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一種實時可見光遙感影像云區檢測方法
一種實時可見光遙感影像云區檢測方法，屬于圖像數據處理方法；本發明包括原始影像子塊劃分，然后快速提取各個子塊的特征，最后通過對各個子塊特征的二分類完成云區檢測。針對云區無方向性的特點，本發明提出用單方向各向異性高斯濾波器組來實施濾波操作。為了避免大尺度二維卷積運算的復雜度，單方向的各向異性高斯濾波操作是通過行、列拆分的無限沖激響應濾波器來實現的。為了降低視覺單詞直方圖特征生成過程中視覺單詞查詢復雜度，視覺單詞首先通
華中科技大學
2021-04-14
面向對象遙感影像分析中的尺度分割參數自動選擇方法
本發明兼顧地學空間統計學和模式識別理論方法，基于統計方法提出分割前最優尺度分割參數自動選擇及分割后的尺度效應評價及尺度分割參數的優化調整，提高了面向對象遙感影像信息提取和分析的精度、效率和自動化程度。
中國地質大學（北京）
2021-04-14
一種彩色數字影像色度校正方法及系統
一種彩色數字影像色度校正方法及系統，包括構建典型色彩樣本光譜反射率數據集，在源光源條件 下計算數據集中各色彩樣本色度信息并以主波長及色純度為依據進行樣本分組，求解目的光源條件下每 組子集中各樣本的色度信息；分別以源及目標光源條件下各分組樣本子集色度信息為輸入輸出端，擬合 構建神經網絡；針對源光源下任一色度信息，通過分組判別方法確定對應神經網絡，并依此預測其對應 目標光源下色度信息。本發明可保證彩色影像色度信息在不同光照條件下映射的準確性，且實施
武漢大學
2021-04-14
基于地形改正的衛星影像虛假地形感知現象改正方法
本發明公開了一種基于地形改正的衛星影像虛假地形感知現象改正方法，從改變光照方向的角度出 發，引入地形改正中的 C 校正模型，通過建立原始影像與虛假地形感知現象改正后影像經過地形改正后 的輻射關系，獲得虛假地形感知現象改正前后影像輻射值的對應關系，進而推導出改正后影像灰度值。 本發明方法能夠在改正虛假地形感知現象的同時，較好地保持原始影像的空間細節及光譜特性，可顯著 提高影像解譯準確度。
武漢大學
2021-04-14
先驗地理信息輔助下的光學遙感影像艦船檢測方法
一種先驗地理信息輔助下的光學遙感影像艦船檢測方法，包括建立港口和海岸線相關的先驗地理信 息庫，得到糾正后的待檢測遙感影像；進行區域分割提取邊界線，根據海岸線矢量庫獲取海岸線矢量， 進行海岸線變化檢測；海陸分離得到海面區域和靠岸區域；針對海面區域，先基于多視覺顯著性進行艦 船疑似目標檢測，再基于多特征的機器學習方法在艦船疑似目標中檢測艦船；針對靠岸區域，進行全局 顯著性檢測得到初始的疑似區域，再根據形態信息進行圖像分割獲取最終的疑似區域，之后利用
武漢大學
2021-04-14
基于 GPS RTK 和全景影像的自主定位定向測圖方法
本發明公開了一種基于 GPS?RTK 和全景影像的自主定位定向測圖方法，本發明利用全景相機獲取 的全景影像和 GPS?RTK 測得的設站點坐標，采用基于全景影像球體模型中量測交會角的三維立體前交 計算方法，實現兩組全景影像公共區域中地物的直接量測，從而快速獲取全景影像公共區域地物的三維 坐標信息。本發明可實現在全景影像上直接對地物進行量測，可快速獲取地物數據及測點測距，從而獲 得三維建模、場景重建、數字城市建設等所需的地物信息。
武漢大學
2021-04-13
醫學影像及放射治療虛擬仿真教學實訓云平臺
以當今主流放療和影像設備為仿真對象，以 3D 場景仿真醫院放療和影像科室的工作實景及流程，將放療和醫學影像專業與信息化技術有機融合，將教學能動性發揮到最大。系統包括學習模式和考核模式，操作者可以通過鼠標的點擊操作，在三維模擬的醫院檢查環境下進行360°漫游，在整體上對相關檢查設備有所認識，每種設備檢查技術涵蓋實訓步驟不少于30步，包含設備開機檢查、開機、準備、登記、患者準備、去除異物、擺位、調整設備位置、設置參數、后處理、打印等全過程仿真操作及各仿真過程中知識點學習及考核，軟件為B/S架構，不限節點。
山東新華醫療器械股份有限公司
2022-06-13
基于遙感影像DN值多元參量定標模型的自適應成像方法
本發明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應成像方法,其步驟包括建立成像系統電子學參數與遙感圖像的定量數學關系；獲取遙感成像系統的位置和姿態參數,并計算成像區域獲取成像區域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區域上空大氣和氣溶膠參數,根據輻射傳輸方程計算該成像區域對應的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統調節成像參數使其不超過成像系統最大輸出圖像值,然后驅動成像設備獲取遙感影像。
北京大學
2021-02-01
基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統
一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統，將投影獲取立體像對重疊范圍內的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據當前層的 視差圖相應確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。
武漢大學
2021-04-13
基于機器學習的多模態醫學影像信息處理與分析
多模態醫學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為： （1）建立統一的特征描述模型，實現跨模態醫學影像的統一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架； （3）在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下，實現高效率單模 50 態影像檢索，有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度，實現用戶友好的 檢索結果展示； （4）從結構復雜的多模態醫學影像數據中，挖掘有用的知識，構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發，為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2013.1-2017.12。
山東大學
2021-04-13