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公开(公告)号：CN109193181A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811036563.0
申请日：2018-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种与滤波器和功分器集成的四单元微带天线阵列，包括依次相连的四单元微带天线阵列、微带一分四功分器和微带滤波器。本发明的四单元微带天线阵列，将微带天线单元组成四单元微带天线阵列来提高增益，通过微带一分四功分器来给四单元微带天线阵列进行馈电，并采用同轴线馈电的方法，既降低了损耗、增大了微带天线单元间的隔离度，又增大了四单元微带天线阵列的带宽，在微带一分四功分器的输入端连接一个微带滤波器，使得天线阵列能够稳定地工作在2.4-2.5GHz的频段，有着较强的实用性。
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公开(公告)号：CN108932699A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810374666.1
申请日：2018-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变换域的三维匹配调和滤波图像去噪方法,包括如下步骤：一、将采集到的图像进行灰度转换并进行加噪处理；二、利用三维块匹配滤波得到图像的预估计数据；三、小波分解变换以提取步骤二得到的预估计图像中的高频部分进行滤波，为避免边缘模糊，引用拉普拉斯高斯算法构建新算子带入扩散模型，最后小波重构以得到原始图像的最终逼近；四、通过Canny算子对边缘进行检测以及计算各模型的峰值信噪比和结构相似度来分析该方法的有效性和可行性；本发明性能优越，内部信息保护更具完整性，运算速度合理，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN108876736A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810562838.8
申请日：2018-06-04
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T2207/30148
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的图像阶梯效应消除方法，包括如下步骤：步骤A，将输入到FPGA的RGB图像进行灰度转换，得到值为0‑255的灰度信号；步骤B，将转换所得灰度图像进行均值滤波的图像预处理，减少图像的灰度值的尖锐变换；步骤C，将灰度图像进行小波分解，分解为一个包含原图像基本信息的低频分量ILL和包含原图像详细信息的高频分量IHH，并对ILL再次分解得到其低频分量ILL；步骤D，利用Canny算子对ILH1处理，并进行图像重构，最终获得消除阶梯效应的图像信息。此种方法以FPGA为基础，将输入的图像信号进行阶梯效应消除，在保证图像处理算法的实时性的同时，又可以充分利用FPGA的IP核所具备的定制功能，满足更多具体需求。
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公开(公告)号：CN104616249B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201410680142.7
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于曲率变分的小波变换图像去噪算法，其特征在于包括步骤1算法描述：对输入的待去噪图像进行小波变换，再将水平集曲率作为校正因子引入到变分模型中，建立基于曲率变分的小波变换图像去噪算法；步骤2算法验证：针对曲率变分模型的第一项是图像平滑过程中的扩散项，而设计该曲率变分模型的第二项为图像结构的控制函数，以维持图像的整体结构；步骤3算法仿真：采用MATLAB软件的仿真算法，以其仿真结果来分析算法的时效性和复杂性。本发明的算法使得处理出更加清晰的图像，以接近原始图像，去噪后的图像信噪与TV模型比较，提高了15个dB左右，较经典的小波阈值去噪算法提高了25个dB左右，且清晰度大幅度提高。
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公开(公告)号：CN107067372A
公开(公告)日：2017-08-18
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：CN104484860B
公开(公告)日：2017-05-17
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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公开(公告)号：CN104410434B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410737346.X
申请日：2014-12-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B1/7105
Abstract: 本发明涉及一种改进的非标准约束恒模盲多用户检测算法，其特征在于包括步骤1算法描述：以瑞利分布为变步长，应用于非标准约束恒模算法中，构造基于瑞利分布变步长的非标准约束差分恒模算法；步骤2算法验证：将非标准约束恒模的自适应算法公式与差分形式相结合，构造基于瑞利分布变步长的非标准约束差分恒模算法；步骤3算法仿真：采用MATLAB软件进行仿真，以其仿真结果来分析算法的抗多址干扰能力、抗远近干扰能力以及信道跟踪能力。本发明算法的抗多址干扰能力、抗远近效应能力以及信道跟踪能力强，能够很好地解决码分多址蜂窝移动通信中存在的多址干扰问题。
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公开(公告)号：CN104616254A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510012886.6
申请日：2015-01-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种小波与Canny算法相结合的图像去噪方法，首先对输入的待去噪图像进行小波分解，得到低频分量和高频分量；其次根据去噪过程中图像梯度的变化趋势，构造一个趋势保真项，建立去噪模型；然后在低频分量中用Canny算法做边缘检测，建立控制函数；接着调节参数，选取适合的控制函数，利用去噪模型分别对低频分量和高频分量作扩散去噪处理；最后将处理后的高频子带和低频子带重构，得到去噪后的图像。本发明复杂度低，时效性高，能够解决现有的ROF去噪算法去噪后的图像存在“块状效应”的问题。
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公开(公告)号：CN104517266A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410801885.5
申请日：2014-12-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于边缘检测算子的混合自适应图像去噪方法，包括以下步骤，步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、建立平均曲率扩散算法的局部坐标模型；步骤三、建立自适应混合去噪模型；步骤四、用半隐式加性算子分裂（AOS）数值算法对步骤三的图像进一步处理。本发明用局部坐标二次微分这种边缘检测算子代替梯度算子，自适应的控制整个扩散过程，方法简单；结合两种算法的优缺点，取长补短，复杂度低，降低了处理时间；图像的峰值信噪比大幅提高，受噪声污染的图像处理后更加清晰。
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公开(公告)号：CN104463811A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410835528.0
申请日：2014-12-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于能量泛函的图像平滑与锐化算法，包括以下步骤：(1)将各向异性扩散方程转化为最小化能量泛函；(2)将动态方程以内在坐标形式表示；(3)建立能量泛函(4)建立图像的梯度阈值函数k＝e-αt；(5)引入保真项建立基于能量泛函的图像平滑与锐化算法；(6)用中心差分数值算法对步骤五的结果进一步处理。本发明算法需要的信息量少，方法简单，实现图像去噪，使受污染图像更接近原始图像。
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