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成果介紹本發(fā)明公開了一種城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影像，并記錄每個拍攝時刻照相機(jī)的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正射影像圖；綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。本發(fā)明縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的圖像畸變誤差，提高了測量精度。本發(fā)明的目的是提供一種 城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的 圖像畸變誤差，提高了測量精度。技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種城市天際輪 廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影 像，并記錄每個拍攝時刻照相機(jī)的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；2）獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；3）建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正 射影像圖；4）綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪 廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1.1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)(800萬以上像素)逐段拍攝城市天際輪 廓線立面的局部影像，所述影像中城市天際輪廓線位于圖幅中心；1.2）通過攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(jī)(800萬以上像素)，在每一次拍攝局部 影像時，記錄拍攝時相機(jī)坐標(biāo)方位的經(jīng)度、緯度以及鏡頭朝向。進(jìn)一步的，所述步驟2）包括：2.1）分別獲取步驟1）各局部影像所拍攝對象上左右兩端點A1和A2的經(jīng)緯 度坐標(biāo)，以及兩點之間的距離K；2.2）由拍攝點向步驟2.1）中的兩點連線做垂線，垂線與所述兩點連線有一 交點，記錄拍攝點至所述交點的距離，該距離為拍攝點與所拍攝對象之間的水平 距離S。進(jìn)一步的，所述步驟3）包括：3.1）任選城市天際輪廓線立面的某一局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，其拍攝點至所拍攝 對象之間的水平距離為S0，所拍攝局部影像所拍攝對象上左右兩端點之間的距離 K0，拍攝得到局部影像的寬度為A0；3.2）以所選局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，對其他局部影像的邊長進(jìn)行縮放調(diào)整，，公式 為：A i = S i S 0 A 0式中，Si為局部影像i其拍攝點至所拍攝對象之間的水平距離（參考步驟 2.2）的方法獲得）,Ai為該局部影像縮放后的影像寬度。3.3）將經(jīng)過縮放調(diào)整的局部影像依照圖像序列進(jìn)行拼接，得到完整的城市 天際輪廓線立面正射影像圖。進(jìn)一步的，所述步驟4）包括：4.1）于步驟3.3）拼合得到的城市天際輪廓線立面正射影像圖上進(jìn)行測量， 天際輪廓線的圖面高度為H0，圖面長度為L0；4.2）計算城市天際輪廓線的實際高度H，公式為：H = K 0 A 0 H 04.3）計算城市天際輪廓線的實際長度L，公式為：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即為步驟3.1）所選局部影像的拍攝對象左右端點的實際距離（參 考步驟2.1）的方法獲得）。4.4）輸出城市天際輪廓線的實際高度H和實際長度L。市場前景城市天際輪廓線，亦稱城市天際線，是由城市中的高層建筑構(gòu)成的整體形象， 或由高層建筑群構(gòu)成的局部形象。城市天際輪廓線直接取決于城市用地建設(shè)的發(fā) 展布局，又是城市規(guī)劃建設(shè)成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線是城市規(guī)劃 建設(shè)部門進(jìn)行城市建設(shè)和調(diào)整的重要內(nèi)容。獲得現(xiàn)狀的城市天際輪廓線的立面正射影像圖是城市規(guī)劃建設(shè)部門進(jìn)行天 際線建設(shè)和空間調(diào)整的首要和重要技術(shù)環(huán)節(jié)。但是，構(gòu)成城市天際輪廓線的城市 建筑群的分布往往呈曲線形態(tài)蜿蜒綿延，實際長度往往長達(dá)數(shù)公里以上，甚至超 過5公里，在采用定點單張拍攝的方式時，同樣出現(xiàn)在影像上的被攝物體其實際 距拍攝點的距離往往相差很大，造成定點單張拍攝的城市天際輪廓線圖像存在很 大的透視變形，當(dāng)采用同樣方法進(jìn)行測算時，圖像兩端的建筑會比圖像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天際輪廓線的高度、長度等數(shù)據(jù)的測算誤差，這種因透視 造成的測算誤差，雖然可以通過攝像器材進(jìn)行校正，但仍舊無法完全消除。這使 城市規(guī)劃建設(shè)部門在城市天際線建設(shè)和空間引導(dǎo)建設(shè)中，缺乏準(zhǔn)確有效的圖像信息和測量數(shù)據(jù)。1.減少傳統(tǒng)技術(shù)做法的圖像誤差：本發(fā)明針對了傳統(tǒng)城市天際輪 廓線立面影像圖獲取方法應(yīng)透視帶來的圖像畸變和數(shù)據(jù)測量誤差，提出一種利用 多點拍攝并自動校正拼合的獲取方式，輸出城市天際輪廓線立面的正射影像圖， 基本消除了透視帶來的圖像誤差。2.自動輸出測算數(shù)據(jù)，節(jié)省工期：通過附加坐標(biāo)獲取裝置的攝像器材，將圖 像和坐標(biāo)同步輸入，可以自動進(jìn)行空間解算，輸出天際輪廓線立面正射影像圖和 測算數(shù)據(jù)，交互方式簡便，提高工作效率，節(jié)省工作時間。

