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一種基于圖割能量優化的影像間最優拼接線尋找方法及系統，進行待拼接影像數據準備，獲得各待 拼接影像之間所有重疊區域及相應重疊度;對待拼接影像進行預處理，綜合考慮顏色、梯度以及紋理信 息確定圖割全局能量函數，圖割全局能量函數包括數據項和平滑項，平滑項能量權重設置，采用圖割能 量優化方法，對總能量進行優化，獲取最優拼接線。本發明所得拼接線盡量避免通過色差過大、紋理復 雜區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化，解決了多影像多度重疊區域拼接 線聯合優化的問題，適用性廣。

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

一種反射式鋁納米棒陣列，每個鋁納米棒與其對應的氟化鎂層、鋁反射層和介質基底層構成單元結 構；所述單元結構包括對紅光、綠光、藍光具有窄帶響應的單元結構，記為單元結構 R、單元結構 G 和 單元結構 B；所述三種單元結構在單元結構長度方向上依次交替排列。利用其實現彩色全息的方法為： 確定響應的主波長；尋找單元結構的邊長、氟化鎂層厚度、納米棒的寬度、高度和長度；計算排列周期 尺寸、單元數和朝向角；三種單元結構交替排布，進行彩色全息。其優點為：工藝簡單

本發明公開了一種基于空芯柔性光導管的太陽光收集傳導裝置， 太陽光收集傳導裝置包括采光導管，其內壁附著有第一光學反射膜， 用于為太陽光提供 180 度廣角的入射端面；聚光導管，一端與采光導 管的出射端面連接，內壁附著有第二光學反射膜，用于對采集的太陽 光耦合聚光后進行反射式傳播；柔性傳光導管，內壁附著有第三光學 反射膜，用于接收所有進入柔性傳光導管內的光線并實現長距離無損 傳輸。本發明在保持光導管的柔性傳光和低傳輸損耗

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。