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公开(公告)号：CN110992266B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911234638.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度非局部统计本征的去马赛克方法及系统，其中，该方法包括：将测量数据按预设维度分离，对分离后的所有通道图像做初始化估计并组成多维度的预设图像组；设定样例图像子块，在预设图像组中多维度地查找与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对真实和模拟测量数据进行相似性约束，并联合数据矩阵的低秩正则化约束，构建目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像组的估计值；将估计值作为新预设图像组，循环迭代上述步骤至指定次数，得到目标去马赛克图像组。该方法利用自然图像在多维度区域以及非局部区域的相似结构信息，实现较高的去马赛克精度，保证图像细节的恢复。
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公开(公告)号：CN110335197A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910482098.1
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部统计本征的去马赛克方法，该方法包括以下步骤：将测量值按光谱通道分离后，分别进行初始化估计得到各通道的预设图像；设定样例图像子块，在预设图像中搜索与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对数据矩阵进行低秩正则化约束，并联合模拟测量值与真实测量值的最小化约束，得到优化重建的目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像的估计值；将估计值作为新的预设图像，循环迭代上述步骤至指定次数或算法收敛，得到目标去马赛克图像。该方法在压缩感知理论的基础上，充分利用了自然图像的非局部结构信息，提高了图像去马赛克重建精度，能够达到更好的去马赛克效果。
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公开(公告)号：CN110992266A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911234638.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度非局部统计本征的去马赛克方法及系统，其中，该方法包括：将测量数据按预设维度分离，对分离后的所有通道图像做初始化估计并组成多维度的预设图像组；设定样例图像子块，在预设图像组中多维度地查找与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对真实和模拟测量数据进行相似性约束，并联合数据矩阵的低秩正则化约束，构建目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像组的估计值；将估计值作为新预设图像组，循环迭代上述步骤至指定次数，得到目标去马赛克图像组。该方法利用自然图像在多维度区域以及非局部区域的相似结构信息，实现较高的去马赛克精度，保证图像细节的恢复。
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公开(公告)号：CN110335197B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201910482098.1
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部统计本征的去马赛克方法，该方法包括以下步骤：将测量值按光谱通道分离后，分别进行初始化估计得到各通道的预设图像；设定样例图像子块，在预设图像中搜索与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对数据矩阵进行低秩正则化约束，并联合模拟测量值与真实测量值的最小化约束，得到优化重建的目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像的估计值；将估计值作为新的预设图像，循环迭代上述步骤至指定次数或算法收敛，得到目标去马赛克图像。该方法在压缩感知理论的基础上，充分利用了自然图像的非局部结构信息，提高了图像去马赛克重建精度，能够达到更好的去马赛克效果。
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公开(公告)号：CN113408414A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110679300.7
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提出了一种基于高光谱生物特征的人脸防伪识别方法，该方法包括：采用光谱成像设备拍摄人脸目标获得初始化目标光谱图像；对初始化目标光谱图像进行图像增强得到优化后的目标光谱图像；在优化后的目标光谱图像上进行人脸检测生成预检测人脸目标以及预检测人脸目标的位置及边界框；提取预检测人脸目标的光谱信息对人脸目标的材质进行判断，鉴别预检测人脸目标是否属于伪装人脸；若预检测人脸目标属于伪装人脸，高精度检测识别人脸目标的伪装材质，若预检测人脸目标不属于伪装人脸，识别确定人脸目标的人物身份。本申请利用高维光谱信息，为伪装材质鉴别及特征融合下的人脸识别提供了丰富的生物特征，实现了精度更高可靠性更强的人脸防伪识别。
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