大屏拼接处理器

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  • 东莞市华仕威水处理器材有限公司
    东莞市华仕威水处理器材有限公司是一家专业从事代理销售世界水处理行业著名品牌配件及耗材的专业性水处理器材公司，我公司是美国GE公司（现为法国苏伊士SUEZ)中国区官方授权指定战略合作伙伴，并荣获GE公司2017年中国区最佳分销商大奖，我们负责运营美国GE药剂、滤芯及反渗透RO膜元件等在中国华南区的销售业务，双方经过深入合作在中国区域不断开辟新市场，为更多用户提供更加专业性服务。另外我公司也是美国KANADON公司中国区唯一官方指定合作单位。美国KANADON公司专业服务于全球空气及水处理净化专用紫外线杀菌领域，拥有行业最权威和最齐全的专业技术。同时我公司也向众多国内知名大型太阳能光伏、电子、电镀及食品行业提供美国陶氏DOW、美国罗门哈斯、德国朗盛、日本积水、美国KADIND、美国WONDER、美国Aquafine、荷兰飞利浦PHILIPS等国际知名产品及配件。经过多年的不断发展壮大，华仕威公司形成了自己强大的客户群和销售体系，公司代理销售的产品遍布全国各个领域，深受用户的一致好评。
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  • 北京祥鸣达科技有限公司
    DLP大屏幕维修专业维修，巴可DLP大屏幕，三菱DLP大屏幕，威创DLP大屏幕，中达电通DLP大屏幕，台达DLP大屏幕，清投DLP大屏幕，GQY大屏幕，等等大屏幕厂家售后维护，保养，维修，像DLP大屏配件，，针对DLP大屏幕维修拼接dlp显示屏维修，DLP电视墙维修，DLP产品配件维修，维护,无缝拼接DLP大屏幕维修，威创拼接大屏幕维修，中达电通DLP大屏幕维修，拼接DLP大屏幕维修，拼接DLP大屏维修，DLP大屏拼接维修
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  • 北京优讯科技有限公司
    DLP大屏维修 杨金鹏 177-1053-8285 背投拼接屏搬迁保养维护DLP大屏幕维修保养，DLP拼接屏维修保养，DLP显示单元维修保养，DLP投影机维修，DLP光机维修，DLP机芯维修，威创大屏幕清洁保养，三菱DLP大屏维修保养，台达DLP大屏维修保养，彩讯DLP大屏维修保养，中达电通DLP大屏维修保养，台达DLP大屏幕维修保养，DLP显示屏维修，背投DLP大屏灯泡，DLP光机灯泡，DLP投影灯泡，DLP大屏配件，DLP机芯配件，DLP光机配件，DLP投影仪配件，显示大屏幕清洁维护，DLP大屏幕除尘清洁，箱体清洁，投影机清洁，设备清洁，大屏幕维保服务，DLP大屏幕维修专业维修，巴可DLP大屏幕，三菱DLP大屏幕，威创DLP大屏幕，中达电通DLP大屏幕，台达DLP大屏幕，清投DLP大屏幕，GQY大屏幕，等等大屏幕厂家售后维护，保养，维修，像DLP大屏配件，，针对DLP大屏幕维修拼接dlp显示屏维修，DLP电视墙维修，DLP产品配件维修，维护,无缝拼接DLP大屏幕维修，威创拼接大屏幕维修，中达电通DLP大屏幕维修，拼接DLP大屏幕维修，拼接DLP大屏维修，DLP大屏拼接维修，DLP显示单元维修威创DLP单元保养维护 DLP拼接单元维修维护保养DLP产品维修，DLP墙维修，DLP屏幕精密维修
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  • 定制型拼接隔振平台 400-628-5299
    拼接隔振平台定制型1、拼接技术出现的背景在一些光学、精密机械等需要振动隔离的环境中，往往需要一些非常规外形尺寸或者超大尺寸的隔振平台，限于运输、安装等过程中存在的困难以及一些复杂异形的加工难度，往往很难一蹴而就，拼接技术应用而生。2、拼接隔振平台定制型 拼接方式拼接式隔振平台的本质还是隔振平台，是标准的平台按照使用者的需求连接起来，达到实际的使用效果，采用拼接的方式，是实现这一目的的方法。通过拼接技术，卓立汉光成功实现了更长、更宽的”一字”型或”L”型或”U”型等数十种组合拼接，满足了客户不同场合的应用。如：”一字”型在平行光管检测中的应用，”U”型地月通信接收模拟装置等。3、拼接细节卓立汉光拼接平台的双重连接方式主要由两张25mm厚钢板组成，两张钢板均安装在光学台面侧面，焊接在台面顶板与底板上。一张钢板上有一系列的螺纹孔，另一张钢板上有与之相匹配的连接螺栓。并且，一张钢板上有一对精密销孔，另一张钢板上有一对精密销，两个精密销起到定位作用。两张光学台面相互连接时，两端台面的整体平面度保持在0.5mm以下，螺栓连接好后，两张光学台面可以作为单张整体台面使用，可以像单张光学台面一样进行使用或移动。拼缝：4、平面度保证平台完成拼接以后，拼接之处的平面度是检验拼接是否合格的重要指标。检验工具：大理石量块 / 刀口尺我公司接受各种外形尺寸的拼接平台的定制，欢迎随时咨询。
