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公开(公告)号：CN107292852B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710589456.X
申请日：2017-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩理论的图像去噪算法，通过空域的图像块匹配技术初步找到图像相似块，接着在SVD域进行图像相似性的匹配，提升匹配精度，最终确认目标图像的相似块。根据相似块的低秩特性，对相似块所组成的矩阵进行奇异值分解。同时在对奇异值加权计算的权值确定问题上，不仅考虑图像噪声强度，而且考虑图像细节的复杂程度，即通过噪声强度和熵来共同确定权值，最终实现更好的去噪效果。本发明可以取得更好的匹配效果，在求解低秩模型时运用加权的概念，权值的设置不仅依赖于奇异值的大小，同时依赖于图像熵，使权值设置兼顾图像细节和整体结构，可以获取更加精确的权值设置，也藉此获取了比一般算法更高的去噪性能。
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公开(公告)号：CN110852962A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911035976.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于回归树分类的双重映射学习压缩人脸图像复原方法。在训练阶段，首先将得到的残差人脸图像不重叠分块，对应位置压缩图像块向外扩展后分块构成训练样本集；再对每个压缩图像块进行二次重叠分块，对得到的每个子块进行多维特征提取再进行回归树分类；通过分类结果引导压缩图像块进行全局回归和多局部线性回归的双重映射；得到的双重映射作为压缩图像块和残差图像块之间的非线性回归模型；将上述模型应用到待清晰的图像块中，得到复原后的残差图像块；按照位置顺序将残差图像块无重叠拼接后再加上压缩图像，得到最终复原后的清晰人脸图像。
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公开(公告)号：CN107483931B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710646984.4
申请日：2017-08-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/14 , H04N19/147 , H04N19/182 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种基于显著度的HEVC帧内编码深度划分快速决策方法，首先读入当前编码帧以及当前帧以像素为单位的显著度值，计算当前帧不重叠的以4×4像素块为单位的显著度值，再计算当前帧所有的最大编码单元(LCU)的显著度值并归一化，然后根据比例将当前帧按LCU层归一化后的显著度值划分为低显著度、中显著度和高显著度三个区域，并根据LCU所属的显著度区域为其设置HEVC帧内编码时不同的深度划分范围，最后对当前帧中每一个LCU按照设置的深度范围进行HEVC帧内编码，选择率失真代价最小的深度为最优的帧内编码深度。本发明通过显著度信息来缩小HEVC帧内编码时LCU的最优深度查找范围，能够有效减小HEVC帧内编码的计算复杂度和编码时间，且编码效率的损失很小。
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公开(公告)号：CN109285146A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811001682.2
申请日：2018-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法，其特征在于，读入参考图像与失真图像，计算参考图像各像素的恰可觉察失真JND；基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理；计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的差异图像；对差异图像以4×4像素块为单位计算边缘点所占比率，根据比率与阈值的关系将差异图像分为平滑4×4块区域与结构化4×4块区域；对平滑区域以4×4块为单位计算PSNR并做归一化处理；对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度；融合平滑区域归一化的PSNR和结构化区域的相似度得到失真图像的最终质量评分。优点：更有效地表达了误差特性，提高了失真图像质量评价的准确度。
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公开(公告)号：CN107481237A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710751855.1
申请日：2017-08-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧温度特性的红外阵列图像热斑检测方法，首先读入当前帧以及相邻的前后多帧红外阵列图像，根据多帧红外图像估计当前红外图像中阵列的平均温度，然后对当前红外图像分块计算其最高温度与平均温度，根据图像块和阵列的平均温度差异选出可能存在热斑的可疑图像块，对可疑图像块根据其最高温度与平均温度的差异确定候选热斑，最后根据周围邻域图像块的温度梯度特性挑选出真正热斑，并根据热斑最高温度与阵列平均温度的比值对热斑进行严重程度的分类。本发明通过多帧温度特性来估计阵列的平均温度，提高了热斑检测的准确性；直接根据温度特性在整帧图像内进行热斑的检测和分析，避免了阵列识别不准确对热斑检测的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104574359B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410610741.1
