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公开(公告)号：CN104143188A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410320983.7
申请日：2014-07-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度边缘表达的图片质量评价方法，该方法根据人类视觉系统理解自然场景时对边缘和轮廓的严重依赖性，在小波域利用多尺度边缘表达进行图像质量评价：首先在多尺度上计算图像小波变换得到小波因子的模及幅角，然后再计算原图和失真图小波因子模的结构相似性，即多尺度模相似算法来进行图像的质量评价；或者由小波因子模的局部极大值得到图像的多尺度边缘表达，计算多尺度边缘的结构相似性，即多尺度边缘相似算法来进行图像的质量评价。本发明所述的图片质量评价方法具有良好的性能，M2S方法和M3S方法都比广泛使用的峰值信噪比和简单的结构相似性方法性能更好。
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公开(公告)号：CN104063864A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410298499.9
申请日：2014-06-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，该方法利用了基于四元数矩阵的彩色图像表示，以矢量信号的形式来整体处理彩色图像并计算四元相位叠合图，并与传统的复数相位叠合图组合，构成一种可以描述图像结构轮廓清晰程度的显著图——混合相位叠合图。本发明同时对计算出的显著性图进行直方图分析，取相位叠合的加权平均值作为衡量图像清晰程度的指标，最后计算出图像的模糊系数。本发明是一种能够体现彩色图像的轮廓结构信息的显著性方法，通过有效地利用彩色通道之间的相关性以及人眼视觉特性，提高对彩色图像模糊度估计的准确率。
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公开(公告)号：CN102571485B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110419266.6
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种在微博平台上识别机器人用户的方法，通过分析用户好友的社会关系来区分正常用户和机器人用户。该方法获取用户的好友之间的关系信息和交互程度信息，利用Fruchterman-Reingold算法得到用户的好友关系网络图，通过分析关系网络图来鉴别机器人用户。本发明区别于传统的用户举报等检测机制，这种方法是建立在分析用户的社会特点上，具有更高的主动性和精确性。
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公开(公告)号：CN102571484B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110418586.X
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种检测网络水军以及找到网络水军的方法，首先建立蜜罐帐号；通过帐号管理模块对所有蜜罐帐号进行统一筹划，确定蜜罐帐号的发帖和关注策略；从收集的帐号中检测机器人帐号；帐号特征模块对帐号特征向量进行描述，这个向量包括多维；帐号检测模块对收集的帐号，根据帐号特征向量符合机器人帐号特性的多少来检测网络水军；利用检测出来的机器人帐号找到更多的机器人帐号和水军。本发明能够从社交网络中找到更多的机器人帐号或者水军帐号，确定水军军团分布。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102542536B
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201110367151.7
申请日：2011-11-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于广义均衡模型的画质增强方法，步骤：第一步、读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I，计算I的直方图H。第二步、对直方图H进行预处理，得到新的直方图H′。第三步、对直方图H′进行基于广义均衡模型的最优化，得到优化后的直方图第四步、验证色调失真的非线性度，若非线性程度过高，调整参数后返回第三步。否则进行第五步。第五步、完成到图像的映射，得到增强后的图像本发明采用了更加合理的广义均衡模型，给出了更加灵活和严格的对比度增强的目标函数。并通过约束对比度增强造成的色调失真的非线性度，使得对比度增强的同时，色调得到了均衡。本发明增加了画质增强的适用范围和灵活度，得到了更好的画质增强效果。
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公开(公告)号：CN102436641B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110304655.4
申请日：2011-10-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于波原子变换和非参数模型的电影自动修复方法，根据电影中划痕方向集中在垂直方向上的特性，使用波原子变换可以有效地描述划痕的特性，将检测和修复过程结合起来，取得了在修复的效果和实时性上取得了良好的结果；另外，通过对系数增加新的约束，该方法对于噪声的抑制也具有效果，可以将电影去噪和划痕修复有机结合；根据斑块在空间域和时域上都不具有连续性的特点，结合了帧间和帧内信息提高了斑块的检测准确性，并采用非参数模型对斑块部分进行修复，最终实现了电影的噪声、划痕和斑块的自动化修复。由于划痕在之前的处理中得到修复，使用非参数模型只需修复斑块部分，使得系统的修复时间节约了70%。
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公开(公告)号：CN102122354B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110060863.4
申请日：2011-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于自适应特征块选择的步态识别方法，通过对步态能量图中的人体区域进行分块，根据无衣着和携带物状态干扰的训练数据得出每块区域的统计信息，在测试时通过分块计算统计信息而自动选取符合训练数据统计信息规律的特征块，有效克服了因行人衣着、携带物状态变化对步态识别造成的不利影响，同时保留了人的头、肩等部位特征，提高了步态识别的有效性。本发明不需要任何先验知识，特征选择的计算复杂度比现有非监督特征选择的步态识别方法降低了28％，同时平均识别率可比于现有基于监督特征选择的步态识别方法。
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公开(公告)号：CN102156880B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110090467.6
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于改进的社会力模型的异常集群行为检测方法，用于解决复杂高密集度场景中人群异常行为的检测与定位，考虑到行人速度对相互间作用力的影响，使其更好的描述行人间的相互作用力，即行人受到的社会力。用光流法跟踪均匀分布在前景像素中的粒子，得到行人的速度场，用改进的社会力模型，计算出行人受到的社会力。统计每个前景矩形块中行人的速度和受力，设定阈值，判断每个矩形块中行人行为不稳定性的级别，并视不稳定性高的矩形块为异常块，既能够检测异常行为又能通过矩形块对异常行为进行了准确的定位。
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公开(公告)号：CN102831583A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210273937.7
申请日：2012-08-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于分形分析的图像视频超分辨率与增强方法，步骤：读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I，计算I的梯度Gradori；对I进行基于内插的超分辨率处理，得到高分辨率图像的估计值H'；计算H'的梯度Gradest；分别通过Gradori和Gradest计算I和H'对应像素的分形维数Dori，Dest和分形长度Lori，Lest；通过分形维数和长度的尺度不变性重新估计出高分辨率图的梯度GradH；以H'和GradH为约束，重新估计出高分辨率图像本发明以图像的像素为分形集，以像素对应的梯度为分形集的测度计算出图像局部分形维数和长度，并根据分形维数的尺度不变性，对超分辨率问题进行约束；通过引入分形长度的尺度不变性这一约束，可以用于图像和视频的画质增强，尤其是纹理增强上。
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