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 卓立汉光/ZOLIX
    型号： 定制型
    价格： 1万 - 3万元
  • ZR-D05G型烟气预处理器 400-883-7896
    ZR-D05G型烟气预处理器ZR-D05G型烟气预处理器用于对对工况湿烟气进行冷凝脱水处理的装置。采用压缩机制冷方式以及专门的抑制酸性气体溶解技术，提高样气成分的测量精度，并且有益于传感器使用。可广泛应用于环保、卫生、劳动、安监、军事、科研、教育等部门。参考标准：JJG968-2002 烟气分析仪HJ 692-2014 固定污染源废气 氮氧化物的测定 非分散红外吸收法(2014-04-15)HJ 629-2011 固定污染源废气 二氧化硫的测定 非分散红外吸收法(2011-11-01)HJ 57-2017 固定污染源废气 二氧化硫的测定 定电位电解法技术特点 采用符合国标方法的加注磷酸法，有效降低SO2等的损失，消除或减小氨、硫化氢等气体的干扰； 采用高性能微控制器控制，具有操作方便，脱水迅速，烟气成分损失小等特点，符合国家相关标准对烟气采样的要求； 采用变频压缩机制冷，通过自主设计的冷凝结构，可处理含湿量高达30Vol.%的烟气，适用于高湿、烟气成分浓度低的工况； 采用精密过滤滤芯，有效消除颗粒物、水和三氧化硫等对检测结果的影响，且拆装、清洁和维护方便； 内置整机加热功能，可在（-20~50）℃的环境温度中稳定工作，保证额定除湿能力，输出气体露点稳定； 标配ZR-D03B烟气恒温采样管，作为整机功能附件； 进气口采用快速接头-直通，可实现与ZR-D03B烟气恒温采样管快速连接，操作简便； 采用4.3寸彩色高清触摸屏，内容更直观，操作更简便； 可选配ZR-D28型NO2转化器； 整机管路采用耐腐蚀、抗吸附材料，可适应更多复杂工况。使用搭配：ZR-3220型便携式红外烟气综合分析仪是测量烟气浓度及排放量的综合测试仪器。该分析仪性能指标均符合国家环保局颁布的烟气测试仪的有关规定。采用非分散红外技术和化学计量学算法测量SO2、NOX、O2、H2S、CO、CO2等气体的浓度，具有较高的测量精度和稳定性，特别适合高湿低硫工况测量。该分析仪采用便携式设计，可供环境监测部门对各种锅炉排放的气体浓度、排放量进行测试，也可应用于工矿企业进行各种有害气体的浓度测量。
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    厂商： 青岛众瑞智能仪器股份有限公司
    品牌： 众瑞仪器/Junray
    型号： ZR-D05G
    价格： 面议
  • 拼接DLP大屏幕搬迁移机背投DLP光机维修
    北京专业搬迁DLP大屏公司，背投DLP大屏保养公司，DLP显示屏配件供应公司，威创，三菱，台达，彩讯，赛丽DLP大屏光机维修公司，大屏幕清洁保养公司DLP大屏幕拆卸公司，安装DLP拼接屏公司DLP大屏幕拆卸，安装DLP拼接屏，旧屏搬迁，拆装DLP大屏维修背投拼接屏搬迁保养维护DLP大屏幕维修保养，DLP拼接屏维修保养，DLP显示单元维修保养，DLP投影机维修，DLP光机维修，DLP机芯维修DLP大屏幕搬迁，DLP显示屏搬迁，DLP拼接屏搬迁，DLP投影机维修，DLP拼大屏幕搬迁，背投DLP拼接墙搬迁，LED光机维修，DLP机芯维修，大屏幕光机配件主导销售大屏幕耗材零部件(PHILIPS UHP、系列DLP大屏幕灯泡、DLP大屏幕色轮、DLP大屏幕点灯器/电源板、DLP大屏幕DMD芯片、DMD（TI）驱动板、DLP大屏幕RGB板（输入与输出信号处理板）DLP大屏幕光通道（ROD）等核心系列零部件。DLP拼接墙灯泡的应用发展DLP拼接墙灯泡的应用经过了金属卤素灯、超高压汞灯、氙灯、灯等发展阶段。超高压汞灯主要有爱普生(Epson)的UHE灯泡，欧司朗(OSRAM)的UHP灯泡，飞利浦(PHILIPS)的UHP灯泡，其中UHP灯泡配合独有的电源整流技术，不仅寿命高达6000小时—8000小时，而且亮度非常平稳，几乎没有衰减，使用寿命长、广泛应用于目前的DLP拼接墙系统。2.根据不同应用，在灯泡上的不同选择针对不同的应用和需求，有双机双灯、单机双灯及单机单灯全系列产品可供客户选择，同时双灯又有同时使用、单独使用、冷备份、热备份等多种工作方式。3.DLP拼接墙光源的发展趋势LED光源是DLP拼接重要的一个技术发展趋势，LED灯泡寿命长达5万小时，几乎终生不用更换灯泡；并且提供150%以上的色域广度，更高的色彩饱和度，更好的色彩表现力，带来更出色的画质。
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    厂商： 北京优讯科技有限公司
    品牌： 未知
    型号： DLPD
    价格： 面议
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  • 大靶面拼接焦面测量技术取得进展
