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公开(公告)号：CN103475879A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310408052.8
申请日：2013-09-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频编码中边信息生成方法，在编码端分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值，并与预定的阈值比较，得到分类信息值，从而判定该位置块为运动缓慢或运动剧烈模式；如果位置块运动缓慢，编码端直接将该位置块丢弃不传，然后将分类信息值传送到解码端，解码端按照直接插值算法生成边信息；如果位置块运动剧烈，则将分类信息值传送到解码端，解码端按照精细的运动估计插值算法生成边信息。本发明方法在不增加编码复杂度的情况下，不仅提高了编码效率，又能以较小的解码代价获得更精确的边信息，从而有效提高图像解码质量。
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公开(公告)号：CN103475431A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310405006.2
申请日：2013-09-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比条件下的基于最佳随机共振的频谱感知方法，包括：认知用户采样步长h以及随机共振系统参数b初始值设定。认知用户将采样信号送往融合中心。融合中心依据采样数据计算得到混合信号方差，再计算并调整随机共振系统参数a，使随机共振系统与认知用户采集的低信噪比混合信号达到最佳匹配。融合中心对最佳随机共振系统的输出信号进行FFT快速傅立叶变换，并利用认知无线电频谱感知算法对输出信号进行检测，判断主用户信号是否存在。通过本发明提出的方法，随机共振系统可以根据环境噪声自适应地改变系统参数，有效地解决了微弱信号的检测问题。
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公开(公告)号：CN103475879B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310408052.8
申请日：2013-09-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/30 , H04N19/547
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频编码中边信息生成方法，在编码端分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值，并与预定的阈值比较，得到分类信息值，从而判定该位置块为运动缓慢或运动剧烈模式；如果位置块运动缓慢，编码端直接将该位置块丢弃不传，然后将分类信息值传送到解码端，解码端按照直接插值算法生成边信息；如果位置块运动剧烈，则将分类信息值传送到解码端，解码端按照精细的运动估计插值算法生成边信息。本发明方法在不增加编码复杂度的情况下，不仅提高了编码效率，又能以较小的解码代价获得更精确的边信息，从而有效提高图像解码质量。
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公开(公告)号：CN104301729B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201410453588.6
申请日：2014-09-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/147 , H04N19/124 , H04N19/30 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开一种无反馈分布式视频编码的码率控制方法，主要是解决在无反馈分布式视频编码系统中的，在编码端实现对Wyner‑Ziv帧的码率控制问题。该方法是在编码端增加码率控制模块，该模块包括有两部分：（1）计算源WZ帧与相邻关键帧在DCT域的各系数带的相关性，并根据相关系数选取量化矩阵；（2）进行低复杂的边信息估计，位平面的码率分配。本发明方法在保证编码端的低运算复杂度的基础上，实现对码率的控制，减小了解码端的复杂度和解码时延。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103220052A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310126464.2
申请日：2013-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种针对协作认知无线电系统增强系统检测鲁棒性的解决方法。其主要包括：认知系统中多个处于不同地理位置的认知用户独立地对需要检测的频谱环境进行采样，获得感知信号；认知用户将采样得到的感知数据通过认知系统中的控制信道发送给认知从基站；认知从基站接收到多个感知信号，认知从基站将感知信号拆分成多个较短的时隙相同的感知信号段，然后通过数据融合得到一个感知信号矩阵；计算感知信号矩阵协方差矩阵，以及协方差矩阵的最大特征值和最小特征值，及最大最小特征值比；将特征比值与判决阈值比较，判定有无频谱空洞。通过使用本发明提出的方法可以有效提高协作用户较少情况下的系统检测性能。
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公开(公告)号：CN103200133A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310093868.6
申请日：2013-03-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/891
Abstract: 本发明涉及一种基于网络流引力聚类的流量识别方法，该方法包括两阶段：1）训练阶段：选取网络流量的特征属性，对每条网络流做归一化处理后，形成流量训练集；由Z分数选取出孤立流，并将其隔离；在所有的非孤立流流量集中，利用半监督学习的网络流引力聚类原理和方法，对训练集的每条网络流进行迭代分类学习；最后完成对孤立流的分类，形成流量分类模型；2）识别阶段：形成待识别的网络流序列；依据引力聚类原理，对网络流量中的每条待识别网络流进行流量引力分类，由流量簇映射到具体网络流量业务类型，完成网络流量的识别。使用本方法发明，能识别未知和加密流量，解决聚类识别的局部最优解问题，提高识别的精确度。
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公开(公告)号：CN103220052B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310126464.2
申请日：2013-04-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提供了一种针对协作认知无线电系统增强系统检测鲁棒性的解决方法。其主要包括：认知系统中多个处于不同地理位置的认知用户独立地对需要检测的频谱环境进行采样，获得感知信号；认知用户将采样得到的感知数据通过认知系统中的控制信道发送给认知从基站；认知从基站接收到多个感知信号，认知从基站将感知信号拆分成多个较短的时隙相同的感知信号段，然后通过数据融合得到一个感知信号矩阵；计算感知信号矩阵协方差矩阵，以及协方差矩阵的最大特征值和最小特征值，及最大最小特征值比；将特征比值与判决阈值比较，判定有无频谱空洞。通过使用本发明提出的方法可以有效提高协作用户较少情况下的系统检测性能。
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公开(公告)号：CN103886864A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410074630.3
申请日：2014-03-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L19/018 , G10L25/78
Abstract: 本发明提供了一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其主要包括：量化步长Δ、补偿因子α以及离散余弦变换级数t的初值设定。通过网络传输信道获取原始音频，将待测音频按照L值进行音频分段，L值的选取是有限的经典值，检测时依次遍历这些有限值进行分段检测；对分段后音频进行DWT变换，并对变换后的音频系数做直方图，依据直方图中纵坐标的值，设置一条横截线，此横截线与直方条相交可得n个截点；计算相邻截点之间的最大偏差值T，并依据T值判断待测音频是否含有隐秘信息。通过本发明的提出，隐写检测系统可以对待测音频进行盲检测，不需要预先知道隐秘信息在嵌入时的参数，有效的解决了对含秘音频的检测问题。
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