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基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法
一种基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法，包括将彩色影像从 RGB 色彩空间转换 到 IHS 色彩空间;将彩色图像的亮度分量以及全色影像分别采用两种初始相位参数 I、II 进行小波分解; 根据自适应融合准则，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 I 进行小波分解的结果进 行融合处理，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 II 进行小波分解的结果进行融合处 理;进行灰度畸变替换处理;基于 MTFC 复原方法，对经过去畸变处理的亮度成分进行影像复原处理， 得到复原后的亮度分量;对复原后的亮度分量以及彩色影像的色度分量与饱和度分量进行 IHS 反变换， 获取融合后的影像。
武汉大学
2021-04-13
基于核相似区分布特性的图像角点检测方法及系统
本发明公开了一种基于核相似区分布特性的图像角点检测方法及系统，包括:步骤 1，构造一个圆 模板和 m 个角模板;步骤 2，获得圆模板和角模板的核相似区面积;步骤 3，按核相似区面积大小对角 模板对应的方向排序，获得方向序列;步骤 4，基于方向序列确定主方向并判断主方向连续性;步骤 5， 根据圆模板的核相似区面积、角模板中最大核相似区面积和最小核相似区面积的差值、主方向数量和主 方向连续判断模板中心是否为候选角点;步骤 6，基于步骤 5 的判断结果进行非极大值抑制，确定图像 角点。在角点提取过程中，本发明同时考虑了核相似区的面积和分布特性，可避免角点的误提取，从而 提高角点检测精度。
武汉大学
2021-04-13
基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统
一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统，包括进行多尺度分割，并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果，分别提取每个分割区域的 视觉特征，构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合，通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重，并计算注意焦点在对象间的转移概率，获得注意焦点的转移概率矩阵，分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布，由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化，获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图，即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。
武汉大学
2021-04-13
一种基于多尺度梯度差分熵的图像质量评价方法
本发明公开了一种基于多尺度梯度差分熵的图像质量评价方法，包括如下步骤：步骤 1，将原始图 像和失真图像均转换成灰度图像；步骤 2，基于步骤 1 的结果，计算不同尺度空间内的梯度差分熵，并 将不同尺度空间内的梯度差分熵进行加权平均；步骤 3，计算原始图像和失真图像对应的灰度图像均值 的比值；步骤 4，计算原始图像和失真图像对应的灰度图像方差的比值；步骤 5，基于步骤 2，步骤 3 和步骤 4 的结果，进行综合评价。本发明引入尺度空间的基本思想，基于人在不同距离下目标在视网膜 上的形成过程，通过提取尺度空间下的轮廓特征，并通过熵来反映原始图像和失真图像在尺度空间下轮 廓特征的差异，与主观评价结果具有较好的一致性。
武汉大学
2021-04-13
基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像匹配方法
本发明公开了一种基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像 匹配方法，用于实现对具有任意旋转角度的目标图像的匹配，其特征 在于，该方法包括对模板图像进行预处理的步骤和利用该模板图像的 处理结果对目标图像进行匹配的步骤，其中，模板图像处理步骤中包括提取图像各边缘点并建立边缘点匹配特征关系，所述目标图像进行 匹配时先提取目标图像的各边缘点，再利用上述建立的边缘点匹配特 征关系对提取的图像进行匹配，从而获得匹配位置点和相应的旋转角 度，完成目标图像匹配。本发明的方法通过改进传统的广义霍夫变换， 建立改进的参考表，能够对任意角度旋转的目标图像进行匹配，具有 很高的匹配速度和匹配精度。
华中科技大学
2021-04-11
一种图像压缩光学芯片的实时在线制作检测系统及方法
本发明属于光电子芯片加工制造技术领域，公开了一种图像压缩光学芯片的实时在线制作检测系统及方法。利用计算机对待压缩图像进行压缩得到第一图像，并扫描得到第一图像灰度信息，根据第一图像得到第一控制信息；超快激光器根据第一控制信息对光学芯片材料进行波导结构加工；激光器阵列根据第一图像灰度信息产生对应功率的激光并通过光纤进入至光学芯片材料；利用光功率探测器阵列接收光学芯片材料输出的激光并得到功率信息；计算机根据功率信息得到第二图像灰度信息，重构得到第二图像，根据第一图像和第二图像得到第二控制信息；超快激光器根据第二控制信息对光学芯片材料进行在线矫正加工。本发明能够提高光学芯片的生产效率、降低制造成本。
湖北工业大学
2021-01-12
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
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