    大视场相机是大视场望远镜的核心设备，而由于单片传感器大小的限制，对于大视场相机的焦面没法使用单片传感器来满足大焦面的需求，因此大靶面探测器拼接是大视场相机的研制的关键技术。高精度的焦面拼接首先要求高精度的加工和高精度的测量，由于探测器工作温度往往都是在低温下，以减小探测器的暗电流，因此需要在常温以及低温工况下进行测量，以保证探测器在低温工况下具有良好的平整度，提高探测器的成像质量。基于国内外天文学发展的现状，把握实测天文科学和技术发展趋势，结合已有研究团队的人才技术优势和研究基础，在多年准备和积累的基础上，中国科学技术大学和中国科学院紫金山天文台提出共同建设北半球具备最高巡天能力的光学时域巡测设备-2.5米口径大视场巡天望远镜(Wide Field Survey Telescope，以下简称WFST)，抢占时域天文观测研究制高点。而大靶面拼接主焦相机正是WFST望远镜的关键设备，科学成像采用9片9K×9K CCD芯片拼接而成，设计成像靶面直径达到D325mm，像面拼接平整度小于PV20um，是国内面积最大，达到国际领先水平的主焦相机，如图1所示。从表1可以看出WFST的焦面拼接平整度要求是最高的。主焦相机的研制首先要解决高精度测量的问题，尤其是在低温工况下的测量。 表1 国际大型光学图像巡天项目利用的望远镜和安装的CCD拼接相机参数表 　　相机研制团队在WFST望远镜副总设计师、中国科学技术大学物理学院核探测与核电子学国家实验室王坚教授领导下，进行了主焦相机关键技术的攻关，包括探测器真空低温封装，大靶面探测器高精度测量和拼接，探测器低噪声低功耗读出和驱动，高效相机控制等。对于大靶面探测器高精度测量，研制团队攻克了低温工况下高精度平面度非接触测量的难点，基于激光三角测量法提出了适合于传感器低温封装工况下的差分三角测量方法(Differential Triangulation Measurement)，在真空封装下的测量误差不超过0.5%，重复测量精度能达到±2μm。并在此基础上完成DTS测量仪的研制(如图2所示)，并最终完成WFST主焦相机低温工况下的测量，如图3所示。目前WFST主焦相机已经完成研制，运往冷湖和望远镜本体进行安装和联调联测。图1 WFST主焦相机及其焦面拼接图2 高精度测量仪DTS 相关成果于2023年7月发表在测量和仪器的知名杂志IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement。 　　本工作获得中国科学技术大学创新团队培育基金，重要方向培育基金，国家自然科学基金委，双一流学科建设，深空探测实验室前沿科研计划的资助。
    时间： 2023-08-03
    作者： 情绪波动
  • 鑫图实时图像拼接和实时景深融合功能将免费为MIchrome显微摄像头用户开放
    搭载MIchrome 5 Pro相机的显微镜在移动载物台的数秒钟时间，如同手机全景摄影一样，完成了显微视频图像到全景拼接的整个过程。 不论4倍、10倍，还是40倍，横轴、纵轴，还是任意角度，MIchrome 5 Pro都能快速准确拼接。 轻快、顺畅、省心！ 这样的体验来源于鑫图全新计算成像软件——Mosaic 2.0，不仅提供实时自动拼接功能，还同时提供实时景深融合（EDF）。 得益于鑫图自研的智能拼接算法模型结构，以及大量的显微图像训练和应用测试，Mosaic 2.0 不仅不会出现传统进口软件错拼的尴尬局面，而且和动辄数千美元的定价不同， Mosaic2.0完全向MIchrome 5 Pro用户免费开放。 技术发展到如今高度整合的程度，显微摄像头，尤其是旗舰级别的显微摄像头远不是简单的CMOS芯片、传输控制单片机、成像软件等硬件组合到一起再固定到显微镜接口上那么简单。以鑫图MIchrome 5 Pro为例，鑫图就做了这一技术的原型机，但直到2018年8月，带着智能算法的MIchrome 5 Pro才最终与用户见面。MIchrome 5 Pro的整个方案分为四层，算法、应用、软件层和硬件层。 “鑫图光电的核心竞争力其实是在最上两层，视觉的应用层以及核心的算法能力层。” 鑫图光电高级研发经理赵泽宇博士在发布会上提到，上文提到的实时图像拼接正是集中于这两个层面。 在MIchrome 5 Pro的这套显微成像解决方案中，实际上也涵盖了硬件和软件方面，承担核心图像处理功能的“ISP”就是其中创新意义的典型。 ISP也叫“图像处理引擎”，是目前苹果、华为、谷歌等手机行业一众大佬的竞争天王山所在，谁拿下品质更高的ISP，谁就能向消费者展示一个更精彩的世界。显微成像应用中，这个结合了自动白平衡、自动曝光、高动态范围等复杂算法的处理引擎拥有同样的重要性。 然而日益巨大的ISP算法处理量会让CPU不堪重负，传统方案往往不得不对图像质量进行让步或者导致传输速率急剧下降。 如何开发出更高质量的显微成像ISP，成为各个厂家面临的关键问题。 针对这一问题，作为科学成像领导者的鑫图光电，日前提出了全新的FPGA芯片端全ISP解决方案，创新地将显微行业首个自研ISP集成到28纳米工艺的FPGA芯片中，利用FPGA芯片巨大的并行处理能力完成图像的高速处理，并发布了基于该技术的MIchrome 5 Pro——这款姗姗来迟的显微相机。 