申请日：2014-11-03
Applicant: 南京邮电大学 , 南京恒新天朗电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主从摄像机的学生跟踪定位方法，该方法不影响课堂的正常教学，对光线等外界环境的变化适应性较强，并且能够处理有两名学生站起的情况。该方法使用两个从摄像机和一个带云台装置的主摄像机。从摄像机可自动或手动生成感兴趣区域，使用背景差分法检测有无学生进入或离开感兴趣区域，且向主摄像机发送检测结果；主摄像机根据从摄像机传递过来的信息判断站起的学生数目，并根据站起的学生数目选择全景录制模式或定位录制模式，其中定位录制模式中使用帧间差分法检测所有运动目标的轮廓，判断轮廓中心点最高的目标为站起的学生，并根据其坐标和面积驱动主摄像机完成转动和缩放，实现对学生的定位。
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公开(公告)号：CN103957410B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410156286.2
申请日：2014-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种基于残差频域复杂度的I帧码率控制方法，该方法为：读入一个I帧图像，若是序列的第一帧，则置初始缓冲区水平为零，并设置I帧码率量化模型的两个参数为经验值；根据目标码率、帧率和缓冲区充满度计算当前I帧的目标比特数；计算亮度分量帧内预测残差的频域系数的平均绝对值作为编码复杂度；根据提出的I帧码率‑量化‑复杂度模型计算量化步长；用计算出的量化步长对当前I帧进行率失真优化编码，确定各宏块编码的最优模式；如果当前编码完成的是序列的第一帧，则不需更新码率模型参数，从序列的第二帧编码完成后，使用之前编码帧的实际编码结果用线性回归的方法更新参数；之后读入下一个I帧进行编码，直至序列所有帧编码完成。
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公开(公告)号：CN103957410A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410156286.2
申请日：2014-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种基于残差频域复杂度的I帧码率控制方法，该方法为：读入一个I帧图像，若是序列的第一帧，则置初始缓冲区水平为零，并设置I帧码率量化模型的两个参数为经验值；根据目标码率、帧率和缓冲区充满度计算当前I帧的目标比特数；计算亮度分量帧内预测残差的频域系数的平均绝对值作为编码复杂度；根据提出的I帧码率-量化-复杂度模型计算量化步长；用计算出的量化步长对当前I帧进行率失真优化编码，确定各宏块编码的最优模式；如果当前编码完成的是序列的第一帧，则不需更新码率模型参数，从序列的第二帧编码完成后，使用之前编码帧的实际编码结果用线性回归的方法更新参数；之后读入下一个I帧进行编码，直至序列所有帧编码完成。
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公开(公告)号：CN101715070B
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910234279.9
申请日：2009-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种特定监控视频中的背景自动更新方法，用于户外监控时对光照变化、建筑投影随太阳高度变化、风吹树叶晃动这些变化，能够实时、准确地进行更新。其方法如下：1)如果差分图像不存在变化区域，则没有动目标出现，判断结束。2)如果存在，原因待定。将此帧存储，采集下一帧，继续判断差分图像是否存在变化区域：①如果不存在，则认为之前是瞬间的光线变化，无响应。②如果存在，则将此帧存储，读取下一帧。3)对当前帧做同上方式处理，如果存在变化区域，则将此帧也存储起来。4)对这连续三帧图像做三帧差，若有变化区域，就认为有目标进入。否则就认为是其他原因，无响应。5)选择最新一帧替代原背景。
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公开(公告)号：CN119515777A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411436735.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复值深度卷积网络和梯度信息的盲图像质量评价方法，包括：获取待评价的失真图像；利用梯度检测算子生成对应的梯度图像；将失真图像及其对应的梯度图像分别通过结构相同的复值深度卷积网络以提取多层次特征；其中复值深度卷积网络首先利用双树复小波变换得到输入图像的高频与低频复值响应，之后对高频与低频响应都使用三层复值卷积块来提取多层复值卷积特征，并使用高低频特征聚合块来融合高频分路和低频分路的对应层复值卷积特征，而且高低频特征聚合块的融合特征传递给下一层高低频特征聚合块以得到多层次特性；最后，将失真图像与梯度图像经复值深度卷积网络输出的多层次特征级联。本发明更好地提取了结构信息。
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