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北京师范大学珠海校区遥感综合实习设备采购竞争性磋商
北京师范大学珠海校区遥感综合实习设备采购竞争性磋商
北京师范大学
2022-06-02
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12
VGA采集卡RGB信号采集VGA图像采集卡VGA视频图像采集卡VGA流媒体采集
产品详细介绍VGA采集卡 KylinesVGA-plus
如果将一台PC机VGA数据在另一台PC上显示以及采集VGA信号，传统的方法是将VGA信号通过视频转换器VGA—VIDEO变成视频信号，再通过视频采集卡在另一台PC机上显示采集。这样VGA信号经过视频转换器变成模拟信号，再通过视频采集卡变成数字信号，在计算机上显示，这种经过数模转换，模数转换后，VGA信号的损失特别大，图像资料很差。为了解决这个问题，KylinesVGA-plus这款VGA采集卡，即它在一台显示器上同时显示另外的一台设备的VGA数据，不用再增加额外的设备，使图像质量大幅提高，完全满足这一应用领域客户的需求。KylinesVGA-plus 采集卡是标准PCI接口，它从别的数据源捕捉VGA数据到PC机上，在Windows桌面上用一个随卡所提供的应用程序窗口显示。KylinesVGA-plus 采集卡能将其他1路独立的VGA信号在本PC机上显示和采集，这样你会看到1路VGA信号同时在桌面上显示，不需额外的显示器。KylinesVGA-plus卡支持Windows NT／Windows2000／2003／WindowsXP操作系统，它有更强的兼容性及更快的数据转输速度，它能同任何多屏卡配合使用。
配合KylinesVGA-plus卡以及其它多种多屏图形处理显示产品，保证用户的各种多屏、拼接应用。包括视频墙、监控指挥系统的多媒体显示、工业流程显示、宣传广告显示、在线查询及交互咨询系统等。结合微软WMEncoder或者Real编码器，可以把一路VGA信号编码成WM9，Real，MPEG4等格式，应用到网络直播，录播系统，VOD点播，远程教育培训，视讯会议等系统中。
特性：
＊半长PCI适配器
＊实时捕捉一路RGB信号
＊每路支持至1280＊1024 24bit分辨率
＊最大捕捉采样速率是实时140MHz
＊PCI总线控制器允许捕捉信号发送至系统内存或图形显示内存
＊数据以PCI总线、132MB／s带宽传输
＊分散集中工作表支持虚拟内存操作
＊每通道捕捉图像可按比例放大缩小
＊自动同步和视频检测，提供多同步操作
＊支持H和V分别同步、复合同步和绿同步
＊单台PC机可插多片卡允许多通图像捕捉和同步显示
＊可以支持2U和3U的机箱
支持二次开发：有DirectShow SDK和VC SDK
(北京)麒麟视讯科技有限公司
2021-08-23
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学
2021-04-10
基于图像序列的超分辨率成像技术
基于真实成像模型，图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法；对弱纹理目标的高清重建，对超精细纹理的精确预测与重建。
东南大学
2021-04-11
基于CR系统的图像增强技术应用研究
上世纪80年代，日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography)，它是用成像板(Imaging Plate，简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储，再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术，实现了胶片数据化，为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础，为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像，使其不再经过显影、定影、水洗技术流程，从而节省了大量的劳动力和精力；CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间，保证了图像的质量，也便于图像的存储、查找，从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代，方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点，CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时，会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制，这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求，从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素，其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说，由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免，而且一直存在，因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题，利用图像增强技术对模糊图像处理，方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果：
南京工程学院
2021-04-11
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
互联网图像视频识别与检索系统
随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。
北京大学
2021-02-01
基于GPS定位的视频图像路面采集识别系
一、 项目简介随着公路交通运输业的发展，人们对公路路面质量及其养护提出了更高的要求。本系统的实现既可以提供有效的路面信息，还能实现自动化的图像识别和信息定位，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。二、 项目技术成熟程度该项目技术成熟，在实际路面中进行了实际检验，运行稳定。三、 技术指标项目发表高水平学术论文7篇，被三大检索收录6篇。四、 市场前景系统可以为省内和国内的公路养护部门节约大量的人力、物力和财力，减少人工进行公路检测的风险，为他们提供有效的路面信息，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。五、 规模与投资需求本系统售价5万（包括培训），加上服务器及数据库系统软件，总投资预计10万元。六、 生产设备该系统只需配备一台服务器，及相应的数据库系统软件即可，服务器投资预计3万元（采用联想服务器），数据库系统软件（sql server 2万）。七、 效益分析使用该系统为养护部门制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。具有良好的经济效益和社会效益。八、 合作方式技术服务、协作开发、提供咨询，具体事宜面议。九、 项目具体联系人及联系方式侯向丹，e-mail: xdhou@hebut.edu.cn十、高清成果图片
河北工业大学
2021-04-11
基于混沌理论的海面 SAR 图像分布目标检测
基于机载 SAR 收集的海杂波数据，验证了其具有混沌特性。在机载 SAR 收集的海杂波数 据具有混沌特性的基础上，利用海杂波的混沌预测误差对海面 SAR 图像上的分布目标进行检 测。用实测的海面 SAR 图像进行检测实验，结果表明基于混沌理论的海面 SAR 图像分布目标 检测算法是有效的。 对定义在图像像素点上的扩展分形特征的计算公式进行了修正，并将其引入到海面 SAR 图像分布目标检测中，提出了基于扩展分形特征的海面 SAR 图像分布目标检测算法，并通57 过实验证明了该算法能有效地检测海面 SAR 图像中的分布目标。
南京工程学院
2021-04-13