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本發明公開了一種基于直方圖特征點配準的影像勻色與融合方法及系統，該方法根據影像亮度直方 圖特征提取直方圖極值點，并采用一維高斯平滑抑制亮度直方圖局部噪聲點;同時，使用匹配代價函數 對匹配矩陣消元的方式構建直方圖極值點間的匹配關系，并以匹配的直方圖極值點作為直方圖特征點。 利用直方圖特征點，采用影像重疊區的直方圖特征點對應亮度值修正影像亮度。本發明能對大視角、近 距離色差較大的影像進行色調差異處理，能自動消除多張影像重疊區域內以及非重疊區的色調差異，達 到影像局部區域色調均衡與拼接后街景的全景影像整體色調均衡的效果。

本發明公開了一種實現電子和離子速度影像同時測量的方法及裝置，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壓，用于加速電子至探測屏，生成電子的二維動量譜；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量譜。本發明還提供了實現上述方法的裝置，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，用于對排斥極電極板和提取極電極板分別施加跳變電壓。實施本發明無需改變原有裝

項目成果/簡介:醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾

道路與鐵道學科平臺建設 招標項目的潛在投標人應在北京宏信天誠國際招標有限公司（北京市海淀區復興路乙12號中國鋁業大廈11層1110室）獲取招標文件，并于2022年06月17日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

一種基于非監督特征學習的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括對輸入的原始高分辨率遙感圖像 進行劃分得到場景，從每個場景中隨機地提取若干個訓練圖像塊，將訓練圖像塊聚集起來做預處理操作; 計算所有訓練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對每一幅場景密集采樣得到局部圖像塊， 對每個局部圖像塊做預處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進行編碼獲得場景的所有局部特 征;將所有場景的局部特征集合起來進行特征量化，統計每一幅場景的局部特征直方圖，得到場景的全 局特征表達;隨機挑選若干幅場景作為訓練樣本，由分類器得到每一幅場景的預測類別標號，完成原始 高分辨率遙感場景的標注任務。

本發明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區域。本發明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區，提高了遙感影像的利用率。 

用于彩色數字影像系統的色適應變換尋優方法及系統，包括輸入影像客體各樣本可見光范圍光譜反 射率數據；計算各樣本在目標光源照明條件下色度信息，求解各樣本在各種模擬光源照明條件下色度信 息；利用各種色適應變換方法預測色適應變換后在目標光源照明條件下的色度信息；計算各模擬光源下 各待尋優的色適應變換方法對各樣本的色適應變換平均精度；構建 BP 神經網絡對模擬光源的相對光譜 功率分布曲線與色適應變換平均精度之間關系進行擬合；對于任意光源，利用各條 BP

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS，相關技術理論《多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術特色： (1) 首次提出基于人工智能技術的多模態衛星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創建了衛星影像跨域穩健語義分割技術，通過自適應增量優化提升深度分割網絡模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩定性和區域一致性。 (2) 通過語義分割結果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現超大范圍多模態影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛星影像的并行區域網平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術，采用物方半全局優化提升困難區域的密集匹配精度，并在語義分割結果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網絡融合經驗知識實現建筑物矢量邊緣精確提取；結合語義分割和多起點中心線追蹤優化提取道路網拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現多類農作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構建了全新的多模態衛星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術體系，研制出我國首套自主產權的多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統MIPS，其數據處理效果和效率均有明顯優勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統采用最新的衛星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關理論與方法，結合先進的計算機技術、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術，處理效果和效率均明顯優于國內外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛星影像的全自動處理，包括云區檢測、影像融合、影像匹配、區域網平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結果約束的立體衛星影像區域網平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內，鑲嵌接邊精度優于1像素。

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調用國外專業三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

本發明公開了一種面向關系數據庫擴展的自適應影像金字塔切片方法，本發明針對空間數據管理系 統發展現狀，綜合考慮局域網網絡帶寬和服務器端數據庫存儲塊大小，并結合局域網客戶端硬件情況， 提出了自適應影像切片模型，根據自適應影像切片模型自適應的選擇影像切片尺寸。本發明可在多種不 同的數據庫、網絡和客戶端條件下實現影像數據智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數據管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架構的網絡環境下高效存取和管理基于數據庫技術的遙感影像數據。