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公开(公告)号：CN106530240A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610867432.1
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合和全变分优化的图像去雾方法，利用本发明算法进行去雾复原后的图像无论在清晰度、对比度和颜色的保真度方面都取得很好的视觉效果，不仅保留了重要的景深边缘结构，还原出清晰的近景纹理，还解决了因存在高亮度近景物体带来的先验失效问题；另外，该算法还在处理效率上具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN106101100A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610415213.X
申请日：2016-06-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/302 , H04L63/083
Abstract: 本发明公开了一种基于隐写分析的视频内容监管系统和方法，该系统实现对某单位综合信息平台的视频数据进行监管。该系统监管模式分为两种：静态监管和动态监管，分别于单位综合信息平台原视频数据中心以及数据接入网关处获取视频数据，然后进行隐写分析处理，对处理的结果再进行分析和处理，从而实现对某单位综合信息平台的视频数据进行静态和动态的双重有效监管，很好地保障了视频数据的安全传播。
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公开(公告)号：CN106056557A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610409700.5
申请日：2016-06-12
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/30192
Abstract: 本发明公开了一种基于改进大气散射模型的单幅图像快速去雾方法，该方法针对大气散射模型的缺陷，将原散射模型中的大气光与透射率分别重新定义，并以改进模型为基础，首先依据雾气浓度特征对有雾图像进行场景分割；然后，借鉴He方法所提的腐蚀法，采用平均策略估计出场景入射光L；其次，通过最大化每个场景的对比度信息粗略估计出场景透射率T，并提出一种基于环境特征的透射率自适应调节机制，以实现柔性去雾；最后，提出一种导向全变分模型对初始估计结果进行边缘优化，将优化结果导入改进的散射模型，复原出清晰图像。该方法能有效解决光照不均匀、过增强和过饱和等问题，且在去雾能力，其普适性和去雾速度都优于现有的主流去雾方法。
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公开(公告)号：CN104158604B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410359181.7
申请日：2014-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于平均共识的分布式协作频谱感知方法，针对实际场景中，认知用户在感知信道以及信息交互信道都会受噪声影响这一情形，设计了在交互信道存在噪声的情况下适用于共识算法的迭代矩阵，各认知用户首先进行本地能量检测，并将检测值作为平均共识算法中的初始迭代值；依据恒虚警概率原则，求得判决门限η；依据最小均方误差准则构建迭代矩阵；各认知用户将自己的状态传给邻居认知用户，同时接收邻居认知用户传来的状态，经过P次迭代后，各认知用户将当前的状态值与门限η相比较，作出最终判决。本发明方法使得各认知用户的感知信息在交互信道存在噪声的情况下依然能够收敛，提高了频谱的检测性能。
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公开(公告)号：CN103237209B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310110552.3
申请日：2013-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/467 , H04N21/8358
Abstract: 本发明公开了一种基于区域DCT系数的H264视频水印方法，属于多媒体信息安全技术领域。本发明首先对视频I帧进行区域划分，通过计算每个区域的能量，选择合适的视频区域DCT系数进行水印嵌入，水印被分散嵌入到多个宏块，增强了水印的鲁棒性。视频区域DCT系数的更新采用了动态的量化步长，提高了水印的不可感知性。本发明在视频编码压缩的同时进行水印嵌入，减少了水印嵌入对视频码率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103164742B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201310113116.1
申请日：2013-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法，属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先，根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目，然后，通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念，在聚集度较高时打散粒子群，保持粒子群的多样性，提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度，且提高了神经网络的训练速度。
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公开(公告)号：CN105045932A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510557950.9
申请日：2015-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/182 , G06F16/2471
Abstract: 本发明涉及一种基于降序存储的数据分页查询方法，该方法针对HBase构建的大型Web信息系统应用场景不支持关系数据库原有的分页，解决了现有的HBase表分页查询算法存在资源消耗大、查询效率低的问题。该方法根据HBase中数据的存储特点，提出了一种以时间降序排列的分页查询算法，通过时间戳的降序排列，使最新的数据存储在表的顶端，从而满足用户对最新数据的访问需求。通过指定所查询数据大小和起始时间，由PageFilter函数来支持每页返回的行数，实现了将数据以时间降序排列，并分页展现给用户的功能，达到降低数据网络传输代价的目的。
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公开(公告)号：CN103024048B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201210548133.3
申请日：2012-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的资源调度方法，属于分布式计算和计算机网络应用领域。本发明从系统级节能角度出发，在满足云任务的执行时间和费用两个QoS需求的前提下，以系统总能耗最小为目标，对资源进行调度，可有效降低云数据中心的能源消耗；并进一步采用改进的遗传算法进行最优资源调度方案的搜索，通过引入正态分布的选择算子提高适应度适中的个体以保持种群多样性，利用正态分布模型根据适应度和进化代数设计交叉算子和变异算子以保持种群多样性和种群结构，从而有效提高了算法的收敛性能，减少了算法完成时间。
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公开(公告)号：CN104809170A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510164510.7
申请日：2015-04-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种云环境下面向树型数据的存储方法。该方法基于传统邻接表表示法存储树型数据，底层采用分布式列式数据库HBase，适用于云环境下大规模树型数据的高效存储。在时间上，该方法具有高效的数据管理性能，可以实现高效快速的数据查询、删除、更新等操作；在空间上，该方法比传统的邻接表表示法增加了少量的空间开销，但是随着树型数据的增加，增加的冗余信息空间开销会逐渐减少。
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