可以预见的是，在信息量成十倍百倍增加的显微成像中，计算成像带来的优势将被更多的用户感受到。实时拼接和实时景深融合只是智能显微成像新模式的冰山一角，而鑫图此次发布的MIchrome 5 Pro，针对显微成像从硬件到ISP和算法的一揽子解决方案，作为先锋将居功至伟。产品型号 MIchrome 5 Pro MIchrome 20 MIchrome 6芯片型号 IMX264LQR-C IMX183CQJ-J IMX178LQJ-C芯片尺寸 2/3" 1" 1/1.8"快门方式 Global Rolling Rolling分辨率5MP20MP6.3MP 帧率 35fps@ 15fps@ 40fps
    时间： 2018-09-17
    作者： 鑫图光电
  • 电阻为零的超导微处理器问世 能效高出半导体同类产品八十倍
    根据最近的一项估计，目前数据中心的耗能已高达全球电力的2％，这一数字在10年内有望攀升到8％。为逆转这种趋势，科学家们正考虑以全新的方式简化数据中心的微处理器。日本研究人员将这一想法发挥到了极致，创建了一种电阻为零的超导微处理器。基于AQFP的MANA微处理器。图片来源：IEEE频谱网站《IEEE固态电路》杂志报道，这种超导微处理器可为更高能效的计算能力提供潜在的解决方案，但新设计目前需要低于10开尔文（或—263℃）的超冷温度。研究人员创建的这种绝热超导微处理器，从原理上讲，在计算过程中不会从系统中获得或损失能量。这个新的微处理器原型称为MANA（单绝热集成体系结构），是世界上第一个绝热超导体微处理器。它由超导铌组成，并依赖于称为绝热量子通量参量电子（AQFP）的硬件组件。每个AQFP由几个快速作用的约瑟夫森结开关组成，这些结开关只需很少的能量即可支持超导体电子设备。MANA微处理器总共由2万多个约瑟夫森结（或1万多个AQFP）组成。研究人员解释说，用于构建微处理器的AQFP已经过优化，可以绝热运行，从而可在相对低的时钟频率（高达10GHz左右）下恢复从电源中汲取的能量。与传统超导电子产品数百吉赫兹的运行频率相比，这个数字要低得多。但这并不意味着MANA达到了10GHz的速度。实验显示，MANA的数据处理部分可在高达2.5GHz的时钟频率下运行，这使其与当今的计算技术相当。这种铌基微处理器的入门价格取决于低温和将系统冷却至超导温度的能源成本。不过，即使将冷却成本计算在内，与最先进的半导体电子设备（如7纳米鳍式场效应晶体管）相比，AQFP的能源效率仍然高出约80倍。由于MANA微处理器需要液氦水平的低温，因此它更适合于使用低温冷却系统的大规模计算基础架构，例如数据中心和超级计算机。
    时间： 2021-01-18
    作者： KPC
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  • 【原创大赛】无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法

    【原创大赛】无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法

    [color=#333333]高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段范围窄、图谱合一、连续成像等特点，能够区分出地物光谱的细微差别，探测到其他宽波段遥感无法探测的信息。因此，高光谱遥感在生态、大气、海洋、农业、林业、矿业等诸多应用领域具有非常大的优势。近年来随着成像光谱仪硬件技术不断发展，成像光谱仪的体积越来越小、重量越来越轻、成本越来越低，因而利用成像光谱仪获取高光谱影像更为方便、快捷。随着无人机技术的日益成熟，基于无人机平台的新型遥感技术异军突起，得到科研工作者的青睐，从而将成像光谱仪与无人机高度集成获取地物无人机成像高光谱影像成为新的研究热点。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]然而由于无人机航拍受飞行高度，相机本身参数的影响，单张无人机影像所覆盖的区域面积不大，需要对多张影像进行拼接，才能有效地覆盖研究区域。无人机载高光谱影像图幅较小，为每幅影像单独添加控制点信息工作量大、耗时长，而对影像统一添加控制点信息将大大缩短工作时间，提高工作效率。近年来，学者们对无人机影像数据的拼接做了很多研究，主要方法有基于姿态参数（POS数据）的拼接、基于非特征的拼接和基于特征的拼接等，其中无人机影像的拼接大部分是针对RGB图像或者多波段图像，而针对无人机高光谱影像的拼接方法较少，特别是对于无人机高光谱内置推扫获取的高光谱影像数据，目前还没有研究者对其拼接方法进行研究。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]鉴于目前对无人机高光谱影像数据拼接技术存在的不足之处，本文旨在研究一种低空无人机载高光谱影像自动拼接方法，其具有易于实现、拼接精度高、光谱畸变小等优点，可实现无地面控制点的无人机载高光谱影像的自动拼接，以解决当前单幅无人机载高光谱遥感影像图幅过小的问题。