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一種真正射影像絕對(duì)遮擋區(qū)域修補(bǔ)方法及系統(tǒng)，包括加載真正射影像及相應(yīng)的坐標(biāo)系統(tǒng)參數(shù)，分別 加載真正射影像相應(yīng)的 DEM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)和 DBM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，將真正射影像中被 DEM 三角網(wǎng)格所 覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)標(biāo)定為地面點(diǎn)，將真正射影像中被 DBM 三角網(wǎng)格所覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)標(biāo)定為建 筑點(diǎn)；根據(jù)鄰域范圍內(nèi)相同屬性進(jìn)行像素點(diǎn)修補(bǔ)。本發(fā)明能夠有效修補(bǔ)真正射影像中絕對(duì)遮蔽區(qū)域，各 像素屬性明確，能夠采用相同屬性的像素進(jìn)行修補(bǔ)，因此保證了最大程度的保真，基本不存在地面像素 補(bǔ)到屋頂面上或屋頂面像素補(bǔ)到地面上的情況

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線(xiàn)自動(dòng)提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對(duì)；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對(duì) 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標(biāo)疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線(xiàn)獲得骨架線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對(duì)的鑲嵌線(xiàn)。本發(fā)明方法能自動(dòng)獲取高質(zhì)量的正

成果介紹本發(fā)明公開(kāi)了一種城市天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖的快速獲取和測(cè)量方法，包括以下步驟：利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)逐段拍攝城市天際輪廓線(xiàn)立面的局部影像，并記錄每個(gè)拍攝時(shí)刻照相機(jī)的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；獲取每個(gè)拍攝點(diǎn)與所拍攝對(duì)象之間的水平距離；建立拍攝點(diǎn)與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線(xiàn)立面的正射影像圖；綜合城市天際輪廓線(xiàn)立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖的測(cè)量數(shù)據(jù)。本發(fā)明縮小了常規(guī)技術(shù)帶來(lái)的圖像畸變誤差，提高了測(cè)量精度。本發(fā)明的目的是提供一種 城市天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖的快速獲取和測(cè)量方法，縮小了常規(guī)技術(shù)帶來(lái)的 圖像畸變誤差，提高了測(cè)量精度。技術(shù)方案：為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種城市天際輪 廓線(xiàn)立面正射影像圖的快速獲取和測(cè)量方法，包括以下步驟：1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)逐段拍攝城市天際輪廓線(xiàn)立面的局部影 像，并記錄每個(gè)拍攝時(shí)刻照相機(jī)的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；2）獲取每個(gè)拍攝點(diǎn)與所拍攝對(duì)象之間的水平距離；3）建立拍攝點(diǎn)與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線(xiàn)立面的正 射影像圖；4）綜合城市天際輪廓線(xiàn)立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪 廓線(xiàn)立面正射影像圖的測(cè)量數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)1.1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)(800萬(wàn)以上像素)逐段拍攝城市天際輪 廓線(xiàn)立面的局部影像，所述影像中城市天際輪廓線(xiàn)位于圖幅中心；1.2）通過(guò)攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)(800萬(wàn)以上像素)，在每一次拍攝局部 影像時(shí)，記錄拍攝時(shí)相機(jī)坐標(biāo)方位的經(jīng)度、緯度以及鏡頭朝向。