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公开(公告)号：CN107067372B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201610899325.7
申请日：2016-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征是，首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况，提出了改进的平滑算子，建立新模型一，有效的抑制了椒盐噪声，但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况，以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生，引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函，建立新模型二；本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象，更多的保留了图像的纹理细节特征，去噪效果较经典模型更具优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107067372A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201610899325.7
申请日：2016-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征是，首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况，提出了改进的平滑算子，建立新模型一，有效的抑制了椒盐噪声，但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况，以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生，引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函，建立新模型二；本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象，更多的保留了图像的纹理细节特征，去噪效果较经典模型更具优越性。
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公开(公告)号：CN105913382A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610115932.X
申请日：2016-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种阈值寻优的高保真各向异性滤波方法，首先用小波变换提取图像的高频部分，在高频部分用二阶微分量曲率模值来反映局部信息，并建立高保真各向异性滤波模型；再用最小均方算法进行阈值寻优，进一步控制扩散强度；然后用建立的高保真各向异性滤波模型对提取的高频部分进行处理，对处理后的高频系数和原来的低频系数进行小波重构，得到去噪后图像作为输出。有益效果：可避免将图像的尖峰、角点误认为噪声，保护了细节信息，还可提高边缘检测的准确性，增强图像滤波效果，故去噪性能较现有技术中的经典模型更具优越性，而且运行时间有了明显提高。
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公开(公告)号：CN105913382B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610115932.X
申请日：2016-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种阈值寻优的高保真各向异性滤波方法，首先用小波变换提取图像的高频部分，在高频部分用二阶微分量曲率模值来反映局部信息，并建立高保真各向异性滤波模型；再用最小均方算法进行阈值寻优，进一步控制扩散强度；然后用建立的高保真各向异性滤波模型对提取的高频部分进行处理，对处理后的高频系数和原来的低频系数进行小波重构，得到去噪后图像作为输出。有益效果：可避免将图像的尖峰、角点误认为噪声，保护了细节信息，还可提高边缘检测的准确性，增强图像滤波效果，故去噪性能较现有技术中的经典模型更具优越性，而且运行时间有了明显提高。
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公开(公告)号：CN105023004B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510471000.4
申请日：2015-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种曲率与小波轮廓增强相结合的人脸识别算法，首先用图像的水平集曲率和小波增强人脸图像的整体轮廓，从而忽略人脸识别中光照、人脸的表情和部分遮挡物的影响，然后用PCA算法提取人脸特征。现有方法在光照、表情和遮挡不同时，识别率和鲁棒性会大大降低；为了克服光照、表情、姿势等非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，并提高识别方法的鲁棒性，本发明利用了水平集曲率及SRC的优点，提出了一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法，该算法充分利用了水平集曲率的性质、人脸图像轮廓的不变性和人脸图像轮廓对光照的不敏感性，在现有的稀疏表示理论基础上，提高了非约束性人脸的识别率，增强了识别系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105023004A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510471000.4
申请日：2015-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00067 , G06K9/00087
Abstract: 本发明公开了一种曲率与小波轮廓增强相结合的人脸识别算法，首先用图像的水平集曲率和小波增强人脸图像的整体轮廓，从而忽略人脸识别中光照、人脸的表情和部分遮挡物的影响，然后用PCA算法提取人脸特征。现有方法在光照、表情和遮挡不同时，识别率和鲁棒性会大大降低；为了克服光照、表情、姿势等非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，并提高识别方法的鲁棒性，本发明利用了水平集曲率及SRC的优点，提出了一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法，该算法充分利用了水平集曲率的性质、人脸图像轮廓的不变性和人脸图像轮廓对光照的不敏感性，在现有的稀疏表示理论基础上，提高了非约束性人脸的识别率，增强了识别系统的鲁棒性。
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