[/color][b][color=#333333]1 [/color][color=#333333]仪器设备与数据处理流程[/color][color=#333333]1.1 [/color][color=#333333]数据采集设备[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本次试验地点在北京市大兴区南六环外黄村镇李村，无人机采用大疆无人机M600 Pro，在无人机平台上搭载的自主研发的高光谱成像仪GaiaSky-mini。无人机高光谱影像获取时间为2017年11月8日下午的12:00-14:00，天气为晴，无人机飞行高度为400米，采用的是2*4 binning方式获取高光谱影像（2是空间维的，4是光谱维），高光谱影像的空间分辨率约为20cm，此次飞行共获取24景高光谱影像数据，每景高光谱影像数据代表的地面幅宽约为190米*190米，面积约为36100平方米，其中每景高光谱影像数据之间的横向重叠率为50%，纵向重叠率为40%。[/color][b][color=#333333]1.2 [/color][color=#333333]数据的预处理与分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]无人机高光谱影像的预处理在SpecView软件中进行，包括镜像变换、黑白帧校准、大气校正。[/color][b][color=#333333]1.3 [/color][color=#333333]无人机高光谱影像拼接流程[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比，根据其信噪比的峰值筛选出特征波段，然后基于SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配，图像拼接过程中利用经纬度信息及墨卡托投影（Mercator）纠正图像的变形，同时利用重投影空三（Reproj）算法细化高光谱相机参数。在高光谱影像拼接之前选择是否对拼接图像进行匀色，最后得到拼接好的高光谱影像数据。[/color][b][color=#333333]1.4 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接效果检验[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]为了准确地验证高光谱影像拼接结果的有效性，提取了拼接结果重叠区域和非拼接图像相同经纬度的8个采样点的光谱反射率，利用光谱角填图（SAM）、波谱特征拟合分类法（SFF）及二进制编码（BE）对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算，得到一个0-1的匹配度分值，结果总分值越高，则相似性越好。[/color][b][color=#333333]2 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接结果分析[/color][color=#333333]2.1 [/color][color=#333333]高光谱拼接图分析[/color][color=#333333] [/color][/b][color=#333333]以高光谱拼接图像的任意三波段作为RGB（R:red,G:green, B:blue）伪彩色合成图为例，从图1可知，从总体上看，对图像特征点明显的区域，是否选择匀色对高光谱影像的拼接无显著差异。但在特征点不显著区域则图像显示差异较大，如图2可知，对拼接图像是否采用匀色对高光谱影像的“图”有较为显著的差异，显然在采用匀色对拼接结果的“图”效果更好，而匀色是否对高光谱影像的“光谱”有较大的影响，则需要进一步的分析验证。[/color][align=center][color=#333333] [/color][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,491,317]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301711364656_1384_488_3.png!w491x317.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图1 高光谱影像拼接前后效果图（以RGB伪彩色为例）[/color][/align][align=center][img=,404,223]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301711509831_6894_488_3.png!w404x223.