
图像标注系统
设计并实现了一个图像半自动标注系统,以减轻自动驾驶场景中图像数据标注的工作量。该系统打通图像自动标注流程,利用基于深度学习的目标检测方法对图像中的交通目标进行预标注,随后交于用户检查标注结果,并自动整理输出图像标注数据。此外还开发实现了大量实用的图像标注功能,以支持用户进行图像标注,例如2D目标标注、交通标志标注、车道线标注、车灯标注、施工区域标注、目标跟踪标注、2.5D目标标注、停车位标注等。该系统投入使用后大幅提升了图像标注工作的效率,道路交通目标的平均标注速度相较于手工标注提升了115%。 相关技术指标:自动标注系统的平均标注速度为280张/人天。标注算法的漏检率为6.2%、准确率为92.3%、贴合率为81.2%。 技术指标满足系统设计要求,实际效果令人满意。 技术创新点: 1)实现了标注流程的半自动化,大幅减轻在标注流程上的工作量。 2)在标注功能上,相比已有可获得的工具,在交通目标的类型及标注特性上有了较大扩充。 3)在标注性能上,应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如ResNeXt、注意力机制、Focal Loss、GIoU Loss等,并进行若干改进,设计了定位置信度模块、倒金字塔注意力模块、稀疏结构注意力机制等,显著提升了模型的检测效果,特别是小目标以及全局性关联目标检测性能。
上海理工大学 2023-07-18
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