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公开(公告)号：CN114926355A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210449921.0
申请日：2022-04-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于l2范数的改进各向异性图像去噪算法，用以解决目前算法都存在的较为明显的边缘模糊现象，并且对于纹理细节信息保护不足、去噪不彻底的问题也有所解决，包括以下步骤：S1：对原始图像加入均值为零，方差分别为10，20，30，40的高斯噪声，获得待处理的含噪图像；S2：使用构建的基于l2范数的改进各向异性图像去噪NEW模型对待处理图像进行去噪，输出去噪后的图像。该基于l2范数的改进各向异性图像去噪算法，解决了传统各向异性模型存在的边缘和纹理细节信息模糊的问题，l2范数具有优化目标函数、防止模型为了迎合训练集而过于复杂以至于造成过拟合的优点，利用这一优点进一步提高NEW模型的去噪泛化能力。
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公开(公告)号：CN114638765A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210325152.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法,包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V‘；(3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间，获取增强图像。本发明能够有效改善光照不均匀导致图像模糊现象，使得图像的视觉效果更佳，同时抑制图像的高曝光部分。
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公开(公告)号：CN113724148A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110816774.1
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于：首先通过阈值分界的方式改进优先权函数，接着引入Jaccard距离作为匹配准则的约束条件，最后通过局域分割方式优化搜索策略，有效解决置信度项在迭代中快速趋向零和搜索策略较复杂的问题。本发明通过改进的阈值分界优先权函数，可以有效克服传统的Criminsi算法在多次迭代后置信度项趋向于零，导致图像修复顺序不合理，最终修复效果差的问题，并且使用自适应的样本块大小可以更好地恢复图像的局部纹理信息。
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公开(公告)号：CN108269264B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201611271169.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 豆籽粒的形状、大小等物理表征是豆类品质和种类判定的重要依据，快速准确地通过豆籽粒图像，检测辨别豆类的种类和品质是当今农业发展的一大问题。本发明提出一种基于梯度与曲率结合模型，G&C model的豆籽粒图像去噪及分形参数研究的方法。该发明首先用梯度与曲率相结合的图像处理方法对采集到的豆子图像进行去噪处理，随后对去噪后的豆籽粒图像进行分形参数研究，完成豆籽粒特征提取，最后通过特征值简洁有效的地对豆籽粒种类进行检测，从而为豆籽粒品种的检测提供一种有效的方法。
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公开(公告)号：CN107067372B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201610899325.7
申请日：2016-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征是，首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况，提出了改进的平滑算子，建立新模型一，有效的抑制了椒盐噪声，但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况，以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生，引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函，建立新模型二；本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象，更多的保留了图像的纹理细节特征，去噪效果较经典模型更具优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108038467A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711431688.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/46 , G06K2009/4695
Abstract: 本发明公开了一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法，人脸在实际环境中，伴随着各种不可预知的情况，会呈现出复杂多变的特性。为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征，本发明的方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像，将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来，使用粗细层次结合的分类方法来进行识别。新方法一方面增加了训练样本的数目，克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响，另一方面选取合适的训练样本，丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响。
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公开(公告)号：CN107610056A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710683688.1
申请日：2017-08-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供的基于全变分的混合加权维纳滤波图像去噪方法，包括如下步骤：步骤一：利用包括电荷耦合器件的摄像机采集需要处理的原始图像；步骤二：对所述摄像机采集到的原始图像进行灰度图像转换；步骤三：对转换后的灰度图像进行加噪处理；步骤四：采用由维纳滤波模型和全变分模型构成的混合模型对加噪后的图像进行去噪处理。本发明既能确保图像内部纹理信息的完整性，又能减少图像边缘角点特征信息的缺失。
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公开(公告)号：CN104331869B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410685365.2
申请日：2014-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明首先提供了一种图像曲率平滑方法，将图像水平集曲率作为一个二阶微分量，用来描述图像形态学特征，改善了图像处理效果。由于当图像受到噪声污染时，曲率会发生显著变化，本发明进一步将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到PM方法中，提出了一种梯度与曲率相结合的图像平滑方法，该方法不但可以保持图像的特征，而且峰值信噪比较以往的各向异性方法大幅度提高，复杂度低，时效性高，图像清晰度增加，相较以往图像平滑算法更具有效性和准确性，图像处理效果更好。
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公开(公告)号：CN104346786B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410621477.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。
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公开(公告)号：CN104484860A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410796018.7
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于拟正态分布的图像平滑算法，包括如下步骤：步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、引入PM算法的扩散系数步骤三、为保纹理，由通量函数，引入拟正态分布过程；步骤四、将步骤二中g1的曲线向右平移c(c＞0)，得到步骤五、用半隐式加性算子分裂(AOS)算法对图像进一步处理，经多次迭代得到清晰图像。本发明能够稳定的控制扩散过程，使图像在去噪和保边缘、纹理等细节信息方面都达到令人满意的效果，峰值信噪比大幅提高。
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