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图2 高光谱影像重叠区域拼接匀色与否对比[/color][/align][b][color=#333333]2.2 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接光谱分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]为了进一步验证高光谱影像拼接结果的有效性，本文提取了拼接结果重叠区域中典型地物（如植被、土壤、房屋等）的8个采样点的光谱反射率及拼接前2景图像对应位置的光谱反射率进行对比分析，这8个采样点的光谱反射率曲线如图3所示。图3中第一条光谱和第二条光谱代表的是拼接前2景图像重叠区相同位置的光谱反射率，未匀色和匀色分别代表的是未匀色和匀色拼接图像相应位置的光谱反射率。从图3可知，反射率较高的地物，其拼接前后的光谱重叠率较高，如第三类和第六类地物；而反射率较低的地物，其拼接前后的光谱差异较大，如第七类地物所示。总体而言拼接前后高光谱图像的光谱反射率曲线相似度非常高，拼接后其光谱反射率曲线保留了未拼接前高光谱图像的反射率曲线的大部分信息。[/color][align=center][img=,467,450]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301712198573_4784_488_3.png!w467x450.jpg[/img][/align][align=center][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,470,450]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301712340082_5650_488_3.png!w470x450.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图3 8个采样点拼接前光谱曲线与拼接后光谱曲线对比分析[/color][/align][b][color=#333333]2.3 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接前后光谱匹配度分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]在高光谱影像的实际应用中不仅注重空间信息更加注重其光谱信息，因此为了更为准确地验证拼接方法的有效性，分别选用光谱角填图（SAM）、波谱特征拟合分类法（SFF）及二进制编码（BE）对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算，得到一个0-1的匹配度分值， SAM、SFF和BE三者总分值越高，则相似性越好，具体计算结果如表1所示。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]从表1可以看出，在SAM方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.959，最大值为1，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.958，最大值为0.995；在SFF方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.881，最大值为0.999，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.807，最大值为0.995；在BE方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.942，最大值为1，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.883，最大值为1；在SAM、SFF和BE三者总分值方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.826，最大值为2.999，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.801，最大值为2.985，因此是否对高光谱图像的拼接结果采用匀色处理，对其光谱并无太大影响。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]不同采样点之间，当利用第一条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时，得出的匹配结果与利用第二条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时不一样，这是因为两景图像虽然有着重叠区域，但是受空间分辨率的影响，并不能保证存在重叠区的高光谱图像，其相应像素代表的地面物体完全相同，因此光谱曲线存在差异是正常的。