進(jìn)一步的，所述步驟2）包括：2.1）分別獲取步驟1）各局部影像所拍攝對(duì)象上左右兩端點(diǎn)A1和A2的經(jīng)緯 度坐標(biāo)，以及兩點(diǎn)之間的距離K；2.2）由拍攝點(diǎn)向步驟2.1）中的兩點(diǎn)連線(xiàn)做垂線(xiàn)，垂線(xiàn)與所述兩點(diǎn)連線(xiàn)有一 交點(diǎn)，記錄拍攝點(diǎn)至所述交點(diǎn)的距離，該距離為拍攝點(diǎn)與所拍攝對(duì)象之間的水平 距離S。進(jìn)一步的，所述步驟3）包括：3.1）任選城市天際輪廓線(xiàn)立面的某一局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，其拍攝點(diǎn)至所拍攝 對(duì)象之間的水平距離為S0，所拍攝局部影像所拍攝對(duì)象上左右兩端點(diǎn)之間的距離 K0，拍攝得到局部影像的寬度為A0；3.2）以所選局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)其他局部影像的邊長(zhǎng)進(jìn)行縮放調(diào)整，，公式 為：A i = S i S 0 A 0式中，Si為局部影像i其拍攝點(diǎn)至所拍攝對(duì)象之間的水平距離（參考步驟 2.2）的方法獲得）,Ai為該局部影像縮放后的影像寬度。3.3）將經(jīng)過(guò)縮放調(diào)整的局部影像依照?qǐng)D像序列進(jìn)行拼接，得到完整的城市 天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖。進(jìn)一步的，所述步驟4）包括：4.1）于步驟3.3）拼合得到的城市天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖上進(jìn)行測(cè)量， 天際輪廓線(xiàn)的圖面高度為H0，圖面長(zhǎng)度為L(zhǎng)0；4.2）計(jì)算城市天際輪廓線(xiàn)的實(shí)際高度H，公式為：H = K 0 A 0 H 04.3）計(jì)算城市天際輪廓線(xiàn)的實(shí)際長(zhǎng)度L，公式為：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即為步驟3.1）所選局部影像的拍攝對(duì)象左右端點(diǎn)的實(shí)際距離（參 考步驟2.1）的方法獲得）。4.4）輸出城市天際輪廓線(xiàn)的實(shí)際高度H和實(shí)際長(zhǎng)度L。市場(chǎng)前景城市天際輪廓線(xiàn)，亦稱(chēng)城市天際線(xiàn)，是由城市中的高層建筑構(gòu)成的整體形象， 或由高層建筑群構(gòu)成的局部形象。城市天際輪廓線(xiàn)直接取決于城市用地建設(shè)的發(fā) 展布局，又是城市規(guī)劃建設(shè)成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線(xiàn)是城市規(guī)劃 建設(shè)部門(mén)進(jìn)行城市建設(shè)和調(diào)整的重要內(nèi)容。獲得現(xiàn)狀的城市天際輪廓線(xiàn)的立面正射影像圖是城市規(guī)劃建設(shè)部門(mén)進(jìn)行天 際線(xiàn)建設(shè)和空間調(diào)整的首要和重要技術(shù)環(huán)節(jié)。但是，構(gòu)成城市天際輪廓線(xiàn)的城市 建筑群的分布往往呈曲線(xiàn)形態(tài)蜿蜒綿延，實(shí)際長(zhǎng)度往往長(zhǎng)達(dá)數(shù)公里以上，甚至超 過(guò)5公里，在采用定點(diǎn)單張拍攝的方式時(shí)，同樣出現(xiàn)在影像上的被攝物體其實(shí)際 距拍攝點(diǎn)的距離往往相差很大，造成定點(diǎn)單張拍攝的城市天際輪廓線(xiàn)圖像存在很 大的透視變形，當(dāng)采用同樣方法進(jìn)行測(cè)算時(shí)，圖像兩端的建筑會(huì)比圖像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天際輪廓線(xiàn)的高度、長(zhǎng)度等數(shù)據(jù)的測(cè)算誤差，這種因透視 造成的測(cè)算誤差，雖然可以通過(guò)攝像器材進(jìn)行校正，但仍舊無(wú)法完全消除。這使 城市規(guī)劃建設(shè)部門(mén)在城市天際線(xiàn)建設(shè)和空間引導(dǎo)建設(shè)中，缺乏準(zhǔn)確有效的圖像信息和測(cè)量數(shù)據(jù)。1.減少傳統(tǒng)技術(shù)做法的圖像誤差：本發(fā)明針對(duì)了傳統(tǒng)城市天際輪 廓線(xiàn)立面影像圖獲取方法應(yīng)透視帶來(lái)的圖像畸變和數(shù)據(jù)測(cè)量誤差，提出一種利用 多點(diǎn)拍攝并自動(dòng)校正拼合的獲取方式，輸出城市天際輪廓線(xiàn)立面的正射影像圖， 基本消除了透視帶來(lái)的圖像誤差。2.自動(dòng)輸出測(cè)算數(shù)據(jù)，節(jié)省工期：通過(guò)附加坐標(biāo)獲取裝置的攝像器材，將圖 像和坐標(biāo)同步輸入，可以自動(dòng)進(jìn)行空間解算，輸出天際輪廓線(xiàn)立面正射影像圖和 測(cè)算數(shù)據(jù)，交互方式簡(jiǎn)便，提高工作效率，節(jié)省工作時(shí)間。

