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公开(公告)号：CN119559543A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411482548.4
申请日：2024-10-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法。首先，通过高斯滤波器、Gabor滤波器和小波滤波器分别得到平滑图像、纹理图像和细节图像，融合后经特征金字塔网络处理，获得基于频率域特征的真伪概率；其次，通过反锐化掩模和DnCNN去噪模型得到差值图像和噪声图像，融合后同样经特征金字塔网络处理，获得基于空间域特征的真伪概率。频率域与空间域特征共同构成图像的内容无关特征。此外，通过ViT模型提取图像的内容相关特征，获得基于内容相关特征的真伪概率。最终，将三种真伪概率加权融合，输出图像的真伪判定结果。本发明在跨生成模型及不同数据源的伪造图像检测中表现优异，具备较强的泛化性和通用性。
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公开(公告)号：CN118609015A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410644380.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于帧差卷积神经网络的视频重点区域分析方法，包括：利用SVM分类器对每个视频帧进行分类，确定视频帧所属类别；基于卷积神经网络和LSTM网络构建场景类别识别模型，用于对视频帧进行场景类别标记；根据场景类别设计热力图提取方案，对输入的图像数组数据生成灰度图作为热度权重；根据视频帧所属类别，利用热力图与加权矩阵相乘得到的结果，获取权值最大的区域作为截取部分的中心点；根据计算出的截取部分的中心点坐标对视频帧进行裁剪，将处理后的竖屏画面在前端进行显示。本发明能够准确地进行视频的裁剪，最后在前端显示出裁剪后视频画面的重点部分，提供更好的竖屏观看体验。
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公开(公告)号：CN117876756A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311782472.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力引导的对抗样本防御方法，包括：收集数据集，将数据集按7:2:1的比例分为训练集、验证集和测试集并进行预处理；搭建结合注意力机制模块的卷积神经网络模型，即对抗样本防御模型；将经过预处理后的数据集输入到搭建好的对抗样本防御模型中进行对抗训练并保存最优权重；将保存的最优权重加载到搭建好的模型中作为最终的防御方法。本发明方法在较低的实施成本下，能够提供更强大、更全面的防御能力，解决了现有防御方法在面对多种对抗样本时存在的防御成本高和鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN117726912A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311641564.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的深度伪造图像检测模型，引入空间域、频率域和共生矩阵特征多域特征作为不同GAN结构生成图像的“共有特征”，即提取全局RGB特征作为空间域特征，设计频谱特征提取模块来提取图像二维频谱中存在的特征，设计共生矩阵提取模块来提取图像中的自然数据统计信息；提取多域特征后，基于融合机制设计出生成图像检测模型，将三种不同域特征进行融合后送入同一个骨干网络进行特征提取以及分类预测。基于多特征融合的模型充分利用了不同域的“共有特征”，同时设计了混合数据集，在保证检测速度的基础上平均检测精度得到提升，有效提高模型的泛化性，从而应对无法确定图像具体来源的GAN伪造图像检测问题。
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公开(公告)号：CN110288565B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910428515.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种碳纤维复合芯导线的缺陷识别方法、装置及存储介质，本发明利用了缺陷往往占整个图像很小比例的特点，以像素个数最多的灰度区间的中值作为该行或者该列中所有像素的灰度值，这样得到的处理后的图像就是不带缺陷的图像，再用带缺陷的图像减去不带缺陷的图像，得到的背景差分图就是只有缺陷的图像了，这样能够提高缺陷识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110119677A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910246680.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像分类网络的碳纤维复合芯电缆破损检测方法采用X成像的方式对碳纤维复合芯电缆进行图像采集；对采集的碳纤维复合芯电缆图像进行预处理操作，分别得到训练样本与检测样本；确定起始残差网络的输入输出及中间部分的结构，构建碳碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络；使用训练样本训练碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络，保存训练效果最优的模型；使用检测样本进行检测，根据碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络分类输出，自动标记出图像中的破损位置。该方法能够自动实现碳纤维复合芯电缆破损检测，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN105303537B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510844775.1
申请日：2015-11-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种医学图像三维血管显示增强方法，将血管增强看作一个滤波过程，以寻找符合人类血管管状特征的几何结构为主线。该方法首先是基于血管的形状特征，设计出一个类似管状的滤波器；然后是基于血管方向、直径的多样性，构造出一个方向和尺度均可调的滤波器组；最后是将滤波器组与待增强CTA/MRA图像进行空间卷积，经过一系列后处理得到最终增强图像。本发明公开的方法能够有效地改善血管的可视化效果，尤其是血管末梢的微小血管，以及对背景区域(比如相对平坦的面状区域、斑点状区域)与噪声的抑制，为构造一个性能优异的术中导航系统提供了坚实的基础。
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公开(公告)号：CN103106643B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310030711.9
申请日：2013-01-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种低采样率下四元数域彩色图像恢复的方法，属于数字图像处理技术领域。本发明首先在四元数域表达一幅彩色图像，即将彩色图像的R分量，G分量，B分量的值分别放在四元数的三个虚部里面；然后，利用均匀随机矩阵对原始整幅彩色图像进行下采样，得到采样后的部分彩色图像；然后，我们将部分彩色图像进行存储或者传输；最后，利用四元数的实数表达形式及四元数矩阵填充理论，通过采样后的部分彩色图像将原始彩色图像恢复出来。本发明方法利用四元数运算法则约束性强的特点，提高了低采样率情况下彩色图像恢复的精度，同时简化了采样时的复杂度和数据存储量。
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公开(公告)号：CN104091346A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410356582.7
申请日：2014-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种全自动CT图像冠状动脉钙化分数计算方法。该方法首先利用同一病人的冠状动脉CT造影图像，分割心脏及主动脉区域，提取冠状动脉中轴线并命名，然后将这些结果通过图像配准映射到普通CT图像上，生成一个用于钙化点检测的感兴趣区域，从而精确定位CT图像中位于冠状动脉血管壁上的钙化点。此外，利用冠状动脉中轴线命名结果，本方法还能区分属于不同冠状动脉主要分支的钙化点。本发明公开的方法能够有效提高冠状动脉钙化分数计算的准确性及计算机辅助诊断的效率。
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公开(公告)号：CN112801212B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110229582.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本半监督学习的白细胞分类计数方法，首先对显微镜拍摄的血细胞图像用图像处理方式清晰定位到单个白细胞，得到待分类细胞图像；对细胞图像选取部分进行人工标注，分别得到标注样本与无标注样本，分配训练样本和测试样本；确定分类网络的输入输出及中间部分的结构，构建基于双网络结构的半监督分类网络；使用少量标注样本和大量无标注样本训练半监督分类网络，保存训练效果最优的模型；对定位的单个白细胞图像进行分类，根据半监督分类网络输出每张图像的分类信息，从而统计出白细胞每类的数量。该方法能够在少标注情况下实现白细胞图像分类统计，且检测效率和精度高。
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