为减少两景图像重叠区相同像素光谱的差异性，在选择采样点时尽量选择周边较为均一的地物。[/color][align=center][color=#333333]表1　影像拼接前后其光谱相似度评价[/color][/align] [table=327][tr][td=1,10] [align=center]采样点1[/align] [/td][td=1,2] [align=center][b] [/b][/align] [/td][td=4,1] [align=center]光谱匹配度鉴定结果[/align] [/td][/tr][tr][td]SAM[/td][td]SFF[/td][td]BE[/td][td]总分[/td][/tr][tr][td=5,1] [align=center]第一条光谱[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]第二条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.965[/align] [/td][td] [align=center]0.883[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.848[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]未平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.959[/align] [/td][td] [align=center]0.901[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.859[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.958[/align] [/td][td] [align=center]0.897[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.856[/align] [/td][/tr][tr][td=5,1] [align=center]第二条光谱[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]第一条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.965[/align] [/td][td] [align=center]0.889[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.854[/align] 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[align=center]第二条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.979[/align] [/td][td] [align=center]0.940[/align] [/td][td] [align=center]0.977[/align] [/td][td] [align=center]2.896[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]未平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][td] [align=center]0.981[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][td] [align=center]2.970[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.990[/align] [/td][td] [align=center]0.969[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][td] [align=center]2.954[/align] [/td][/tr][tr][td=5,1] [align=center]第二条光谱[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]第一条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.979[/align] [/td][td] [align=center]0.936[/align] [/td][td] [align=center]0.977[/align] [/td][td] [align=center]2.892[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]未平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.989[/align] [/td][td] [align=center]0.968[/align] [/td][td] [align=center]0.983[/align] [/td][td] 