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本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動(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獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對(duì)的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動(dòng)獲取高質(zhì)量的正

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對(duì)遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對(duì)模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進(jìn)行 分塊，利用搭建的并行計(jì)算集群進(jìn)行分布式計(jì)算，最后將分塊計(jì)算的結(jié)果返回給主節(jié)點(diǎn)匯總，通過對(duì)比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評(píng)價(jià)參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗(yàn)證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計(jì)回歸建模中能夠消除空間

本發(fā)明公開一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場的基礎(chǔ)上添加發(fā)散電場，從而補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發(fā)明還提供一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產(chǎn)生跳變電壓。本發(fā)明可補(bǔ)償粒子速度影像儀補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實(shí)施本發(fā)明無需改變原有裝置結(jié)構(gòu)，實(shí)施簡便、成本低、成像分辨率高。

本發(fā)明公開了一種利用激光點(diǎn)云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進(jìn)行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點(diǎn)對(duì)，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點(diǎn)對(duì)中所有激光點(diǎn)到對(duì)應(yīng)框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)建激光點(diǎn)云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內(nèi)激光點(diǎn)云即全景影像的鄰域點(diǎn)云；步驟 5，計(jì)算鄰域點(diǎn)云中各激光點(diǎn)的法向量， 獲得鄰域點(diǎn)云的特征；步驟 6，將鄰域點(diǎn)云的深度和特征投影到全景影像。采用本發(fā)明生產(chǎn)的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運(yùn)用于測量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。 

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

醫(yī)療內(nèi)窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對(duì)于消化科的醫(yī)生而言，他們通過內(nèi)窺鏡能直接觀察到人體消化器官內(nèi)部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內(nèi)窺鏡進(jìn)行微創(chuàng)的外科手術(shù)，在醫(yī)學(xué)界應(yīng)用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內(nèi)鏡是消化道病變篩查和診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，也是微創(chuàng)和無創(chuàng)治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進(jìn)大眾的視野。世界范圍內(nèi)對(duì)其的廣泛討論預(yù)示著人工智能時(shí)代已經(jīng)到來。隨著深度學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫(yī)療影像分析領(lǐng)域。近年來，關(guān)于內(nèi)窺鏡影像在AI領(lǐng)域的發(fā)明成果如潮水般涌現(xiàn)。 在內(nèi)鏡檢查中，操作醫(yī)師將抓取的圖像和視頻保存到內(nèi)鏡報(bào)告系統(tǒng)中，再由診斷醫(yī)生根據(jù)這些抓取的影像出具診斷報(bào)告。由目前公開的內(nèi)窺鏡影像收集歸納系統(tǒng)中，尚未利用深度學(xué)習(xí)的方法來進(jìn)行胃、腸的內(nèi)窺鏡影像學(xué)習(xí)，進(jìn)而構(gòu)建一個(gè)較為全面的內(nèi)窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫(yī)生的操作且不具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，無法根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和提供智能的數(shù)據(jù)分析功能。 一種人工智能掃描內(nèi)窺影像樣本庫管理系統(tǒng)包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內(nèi)窺鏡圖片；按官方標(biāo)準(zhǔn)，將胃部或者腸部內(nèi)鏡視野分成多個(gè)部位，通過人工智能系統(tǒng)對(duì)從醫(yī)院內(nèi)窺鏡系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行預(yù)分類，并將影像數(shù)據(jù)上傳至系統(tǒng)指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫(yī)生登錄系統(tǒng)進(jìn)入當(dāng)前功能菜單后，對(duì)圖片進(jìn)行評(píng)圖，確認(rèn)該圖片類別是否正確；系統(tǒng)主控界面，用于進(jìn)行人機(jī)交互，并對(duì)圖像進(jìn)行顯示；業(yè)務(wù)功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標(biāo)記單元、我的任務(wù)單元、用戶信息單元；系統(tǒng)設(shè)置模塊，用于管理用戶與權(quán)限。本發(fā)明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對(duì)上傳影像數(shù)據(jù)智能分類，減少醫(yī)生操作，只需最終確定。 本系統(tǒng)產(chǎn)生的價(jià)值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對(duì)上傳影像數(shù)據(jù)智能分類，減少醫(yī)生操作，只需最終確定； 三、數(shù)據(jù)庫管理模塊，具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，提供智能的數(shù)據(jù)分析功能； 四、集成第三方標(biāo)記工具，標(biāo)記過程簡單清晰，結(jié)果數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠； 五、用戶權(quán)限設(shè)置合理，系統(tǒng)安全級(jí)別高； 六、防錯(cuò)退出模式，保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

