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

Inventor： 何周燕 ,  梁琪浩 ,  郁梅 ,  骆挺 ,  徐海勇

IPC: G06T17/20 ,  G06F17/18 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

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。

公开(公告)号：CN117527983A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311463828.6

申请日：2023-11-06

Applicant: 宁波大学科学技术学院

Inventor： 何周燕 ,  周宇航 ,  骆挺 ,  金充充 ,  黄江涛

IPC: H04N1/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于Transformer的图像信息隐藏方法，涉及图像信息处理领域，包括通过生成子网络将秘密图像隐藏到载体图像中，获得隐写图像；提取子网络从所述隐写图像中提取出秘密信息；鉴别子网络对载体图像和隐写图像进行区分；对所述生成子网络、所述鉴别子网络和所述提取子网络进行联合训练，最小化总损失；通道自注意力模块CSAB，通过计算通道维度上的自注意力建立通道关系，从而更关注有利于信息隐藏的特征通道，同时获得了更好的全局建模能力。并且通过对CSAB模块中NLE层的设计，增强了有利于信息隐藏的特征权重并抑制了不利的特征。

公开(公告)号：CN117522727A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311480119.9

申请日：2023-11-07

Applicant: 宁波大学科学技术学院

Inventor： 骆挺 ,  胡人之 ,  宋洋 ,  何周燕 ,  金充充

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/94 ,  G06T5/92 ,  G06T5/40 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明涉及低光图像处理技术领域，具体涉及基于去噪扩散概率模型的低光图像处理方法，包括以下步骤：S1：获取原始图像，执行去噪扩散概率模型DDPM的正向扩散过程，形成高斯噪声图像；S2：获取低光图像，并对其进行直方图均衡化处理；S3：对获取的低光图像进行Retinex分解，获取表征物体颜色的反射图；S4：利用S1中获得的高斯噪声图像和S2中获得的低光图像，采用隐式扩散模型DDIM执行反向扩散过程，从噪声图像中逐步移除噪声；S5：利用S2中获得初步增强的图像作为先验条件，指导DDIM的继续反向扩散过程，处理光照分布不均匀的局部区域；S6：在步骤S5的基础上，利用S3获得的反射图作为先验条件，继续引导DDIM的反向扩散过程。本发明，全面增强了低光度图像的清晰度和颜色，同时利用自适应加速生成策略实现高效的实时处理。

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

Inventor： 何周燕 ,  何灵强 ,  骆挺 ,  徐海勇 ,  宋洋

IPC: G06T1/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

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。

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

Inventor： 骆挺 ,  吴俊 ,  何周燕 ,  徐海勇 ,  宋洋

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。

公开(公告)号：CN114463318A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210134926.4

申请日：2022-02-14

Applicant: 宁波大学科学技术学院

Inventor： 何周燕 ,  钟才明 ,  骆挺 ,  李宏

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开一种多曝光融合图像的视觉质量评估方法，包括以下步骤：提取多曝光融合图像的结构特征；提取所述多曝光融合图像的自然性特征；提取所述多曝光融合图像的色彩特征；构建质量回归模型，利用所述质量回归模型对所述结构特征、所述自然性特征和所述色彩特征进行聚合，评估所述多曝光融合图像的视觉质量。本发明充分利用MEF图像的结构性、自然性和色彩性，大大提高了多曝光融合图像的视觉质量评估的准确性。