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T440P处理速度快7.7个小时；在处理120景和500景无人机高光谱影像时，ThinkPadT440P处理速度显然更慢，甚至出现笔记本卡死/蓝屏重启，而DELL7520则正常拼接。[/color][align=center][color=#333333]表2 硬件配置及图像拼接效率对比[/color][/align][table=323][tr][td=2,1] 笔记本[/td][td]DELL7520[/td][td]ThinkPad T440P[/td][/tr][tr][td=1,4] 硬盘配置[/td][td]CPU[/td][td]i7-7700HQ[/td][td]I7-4710MQ[/td][/tr][tr][td]内存[/td][td]64GB[/td][td]16GB[/td][/tr][tr][td]硬盘[/td][td]SSD[/td][td]SSD[/td][/tr][tr][td]显卡[/td][td]NVIDIA Quadro M2200，4GB[/td][td]NVIDIA GeForce GT 730M＋Intel GMA HD 4600, 1GB[/td][/tr][tr][td=1,4] 效率对比[/td][td]24景[/td][td]1小时[/td][td]5小时[/td][/tr][tr][td]50景[/td][td]1.8小时[/td][td]9.5小时[/td][/tr][tr][td]120景[/td][td]3.5小时[/td][td]20小时，进程1/3[/td][/tr][tr][td]500景[/td][td]8.5小时[/td][td]笔记本卡死[/td][/tr][/table][b][color=#333333]3 [/color][color=#333333]结论[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本文对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比，并根据其信噪比的峰值筛选出特征波段，利用SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配，墨卡托投影（Mercator）纠正图像的变形以及重投影空三（Reproj）算法细化高光谱相机参数的方法对无人机高光谱影像进行自动拼接并对拼接结果进行匀色，同时运用SAM、SFF和BE光谱匹配算法验证了高光谱影像拼接算法的可行性。研究表明本文提出的无人机高光谱影像拼接算法解决了当前单幅无人机载高光谱影像图幅过小的问题，且对无控制点的无人机载内置推扫式的高光谱遥感影像可实现自动拼接，且拼接效果好、精度高、光谱畸变小，研究结果为其他无人机载高光谱遥感影像的自动拼接提供借鉴，同时无人机高光谱影像的拼接结果可应用于大范围的高光谱遥感影像分类与识别、土地利用/覆盖分类、精细农业、环保、矿产矿物勘测等多种领域中。[/color][b][color=red]本文参考文献[/color][/b][color=#333333]：黄宇,陈兴海,刘业林,等.无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法.测绘地理信息,2019,44(05):24-28.[/color]

  • 《针织棉服装》和《针织拼接服装》两项针织产品标准正式出台

    由国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会于2011年5月12日正式批准发布的GB/T 26384-2011《针织棉服装》和GB/T 26385-2011《针织拼接服装》两项针织产品标准将于2011年9月15日正式实施，在各大标准信息中心可以购买获取。这两项新标准的出台弥补了针织服装产品标准体系中针对棉服装和拼接服装两类产品的标准空缺问题，也解决了生产企业对于相关产品长久以来标准选用的难题。GB/T 26384-2011《针织棉服装》适用于鉴定以针织物为主要原料，以各种纺织纤维为填充物制成的棉服装产品；GB/T 26385-2011《针织拼接服装》适用于以针织物为主要面料拼接而成的服装。若您的产品涉及到以上相关标准，应准确掌握新标准的内容，合理调整生产过程中相关的各种参数，以保证您的产品质量符合最新要求。

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