一种提取遥感影像中建筑物图像的方法及系统

    公开(公告)号:CN110334719A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910623705.1

    申请日:2019-07-11

    IPC分类号: G06K9/46 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明中公开了一种提取遥感影像中建筑物图像的方法,包括:获取卷积神经网络模型;所述卷积神经网络模型为以遥感影像为输入,以建筑物图像为输出的训练后的神经网络模型;获取待采集区域的遥感影像;将所述遥感影像输入所述卷积神经网络模型,提取所述待采集区域的建筑物图像,得到初步提取结果;对所述初步提取结果采用形态学闭运算进行优化,得到待采集区域内建筑物图像的最终提取结果。并且还公开了实现这一方法的具体虚拟系统。本发明提供的提取遥感影像中建筑物图像的方法和系统,具有提取图像精度高和效率高的特点。

    基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统

    公开(公告)号:CN109829519A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910220213.8

    申请日:2019-03-22

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统。该方法包括:获取遥感图像;采用基于马尔可夫随机场的模糊C均值算法对遥感图像进行初始分类,得到初始模糊隶属度矩阵;利用空间引力模型,计算当前迭代次数b下遥感图像中当前中心像元与每个邻域像元之间的空间吸引力;采用Sobel算子对遥感图像进行边缘检测,得到空间结构特征;依据空间结构特征,采用梯度倒数平滑法计算当前中心像元的边缘系数;依据空间吸引力和边缘系数,构建自适应权重的马尔可夫随机场;将自适应权重的马尔可夫随机场与模糊C均值算法结合,确定遥感图像的分类结果。本发明能够有效的解决边界像元和空间信息权重系数估计的问题,提高分类精度。

    基于CUDA的DICOM医学影像动态非线性调窗方法

    公开(公告)号:CN103914852B

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201410095122.3

    申请日:2014-03-14

    IPC分类号: G16H30/20

    摘要: 本发明公开了一种基于CUDA的DICOM医学影像动态非线性调窗方法,包括读取DICOM格式图像中DICOM图像的像素值信息和DICOM图像的标签信息;设置图像窗口的窗宽和窗位,并将非线性函数用于调窗;基于CUDA采用并行算法计算非线性调窗中的映射方程,计算得出DIB图像的像素数据;根据计算得出的DIB图像的像素数据组成的像素数据组,以及步骤一中的标签信息填充位图结构体,并将构造的位图显示出来;根据显示的位图判断是否需要重新设置调窗的窗宽和窗位,如需要重新设置,则返回步骤二。非线性调窗对图像的显示更加细致,达到图像增强的效果,基于CUDA的并行计算有效缩短了DIB图像生成所用时间,保证了实时性。

    基于组合相似性测度的2D‑3D医学图像并行配准方法

    公开(公告)号:CN104134210B

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201410351843.6

    申请日:2014-07-22

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/33

    摘要: 本发明公开了一种基于组合相似性测度的2D‑3D医学图像并行配准方法。该方法首先使用CUDA并行计算模型完成DRR图像的快速生成过程,并组合差值绝对值和SAD与模式强度PI作为新的相似性测度在GPU上进行并行计算,最后将组合相似性测度值传递到CPU上采用基于细菌趋化行为的果蝇优化算法进行优化来寻找最优配准参数。通过实验对本方法性能进行验证表明:由于本发明方法在GPU中实现DRR快速生成及混合相似性测度的计算,有效地提高了本发明方法的执行速度,同时与单一相似性测度相比,本发明采用混合相似性测度提高了配准结果的精确性。

    基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法

    公开(公告)号:CN103810670A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201410033988.1

    申请日:2014-01-24

    IPC分类号: G06T1/20 G06T1/60

    摘要: 本发明公开了一种基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法,包括以下步骤:在主机端对器官进行采样,并将采样点位置传入设备端,每个器官的剂量统计分别用一个流进行处理;步骤2:使用纹理存储器载入剂量矩阵:步骤3:根据每个线程分配到的位置点,使用纹理拾取进行拾取,纹理的滤波模式设置为线性插值,即对三维纹理的八个像元根据距离进行线性插值,并返回线性插值得到的值;步骤4:使用共享内存存储统计结果,通过在共享内存上开辟N个子剂量盒,解决共享内存会出现的bank冲突问题,并加快了统计速度。

    结合DSST尺度估计的孪生网络增强现实目标跟踪注册方法

    公开(公告)号:CN114004865A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111314111.6

    申请日:2021-11-08

    摘要: 本发明公开了一种结合DSST尺度估计的孪生网络增强现实目标跟踪注册方法,将DSST滤波器引入到孪生网络跟踪过程中,用HOG特征弥补孪生网络中深度特征,抑制向相似目标产生漂移;转移到DSST中的候选目标由SiamFC筛选更加准确,缓解了DSST的边界效应;目标位置和尺度传递回SiamFC网络后,采用线性插值更新相关滤波系数进行目标重定位,得到较为精准的待注册目标区域;对待注册目标特征通过ORB算法进行检测匹配,通过汉明距离进行匹配后对误匹配对采用RANSAC进行剔除,并根据匹配相邻帧间特征关系求得注册矩阵,并与OpenGL生成的立方体虚拟模型渲染后完成虚拟信息的注册,确保实时性的同时提高了传统的增强现实跟踪注册算法结果的准确率、鲁棒性和稳健性。

    指尖点检测方法、系统及指尖点运动轨迹识别方法、系统

    公开(公告)号:CN113947683A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111203194.1

    申请日:2021-10-15

    IPC分类号: G06V10/44 G06V10/74 G06V40/20

    摘要: 本发明涉及一种指尖点检测方法、系统及指尖点运动轨迹识别方法、系统,在手部区域跟踪的基础上,首先利用边缘检测算法提取手部轮廓,然后采用自适应K值的K‑COS算法计算手部轮廓曲率进而定位候选指尖点,根据手指两侧近似的平行特征和1‑D特征利用平行向量法排除噪声指尖点,进而实现对多自由度指尖点的准确检测;上述采用K‑余弦曲率法和平行向量法检测所述手部轮廓上的指尖点的方法中可得指尖点与掌心的位置和距离,因此可用每个手指点到掌心点的连线(方向矢量)表示自然指尖点运动特征,采用改进的DTW算法实现对指尖点特殊运动轨迹的识别,进而为AR装配系统准确叠加虚拟信息提供支撑。