? 規(guī)格尺寸：600*400mm；材質(zhì)：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產(chǎn)品文字說(shuō)明及圖片，采用不低于絲網(wǎng)印刷技術(shù)UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護(hù)裝置。? ? 原理說(shuō)明：琴弦振蕩頻率較高，我們?nèi)说难劬床磺迩傧艺駝?dòng)的情形，但當(dāng)轉(zhuǎn)桶旋轉(zhuǎn)時(shí)，白色條文的閃動(dòng)可使人們對(duì)琴弦的振蕩情形有所了解。?

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實(shí)時(shí)、高分辨率的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點(diǎn)，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來(lái)團(tuán)隊(duì)以O(shè)CT成像方式為主，結(jié)合自適應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國(guó)際先進(jìn)水平的眼底多模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時(shí)反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對(duì)由眼底視網(wǎng)膜病變所帶來(lái)的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進(jìn)行觀測(cè)和估計(jì)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確診斷。

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實(shí)時(shí)、高分辨率 的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點(diǎn)，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來(lái)團(tuán)隊(duì)以 OCT 成像方式為主，結(jié)合自適 應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國(guó)際先進(jìn)水平的眼底多 模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時(shí)反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收 特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對(duì)由眼底視網(wǎng)膜病變所帶 來(lái)的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進(jìn)行觀測(cè)和估計(jì)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確

通過(guò)研究注意力機(jī)制、多尺度卷機(jī)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（隨 機(jī)掩蓋、真假數(shù)據(jù)融合等），解決醫(yī)學(xué)影像中個(gè)體差異大的 病灶或病例難以有效識(shí)別的難題，突破微小病灶或細(xì)胞等小 目標(biāo)難以被識(shí)別的瓶頸。

南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院程明明教授團(tuán)隊(duì)與北京推想科技有限公司的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎(chǔ)，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來(lái)，相關(guān)技術(shù)人員深入湖北疫區(qū)合作醫(yī)院，將智能診斷技術(shù)用于新冠病毒的篩查。武漢同濟(jì)醫(yī)院過(guò)去幾周實(shí)際發(fā)生的475例疑似肺炎CT數(shù)據(jù)當(dāng)中，人工智能(AI)對(duì)于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對(duì)于同時(shí)期140例有癥狀但是確認(rèn)非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統(tǒng)為一線(xiàn)醫(yī)生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟(jì)醫(yī)院醫(yī)生正在使用CT影像AI篩查系統(tǒng) 初步實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用結(jié)果表明，利用各級(jí)醫(yī)院普遍使用的CT影像獲取設(shè)備，以及人工智能在線(xiàn)篩查系統(tǒng)，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險(xiǎn)，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭(zhēng)分奪秒的戰(zhàn)役中取得先機(jī)。該項(xiàng)目目前已完成具有較強(qiáng)實(shí)用性的版本，可以為防疫工作提供實(shí)質(zhì)性輔助。研究團(tuán)隊(duì)還在積極探索更高的檢測(cè)精度和更細(xì)致的量化分析技術(shù)。 新冠肺炎AI系統(tǒng)具有三大重要功能：快速篩查及預(yù)警提示、數(shù)字化精準(zhǔn)輔助診斷與病程監(jiān)控、區(qū)域疫情實(shí)時(shí)監(jiān)控。該系統(tǒng)已在國(guó)內(nèi)包括疫區(qū)在內(nèi)的40家醫(yī)院應(yīng)用部署，數(shù)據(jù)累積8.1萬(wàn)份，為進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能奠定了基礎(chǔ)。