本發(fā)明公開了一種傾斜航空影像中建筑物立面損毀檢測的方法，包括步驟一，利用基于粗糙集理論 的 k-means 聚類算法對建筑物立面分割，獲得建筑物立面的門窗；二，利用 canny 算法對建筑物立面的 門窗進(jìn)行邊緣檢測，獲得門窗的邊緣特征；三，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基尼系數(shù)對所述邊緣特征進(jìn)行統(tǒng)計，獲 得建筑物立面的基尼系數(shù)；四，根據(jù)所述基尼系數(shù)判定建筑物立面是否損毀。本發(fā)明具有不需要先驗信 息和災(zāi)前數(shù)據(jù)的情況下，能簡單高效的進(jìn)行建筑物立面損毀檢測，降低了方

本發(fā)明公開了一種顧及雪覆蓋影響的高分辨全色遙感影像變化檢測方法，本發(fā)明充分利用根據(jù)全色 影像上積雪覆蓋的特點，采用基于紋理特征的變化檢測檢測方法進(jìn)行變化檢測，提取變化區(qū)域。采用基 于水平集方法的 Chan-Vese 分割方法提取出實驗新舊影像上的積雪區(qū)域，根據(jù)變化檢測的結(jié)果和新舊影 像上積雪覆蓋情況，去除部分積雪覆蓋變化而導(dǎo)致的偽變化，提取出變化區(qū)域，提高了變化檢測的精確 度與地圖修測的自動化程度，縮短了數(shù)據(jù)更新周期。 

一種無人機(jī)遙感影像建筑物三維損毀檢測方法，包括生成災(zāi)前的 DSM 和災(zāi)后的 DSM 并配準(zhǔn)，識 別損毀建筑物疑似區(qū)域;根據(jù)災(zāi)前的 DSM 獲取建筑物的矢量信息，進(jìn)一步分割災(zāi)前建筑物區(qū)域和災(zāi)后 建筑物區(qū)域;根據(jù)災(zāi)前建筑物區(qū)域分割結(jié)果、災(zāi)后建筑物區(qū)域分割結(jié)果進(jìn)行特征提取，得到特征證據(jù); 根據(jù)證據(jù)理論原理，采用特征證據(jù)計算建筑物發(fā)生倒損的置信度，得到檢測結(jié)果。本發(fā)明充分利用了多 重疊影像生成的點云三維信息，同時結(jié)合災(zāi)前后的遙感影像房屋損毀特征，顯著提高了建筑物損毀檢測 的精度。

本發(fā)明公開了一種基于點云與影像數(shù)據(jù)的三維可視化方法和系統(tǒng)，其中方法的實現(xiàn)包括：采集目標(biāo)場景的影像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)；對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行上采樣，將上采樣后的點云數(shù)據(jù)投影到影像數(shù)據(jù)中進(jìn)行融合，對進(jìn)行融合后的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行著色，得到彩色點云數(shù)據(jù)；利用彩色點云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維渲染，得到目標(biāo)場景的三維可視化模型。本發(fā)明實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術(shù)的拓展，提高了點云數(shù)據(jù)對于普通用戶的可訪問性和

