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公开(公告)号：CN110798749B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910993967.7
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: H04N21/8358
Abstract: 本发明公开了一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其在嵌入端，提取出原始视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第一三阶张量，每个第一三阶张量分子张量，彩色水印图像分子块，将每个子块的对角张量作为水印信息嵌入到对应的子张量中，进而得到含有水印子张量，最终得到含有水印的视频；在提取端，提取出含有水印的视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第二三阶张量，每个第二三阶张量分子张量，对每个子张量的对角张量进行处理，提取出水印信息，最终提取得到水印图像；优点是其将视频的时域信息和空域信息结合在一起，充分利用了视频的时空域之间的关系，鲁棒性好且不可感知性好。
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公开(公告)号：CN110798749A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910993967.7
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: H04N21/8358
Abstract: 本发明公开了一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其在嵌入端，提取出原始视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第一三阶张量，每个第一三阶张量分子张量，彩色水印图像分子块，将每个子块的对角张量作为水印信息嵌入到对应的子张量中，进而得到含有水印子张量，最终得到含有水印的视频；在提取端，提取出含有水印的视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第二三阶张量，每个第二三阶张量分子张量，对每个子张量的对角张量进行处理，提取出水印信息，最终提取得到水印图像；优点是其将视频的时域信息和空域信息结合在一起，充分利用了视频的时空域之间的关系，鲁棒性好且不可感知性好。
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公开(公告)号：CN116137059B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310401940.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了基于多层次特征提取网络模型的三维点云质量评价方法，对点云数据进行手工特征提取，获取灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离；构建多层次特征提取网络模型，基于所述灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离对所述网络模型进行训练，获取局部质量分数；基于所述局部质量分数，通过平均池化策略获取点云全局质量分数，基于所述点云全局质量分数对三维点云质量进行评价。本发明采用多层次特征提取回归结构，并结合通道间注意力机制搭建质量评价网络，有效全面获取能描述失真点云特性的信息。
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公开(公告)号：CN116433452A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310433252.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉导向和阈值收缩的鲁棒水印技术，包括：编码器在视觉导向模块的指引下，调节各个区域的水印嵌入强度，使得嵌入强度均能在人眼视觉的容忍度范围内，从而达到较好的不可见性。其次，解码器在阈值收缩模块的作用下，通过软阈值化方式降低冗余信息，缓解水印为对抗噪声攻击而在鲁棒且非敏感区域分布，同时，该模块能降低来自噪声网络和载体图像自身的冗余信息，增强水印的提取能力。然后，利用判决器和编码器的对抗关系，提高生成的水印图像质量。本发明技术与其他模型进行了对比，证明了具有较好的不可见性和鲁棒性，同时在消融实验中对视觉导向模块和阈值收缩模块的作用进行了证明。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115880125A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310186948.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于Transformer的软融合鲁棒图像水印方法，包括：构建基于Transformer的端到端水印模型；其中，所述端到端水印模型包括：编码器、解码器、噪声层和鉴别器；将原始图像和原始水印输入所述编码器进行编码，获取编码图像；将所述编码图像输入所述噪声层进行噪声添加，获取噪声图像；将所述噪声图像输入所述解码器进行水印提取，获取解码后的水印；基于所述鉴别器，对所述编码图像进行鉴别。本发明在获得高质量的编码图像的同时，能够抵抗大部分的图像攻击，与现有技术方法相比，性能更好。
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公开(公告)号：CN112669225A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011392169.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本申请涉及一种基于结构分解的水下图像增强方法、系统及存储介质，涉及图像增强的技术领域，其包括获取原始的第一水下图像；将原始的第一水下图像分解为第一高频信息HFI和第一低频信息LFI；完成训练的UWCNN‑SD网络模型包括初步增强网络模型，所述初步增强网络模型包括LF增强网络模型和HF增强网络模型；将第一高频信息HFI输入至完成训练的HF增强网络模型中以得到增强后的第一增强高频信息，将第一低频信息LFI输入至完成训练的LF增强网络模型中以得到增强后的第一增强低频信息；将增强后的第一增强高频信息与增强后的第一增强低频信息通过像素级的相加得到初步增强的第一增强水下图像。本申请具有能够得到视觉质量更高、纹理细节更清晰的水下图像的效果。
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公开(公告)号：CN111476739A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010306405.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明涉及一种水下图像增强方法、系统及存储介质，解决了水下图像清晰度无法达到要求，其包括对原始图像信息白平衡处理与锐化处理；生成网络包括细化子网络以及感知子网络；将锐化图像信息作为细化子网络的输入以提取纹理细节特征图像信息，将原始图像信息与白平衡图像信息作为感知子网络的输入以提取全局特征图像信息；将纹理细节特征图像信息与全局特征图像信息相互叠加以形成预测图像信息；预测图像信息和所预设的标准图像信息作为输入，以区分预测图像信息与标准图像信息的真伪作为优化目标，利用所获得的映射关系进行原始图像信息的重建。本发明能够提供满足清晰度要求的水下图像。
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公开(公告)号：CN110838082A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910916950.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的立体视频鲁棒水印方法，其在水印嵌入端，将左、右视点彩色视频的亮度分量转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，将包含主要能量的两幅特征图的二维矩阵表示按序合成三维矩阵，三维矩阵转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，对得到的包含主要能量的特征图进行互不重叠的分图像块处理，确定待嵌块，根据原始的二进制水印序列中的每位比特修改每个待嵌块的左奇异矩阵中的系数得到对应的含水印块，对含水印块进行逆操作，最终得到含水印的立体视频；在水印提取端，以相同的方式分图像块处理，根据待嵌块确定待提取块，从每个待提取块中提取出水印信息；优点是其鲁棒性好，且不可感知性好。
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公开(公告)号：CN115115500A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210852829.9
申请日：2022-07-19
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种结合水下图像增强的水印嵌入方法，包括：提出了一种结合图像增强的水印编码器，将水印嵌入和图像增强整合到一个统一的结构中，在水印嵌入的时候考虑图像增强过程，在水印编码器中加入残差注意力模块，加强对质量退化区的关注，冗余嵌入五次水印信息，构建多尺度下采样融合的鉴别器，与水印编码器、水印提取器进行联合训练，直至损失函数收敛。本发明通过水印编码器将水印信息的嵌入和原始水下图像增强综合考虑，通过残差注意力模块调整原始水下图像的深度特征表示，提高水印图像的视觉质量和水印嵌入的鲁棒性，通过水印编码器、水印提取器、鉴别器联合训练，进一步提高视觉质量和水印信息的鲁棒性。
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