北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院生物光學(xué)影像實(shí)驗(yàn)室長(zhǎng)期開(kāi)展熒光分子影像研究，在二維和三維熒光分子影像方面積累了豐富的技術(shù)基礎(chǔ)。在自有核心技術(shù)的支撐下，充分調(diào)研市場(chǎng)需求，自主研發(fā)了熒光分子影像儀產(chǎn)品Fluoracle。 熒光分子影像可直接在活體上提供細(xì)胞和分子水平上的二維和三維定量和特異性成像，突破了傳統(tǒng)的切片觀察手段的局限，為動(dòng)植物疾病機(jī)理研究、藥物動(dòng)力學(xué)和毒理評(píng)估、生物和醫(yī)用材料在體評(píng)估、疾病預(yù)測(cè)等領(lǐng)域提供了革命性的全新研究手段。 主要性能指標(biāo)：三維定量和分析生物發(fā)光、熒光三維定量（~1mm高空間分辨率）和自動(dòng)分析三維輪廓拓?fù)渚?00um反射自發(fā)熒光扣除光譜分析算法自動(dòng)扣除自發(fā)熒光干擾透射掃描均一成像自定義拓?fù)渫干渚怀上袢コ园l(fā)熒光干擾相機(jī)傳感器sCMOS量子效率500-700nm>85%； 400-900nm>30%成像像素2064x2056可檢測(cè)最小發(fā)光70 photons/s/sr/cm2視野3.9cmx3.9cm ~ 23x23 cm光源氙燈激發(fā)熒光濾光片8~16選配熒光濾光片8~16選配成像密室空間40x50x35cm（寬x深x高）成像系統(tǒng)空間120x60x90cm（寬x深x高）

本項(xiàng)目旨在充分挖掘數(shù)字化超聲影像的醫(yī)學(xué)內(nèi)涵，運(yùn)用數(shù)據(jù)處理和超聲 圖像三維重構(gòu)技術(shù)，深度探索胎兒健康相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，采用定量分 析的科學(xué)方法在已有標(biāo)準(zhǔn)上進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)基于超聲影像的胎兒健康數(shù)字化篩 查的目標(biāo)。 醫(yī)學(xué)圖像三維重建是通過(guò)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī) 可視化以及人機(jī)交互等技術(shù)，把二維的醫(yī)學(xué)圖像序列轉(zhuǎn)換為三維圖像在屏幕 上顯示出來(lái)，并根據(jù)需要為用戶(hù)提供交互處理手段的理論、方法和技術(shù)。在 進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像三維重建之前，首先需要對(duì)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備輸出的圖像數(shù)據(jù)按照 疾病診斷的需要進(jìn)行必要的分割。圖像分割是將圖像中互不相交的區(qū)域分離 開(kāi)來(lái)，被分離開(kāi)來(lái)的每一個(gè)區(qū)域都必須滿(mǎn)足特定的區(qū)域一致性。進(jìn)行圖像分 割的目的是為了定量定性分析的需要，提取出圖像中感興趣的區(qū)域，同時(shí)它 也是利用圖像進(jìn)行三維可視化的基礎(chǔ)。通過(guò)分割技術(shù)提取出醫(yī)學(xué)圖像序列中 的感興趣的組織器官或病變體后，就可以通過(guò)三維重建技術(shù)重建出這些被提 取的組織器官或病變體。重建的圖像除外觀逼真、富有立體感外，還具有任 意角度旋轉(zhuǎn)、多種剖面顯示、透視內(nèi)部結(jié)構(gòu)功能，可以將醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的真實(shí) 感官效果展示給診斷人員。市場(chǎng)及經(jīng)濟(jì)效益分析： 如今國(guó)內(nèi)外的圖像處理技術(shù)都比較成熟，對(duì)于圖像重構(gòu)的技術(shù)也非常的 成熟，但大都是從二維圖像進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)于將超聲影像結(jié)合圖像處理，再進(jìn) 行三維重構(gòu)的技術(shù)在國(guó)內(nèi)的是領(lǐng)先的，二維醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)不能滿(mǎn)足人們對(duì)測(cè) 量精準(zhǔn)度、可預(yù)見(jiàn)性的需求了，此時(shí)用超聲圖像進(jìn)行三維重構(gòu)將面臨巨大的市 場(chǎng)。