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公开(公告)号：CN109753912A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811620045.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明揭示了一种基于张量的多光谱掌纹匹配方法，该方法包括如下步骤：S1：得到目标掌纹图像，S2：预处理步骤；对S1步骤中得到的目标掌纹图像中的感兴趣图像进行预处理；S3：特征提取步骤；对经S2步骤预处理后的灰度图像上的掌纹兴趣点提取；S4：存储步骤；将S3步骤提取到的掌纹特征存储至掌纹信息库，再对掌纹信息库中的信息进行提取；S5：特征点匹配步骤；对S4步骤提取到的掌纹信息进行特征点匹配；S6：图像匹配分数计算，根据匹配点对间的结构信息构建张量，求解匹配分数判断匹配结果。本发明利用了一种新的算法实现了在颜色空间上的去相关，使得各层色彩空间之间的对比度更强，同时各层图片也具有了更为丰富的特征信息。
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公开(公告)号：CN109859119B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910011177.4
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应低秩张量恢复的视频图像去雨方法，包括如下步骤：首先提取视频的任意相邻两帧进行差分，再通过计算梯度方向直方图来判断雨与水平方向的倾斜角度，最后通过自适应张量恢复算法输出清晰度更高的视频。对于仿真数据，可以通过图像的客观评价标准来评判恢复视频的结构与质量。本发明能够考虑到风对雨的影响，能够去除与水平方向存在一定的倾斜角的雨点，另外，本发明不需要训练大量的数据样本，可以直接对输入的视频图像进行去雨，能够改善视频图像的质量，提高视频图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN109859119A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910011177.4
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应低秩张量恢复的视频图像去雨方法，包括如下步骤：首先提取视频的任意相邻两帧进行差分，再通过计算梯度方向直方图来判断雨与水平方向的倾斜角度，最后通过自适应张量恢复算法输出清晰度更高的视频。对于仿真数据，可以通过图像的客观评价标准来评判恢复视频的结构与质量。本发明能够考虑到风对雨的影响，能够去除与水平方向存在一定的倾斜角的雨点，另外，本发明不需要训练大量的数据样本，可以直接对输入的视频图像进行去雨，能够改善视频图像的质量，提高视频图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN109753912B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201811620045.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/12
Abstract: 本发明揭示了一种基于张量的多光谱掌纹匹配方法，该方法包括如下步骤：S1：得到目标掌纹图像，S2：预处理步骤；对S1步骤中得到的目标掌纹图像中的感兴趣图像进行预处理；S3：特征提取步骤；对经S2步骤预处理后的灰度图像上的掌纹兴趣点提取；S4：存储步骤；将S3步骤提取到的掌纹特征存储至掌纹信息库，再对掌纹信息库中的信息进行提取；S5：特征点匹配步骤；对S4步骤提取到的掌纹信息进行特征点匹配；S6：图像匹配分数计算，根据匹配点对间的结构信息构建张量，求解匹配分数判断匹配结果。本发明利用了一种新的算法实现了在颜色空间上的去相关，使得各层色彩空间之间的对比度更强，同时各层图片也具有了更为丰富的特征信息。
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