一種無人機(jī)多重疊遙感影像的建筑物輪廓線提取方法，包括利用空三結(jié)合密集匹配的方法生成三維 點云，并對點云進(jìn)行濾波處理，從其中檢測出建筑物。對檢測的建筑刪除墻面后，從建筑物頂面信息提 取建筑物粗輪廓。建筑物粗輪廓作為緩沖區(qū)疊加拼接影像上，利用建筑物粗輪廓作為形狀先驗信息，在 緩沖區(qū)內(nèi)用水平集算法進(jìn)行演化，最后得到建筑物精確輪廓。本發(fā)明充分利用了多重疊影像生成的點云 三維信息，同時結(jié)合高分辨率遙感影像的高精度幾何信息，不但顯著提高了建筑物輪廓提取的精

本發(fā)明公開了一種無人機(jī)巡檢航拍復(fù)雜背景影像中絕緣子的提取方法，首先將原始影像轉(zhuǎn)換成 HSI 影像利用 H 變量提取土壤，并根據(jù) Ecognition 中植被提取公式從原始影像提取植被和根據(jù)電力塔的顯著 性通過光譜值分割提取電力塔，然后利用二維 OSTU 閾值分割法對原始影像進(jìn)行分割提取粗提取絕緣子 圖并與植被、土壤二值圖和電力塔進(jìn)行差運算得到粗絕緣子二值圖；尋找二值圖的每個連通域的主方向 并沿主方向的法方向遍歷得到距離直方圖，若直方圖具有規(guī)律性

為了解決納米 TiO2 作為處理工業(yè)污染廢水的首選催化劑光催化效率不高，且必須采用波長小于 387 nm 的紫外光照射的問題，本發(fā)明提供一種將上轉(zhuǎn)換紫外發(fā)光材料 Er3+:Y3Al5O12 與 TiO2 復(fù)合，提高光催化效率的 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜。并將 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜應(yīng)用在催化降解有機(jī)染料中。 r3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜用于在可見光照射下催化降解有機(jī)染料。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨占性) 為了充分利用先進(jìn)的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學(xué)影像的2D病灶精細(xì)分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對醫(yī)學(xué)影像的特征進(jìn)行充分學(xué)習(xí)，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實現(xiàn)對醫(yī)學(xué)影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問題，關(guān)鍵技術(shù)對于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)度量，具有現(xiàn)實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)少標(biāo)簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效解決醫(yī)學(xué)影像中標(biāo)簽難以獲取的問題。技術(shù)的研究成果的特點是醫(yī)學(xué)影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜的關(guān)鍵問題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學(xué)度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細(xì)分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實現(xiàn)對腔內(nèi)脂肪特征的精細(xì)學(xué)習(xí)，該技術(shù)僅需要少量的影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)皮下脂肪的準(zhǔn)確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

本發(fā)明公開了一種基于乳腺數(shù)字影像融合技術(shù)的個性化乳房假體制作方法，該制作方法包括以下步驟：獲取影像數(shù)據(jù)→乳房三維激光掃描+胸部CT掃描→分別進(jìn)行三維激光掃描數(shù)據(jù)及胸部CT數(shù)據(jù)的三維建模→進(jìn)行兩種數(shù)字影像的融合→獲得融合的乳房三維數(shù)字模型→3D打印。該基于乳腺數(shù)字影像融合技術(shù)的個性化乳房假體制作方法，通過乳房三維掃描和CT的復(fù)合影像融合，能夠獲得站立位的有著內(nèi)部結(jié)構(gòu)的乳房三維數(shù)字模型。并通過3D打印技術(shù)打印出個性化的乳房假體，對于得到更好的手術(shù)效果，有著很大的作用。解決了既往傳統(tǒng)影像學(xué)方法不能同時得到站立位的具有清晰乳房內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，而只能通過軟件來進(jìn)行彌補(bǔ)的問題。