公开(公告)号：CN103871041A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201410108363.7

申请日：2014-03-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张爱新 ,  金波 ,  徐光耀 ,  李建华 ,  王芳 ,  李生红

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/40

Abstract: 一种基于认知正则化参数构建的图像超分辨率重构方法，利用人眼认知理论为每一个图像分块计算合适的正则化参数，称之为认知正则化参数，并将其引入到求解稀疏表示的过程中，然后再结合基于稀疏表示的超分辨率重构方法对所有分块进行重构，最后重组所有重构后的分块得到高分辨率图像。将本发明用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用固定正则化参数的方法。

公开(公告)号：CN101980542B

公开(公告)日：2012-08-22

申请号：CN201010545800.3

申请日：2010-11-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 李建华 ,  张爱新 ,  郑毅贤 ,  李生红 ,  管超

IPC: H04N7/64 ,  H04N5/913 ,  H04N7/26 ,  H04N7/50

Abstract: 一种视频处理技术领域的基于时序振动和纠错码的视频数字指纹嵌入及其检测方法，通过生成用户指纹曲线并将用户指纹曲线通过帧移位法嵌入视频中，然后生成追踪指纹并进一步嵌入视频中，得到含追踪指纹的视频，另一方面通过非盲检测提取待检测视频中的数字指纹，然后采用基于纠错码的追踪指纹编码对提取出的指纹序列进行相关性参数计算，最终确定该指纹对应的用户。本发明基于时序振动设计曲线指纹，使合谋生成的视频拷贝不再具备商业价值，从而实现保护版权的功能；基于纠错码设计追踪指纹，实现对非法散布者的追踪，加强该数字指纹系统的抗合谋性能。

公开(公告)号：CN102609920A

公开(公告)日：2012-07-25

申请号：CN201210037326.2

申请日：2012-02-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张爱新 ,  李建华 ,  崔国庆 ,  王云程 ,  李生红

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种基于压缩感知的彩色数字图像修复方法，包括步骤一，对原始受损图像进行预处理，将图像破损处的值赋为0；步骤二，对图像进行分块，并分析生成各图像块破损处的退化矩阵；步骤三，将步骤二得到的图像块与退化矩阵相乘，得到待采集信号；然后将待采集信号利用CS稀疏基表示得到相应的稀疏信号，最后将稀疏信号与随机生成的高斯测量矩阵相乘，得到观测信号；步骤四，采用基于全变差的对数障碍函数法对步骤三中得到的CS观测信号进行恢复，得到修复图像。本发明不依附于图像的具体结构，针对不同的图像的恢复效果相似，可以在不同的环境中使用。

公开(公告)号：CN101872398A

公开(公告)日：2010-10-27

申请号：CN201010200730.8

申请日：2010-06-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张爱新 ,  李建华 ,  郑旭平 ,  李生红 ,  张继昊 ,  金波 ,  王翔宇

IPC: G06F21/00 ,  H04B1/707 ,  G06T1/00

Abstract: 一种信息处理技术领域的基于码分多址和分集技术的抗合谋数字指纹方法，包括以下步骤：给每个购买者分配由多级编号组成的用户标识码；在嵌入指纹时先对原始载体图片划分成子图片，然后在每一子图片中采用CDMA技术将用户的各级编号嵌入到子图片的全局DCT变换系数中；当发现可疑拷贝后，结合原始载体图片，首先从每一个子图片中检测出可疑用户的各级编号和对应的指纹强度值，然后采用分集技术综合各个子图片的检测结果，精确判定其中的一个合谋者。本发明对载体图片的质量影响小，合谋者检测复杂度低，检测正确率很高。

公开(公告)号：CN101655972A

公开(公告)日：2010-02-24

申请号：CN200910195778.1

申请日：2009-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 马进 ,  张爱新 ,  李建华 ,  李生红 ,  金波 ,  朱彤 ,  李哲

IPC: G06T1/00

Abstract: 本发明涉及的是一种图像处理技术领域的基于小波域的图像拼接盲检测方法。本发明用广义高斯分布来拟合图像小波高频子带系数，并将估计出的拟合广义高斯分布密度函数作为实际高频子带系数的概率密度函数，利用二者的差别提取统计特征。在发生拼接篡改时，由于统计特征的改变，能利用这些特征对图像的真伪进行判定。本发明可以解决高阶统计特征准确率低，运行时间长的问题，从而使拼接篡改盲检测的效率和实用性大大提高。本发明被用于对实际的拼接图片检测，实验表明，该方法的实时性强，能够取得不错的效果，为进一步发展该领域奠定了很好的基础。

公开(公告)号：CN101655913A

公开(公告)日：2010-02-24

申请号：CN200910195780.9

申请日：2009-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张爱新 ,  李建华 ,  苏波 ,  李生红 ,  金波 ,  姚丹红 ,  陈香苹

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像技术领域的分形维数的计算机生成图像被动检测方法。首先在训练阶段对自然图像与计算机生成图像库中的每幅图像分别进行子块筛选，然后对每个图像子块分别计算其分形维数，进而得到一组特征向量，最后将该系列特征用支持向量机进行训练得到最优分类器参数；在测试阶段，首先将待测图像进行如上类似处理得到分形特征向量，然后利用训练阶段得到的最优分类器进行分类鉴别进而得到检测结果。本发明在传统的差分盒分形维数方法基础上增加了扩展窗口、基于动态规划思想的数据复用及可变盒子高度机制，这些都使得方法在计算复杂度和检测率上有了较大的提高。