|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法
本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。
华中科技大学
2021-04-14
一种获取物体变形量的数字图像分析方法
本发明公开了一种获取物体变形量的数字图像分析方法，步骤 S1 获得变形前和变形后的物体图像，步骤 S2 在两幅图像中同一物体 相同部分处分别选取坐标相同的分析区域；步骤 S3 分别对两个区域内 的像素点的灰度值进行快速傅里叶变换和数学处理，得到关于分析区 域内像素点的灰度值、变形量以及关于数学处理中变量的函数；步骤 S4 为分别计算所述数学处理中变量取四个不同定值时获得的四个不同 函数；步骤 S5 为对步骤 S4 中四个不同函数进行数学处理，从而获得 第五函数；步骤 S6 对所述第五函数进行傅里叶变
华中科技大学
2021-04-14
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
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
一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法
本发明公开了一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，属于高光谱图像处理技术领域，包括S1、采集原始高光谱图像块；S2、构建光谱空间特征重构可逆融合网络，包括FIR、SSIF、SP和TE；S3、将输入FIR，生成重构特征；S4、将重构特征输入SSIF，生成增强特征；S5、将增强特征输入SP，生成语义标记序列；S6、将语义标记序列输入TE，生成；本发明提供的一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，实现了困难样本特征的无损传递、增强了混合像元的区分性特征表达以及提升少样本类别的分类均衡性。
上海理工大学
2021-01-12
图像级超高分辨率高性能 激光雷达
Pandar128 图像级超高分辨率高性能激光雷达
上海禾赛科技有限公司
2022-03-01
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11