一種基于圖割能量優(yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線尋找方法及系統(tǒng)，進(jìn)行待拼接影像數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，獲得各待 拼接影像之間所有重疊區(qū)域及相應(yīng)重疊度;對(duì)待拼接影像進(jìn)行預(yù)處理，綜合考慮顏色、梯度以及紋理信 息確定圖割全局能量函數(shù)，圖割全局能量函數(shù)包括數(shù)據(jù)項(xiàng)和平滑項(xiàng)，平滑項(xiàng)能量權(quán)重設(shè)置，采用圖割能 量優(yōu)化方法，對(duì)總能量進(jìn)行優(yōu)化，獲取最優(yōu)拼接線。本發(fā)明所得拼接線盡量避免通過色差過大、紋理復(fù) 雜區(qū)域以及明顯地物的邊緣，從而最大程度上保證了拼接線的最優(yōu)化，解決了多影像多度重疊區(qū)域拼接 線聯(lián)合優(yōu)化的問題，適用性廣。

本發(fā)明公開了一種基于直方圖特征點(diǎn)配準(zhǔn)的影像勻色與融合方法及系統(tǒng)，該方法根據(jù)影像亮度直方 圖特征提取直方圖極值點(diǎn)，并采用一維高斯平滑抑制亮度直方圖局部噪聲點(diǎn);同時(shí)，使用匹配代價(jià)函數(shù) 對(duì)匹配矩陣消元的方式構(gòu)建直方圖極值點(diǎn)間的匹配關(guān)系，并以匹配的直方圖極值點(diǎn)作為直方圖特征點(diǎn)。 利用直方圖特征點(diǎn)，采用影像重疊區(qū)的直方圖特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)亮度值修正影像亮度。本發(fā)明能對(duì)大視角、近 距離色差較大的影像進(jìn)行色調(diào)差異處理，能自動(dòng)消除多張影像重疊區(qū)域內(nèi)以及非重疊區(qū)的色調(diào)差異，達(dá) 到影像局部區(qū)域色調(diào)均衡與拼接后街景的全景影像整體色調(diào)均衡的效果。

本發(fā)明公開了一種實(shí)現(xiàn)電子和離子速度影像同時(shí)測量的方法及裝置，所述方法包括以下步驟：S1、在離子速度影像儀排斥極電極板和提取極電極板分別施壓不同大小的負(fù)壓，用于加速電子至探測屏，生成電子的二維動(dòng)量譜；S2、將排斥極電極板和提取極電極板上的電壓分別從負(fù)壓跳變到正壓，用于加速離子至探測屏，以生成離子的二維動(dòng)量譜。本發(fā)明還提供了實(shí)現(xiàn)上述方法的裝置，裝置包括離子速度影像儀，與離子速度影像儀中排斥極電極板和提取極電極板分別連接的脈沖電源，用于對(duì)排斥極電極板和提取極電極板分別施加跳變電壓。實(shí)施本發(fā)明無需改變原有裝

項(xiàng)目成果/簡介:醫(yī)療內(nèi)窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對(duì)于消化科的醫(yī)生而言，他們通過內(nèi)窺鏡能直接觀察到人體消化器官內(nèi)部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內(nèi)窺鏡進(jìn)行微創(chuàng)的外科手術(shù)，在醫(yī)學(xué)界應(yīng)用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內(nèi)鏡是消化道病變篩查和診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，也是微創(chuàng)和無創(chuàng)治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