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公开(公告)号：CN110097159A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910353278.X
申请日：2019-04-29
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于汉明码的QR码认证方法及系统，包括步骤：步骤S1、将QR码信息进行编码以生成初步QR码；步骤S2、将所述初步QR码中的数据模块进行分组；步骤S3、将(7,4)汉明纠错机制将3比特认证信息嵌入到所述初步QR码中得到最终的模块矩阵；步骤S4、对所述终的模块矩阵进行掩模操作；步骤S5、对QR码的信息进行认证。本发明不仅抗打印拍照，还具有信息容量大的特点。本发明方法中，通过(7,4)汉明码修改模块矩阵中的模块嵌入认证信息。在固定的QR码纠错级别下，本发明能够嵌入的更多的认证信息。
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公开(公告)号：CN106303158B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610872036.8
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种视频图像中的条纹异常检测方法。本发明具体实现如下：首先获得目标视频，提取视频序列中的图像，并将图像的存储格式由多通道转化为单通道的灰度图像存储格式；其次将灰度格式图像序列依次做前后帧的差帧处理，得到差值图像序列；并将差值图像序列进行形态学中腐蚀去噪处理；然后将去噪图像序列和差值图像序列进行Sobel算子锐化处理，得到两组图像序列并分别进行行投影，得到两组投影数据；对两组投影数据进行方差计算，通过去噪处理得到投影数据和未去噪处理得到投影数据的方差比,判断是否存在横纹。本发明能识别图像是否存在水平横纹，有效降低对无横纹图像的检测误判。
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公开(公告)号：CN108510496A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810313311.1
申请日：2018-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20021 , G06T2207/20052 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明提出了一种基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法。首先计算待测图像的梯度图，图像的边缘信息可以从梯度图中得到，然后把梯度图进行分块，并进行DCT变换，因为DCT域的交流系数反映了图像的边缘和清晰度，接着差分矩阵来分析DCT域的交流系数信息，通过计算差分矩阵的奇异值，并构造响应函数来表示块的图像的模糊程度，最终用均值和方差去归一化图像块响应之和，来消除图像内容的影响。实验表明该方法得到的模糊分数与人眼对图像的主观评价分数高度一致。本发明的检测模型考虑到图像变模糊过程中的边缘变宽，清晰度变弱等特点，并有效的消除图像内容的影响，因此检测准确率很高，而且检测效率快，整体性能优于前人的方法。
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公开(公告)号：CN108470318A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810116930.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分组策略和邻域关系定位的三维网格双重水印方法。本发明通过先嵌入鲁棒水印和后嵌入脆弱水印达到对三维模型进行版权保护和内容认证的作用。鲁棒水印利用三维模型顶点的分布特性对顶点进行分组来嵌入水印信息，脆弱水印则通过调节模型顶点和一环邻域之间的几何关系来嵌入水印。其中，方法利用双目标优化模型进行双重水印耦合处理，来解决鲁棒水印和脆弱水印相互干扰的问题。本发明方法提取水印不需要原始网格，并且鲁棒水印与脆弱水印互不干扰。同时，鲁棒水印能抵抗常见攻击，攻击包括几何变换、噪声、顶点重排序、简化和细分，脆弱水印具有篡改定位功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106385580B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610873192.6
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像灰度分布特征的视频抖动检测方法，包括：第一步，分别统计行灰度值和列灰度值，计算行灰度值的期望和方差以及列灰度值的期望和方差；第二步，在行方向上做个假设检验，判定在垂直方向有无发生抖动；第三步，在列方向做个假设检验，判定在水平方向有无发生抖动。本发明在判断视频有无发生抖动时，可以将部分物体发生移动和视频抖动区分开来，计算量小，检测效率快，检测准确率高，算法实时性好。
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公开(公告)号：CN106254864B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610872016.0
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种监控视频中的雪花和噪点噪声检测方法。本发明首先做差帧处理消除固定背景影响，并进行最大类间方差法得到最佳二值化阈值，再使用最佳阈值二值化差帧图，以突显干扰特征；其次均分二值图像为小区域统计小区域中的统计量；最后通过统计量的平稳性来判断是否存在雪花噪声或噪点噪声的方法。该方法能检测出含有雪花噪声或近似均匀分布噪点噪声的图像，有较好的适应性。本发明基于真实场景样本数据进行统计确定判断阈值，雪花噪声和噪点噪声检测率高，实时性好。
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公开(公告)号：CN106485703A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610873849.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/48 , G06K2009/485
Abstract: 本发明涉及一种基于图像梯度DCT变换的模糊检测方法，本发明在前人方法的基础上进行改进，使其效率大大提高。本发明通过对标准数据库中的图像进行检测，首先将待测图像转换到梯度域，通过对梯度图进行分块，然后对分块后的梯度图以块为单位转换到DCT域，并求所有块的非直流系数能量之和，最后利用图像的方差归一化该图像的能量之和得到最终的模糊分数。实验结果证明该分数能够非常准确地反映人眼对图像的模糊程度的主观评价。另外，本发明的检测模型具有很好的稳定性，而且快速DCT变换大大节约时间，提高了检测效率高，这也使得其大大优于前人的方法。
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公开(公告)号：CN106408563A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610871496.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10016 , G06T2207/20076 , G06T2207/20224 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明涉及一种基于变异系数的雪花噪声检测方法。本发明中变异系数的数值能够用来衡量前后帧图像的差异变化大小，根据正常视频相邻帧的图像信息量变化会在一定范围内，而出现雪花噪声之后变化程度明显偏大导致该数值有显著偏差的思想来对噪声帧进行区分；同时采用效用函数对变异系数进行放大处理，并采用小概率原理和假设检验的数学统计思想对相邻n个效用函数值进行数学统计，并最终根据数学统计值的变化幅度来区分出噪声帧。本发明在检测视频雪花噪声方面有较高的准确性，也为之后的去除雪花噪声得到更好的视觉效果做出了很好的铺垫。
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公开(公告)号：CN106373125A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610871490.1
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/4647 , G06K9/6218 , G06T2207/10016 , G06T2207/30168 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的雪花噪声检测方法。本发明以获取像素点灰度值整体分布状态为基础，通过将前后图像帧分别转化到灰度空间，然后把所有像素点的灰度值聚类到n个区间，以灰度直方图的形式展现其分布状态，并计算出各自的信息熵，最后通过比较前后帧信息熵的变化大小来判断视频流中是否存在雪花噪声。本发明中当实际计算值不小于既设阈值且后一帧的值比前一帧大或者当实际计算值小于既设阈值但前一帧标记为噪声帧时，我们最终判定其真实存在雪花噪声，否则认为是正常图像。本发明在检测视频雪花噪声方面有较高的准确性，也为之后的去除雪花噪声得到更好的视觉效果做出了很好的铺垫。
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