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公开(公告)号：CN109816737B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910098196.5
申请日：2019-01-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于耦合自然矢量全变差的保边缘图像着色方法，包括如下步骤：对于一幅RGB颜色空间下的彩色图像，在该图像上画上黑色线条，得到图像1；采用MATLAB将图像1转化为带彩色线条的灰度图像2；将图像2转变为YCbCr颜色空间上的图像3，得到在区域Ω上的亮度信息和在人工着色区域上的色度信息；建立基于变分的着色模型，利用原始对偶算法求解区域Ω中的色度信息；获取YCbCr颜色空间中的图像4；将图像4转变为RGB颜色空间内的图像5；对图像5进行评价得到其数值结果。本发明在处理多通道图像时可以在各个通道之间仅产生一个共同的边缘方向，从而可以更有效的保留图像边缘，防止颜色越界和颜色模糊。
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公开(公告)号：CN108596859A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810442970.5
申请日：2018-05-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明为解决二阶偏微分方程处理含噪图像时存在的阶梯效应而提出了一种基于高阶偏微分方程的图像去噪方法，属于图像处理的技术领域。其包括如下步骤：设定四阶偏微分方程去噪模型的扩散函数为c(u)＝e-(u/k)；建立去噪模型；用有限差分格式对前步骤中的连续模型进行离散化，得到模型相应的迭代方程，迭代方程的解即为偏微分方程模型的数值解；并对去噪模型利用MATLAB进行仿真实验，得到去噪图像，用峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、结构相似度(SSIM)作为评价指标并得到其数值结果，其数值与图像去噪效果成正比，为值越大，图像去噪效果越好。本发明能有效去除乘性噪声，同时保留图像边缘细节信息，和经典的去噪模型相比，去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN110163266A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910378985.4
申请日：2019-05-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于四元数矩阵奇异值分解的图像哈希算法，包括：S1、读入彩色图像，对其进行大小缩放；S2、将缩放后的彩色图像用四元数矩阵表示，得到一个复数矩阵 ；S3、将复数矩阵 等分为大小相同的 个子块；S4、计算每一个子块的最大奇异值，得到一个大小为 的数值矩阵 ；S5、将矩阵 转化为01矩阵；S6、根据01矩阵计算得到该彩色图像的哈希值。该算法能够将图像中各个通道看作一个整体进行处理，从而充分发挥各通道之间的相关性，提高彩色图像处理能力。此外，本发明还提供了一种基于上述算法的图像相似性度量方法，该图像相似性度量方法可解决彩色图像相似性度量的问题，实现对彩色图像的颜色区分效果。
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公开(公告)号：CN110009591A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910309101.X
申请日：2019-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的自适应阈值图像去噪方法，所述方法包括：S1、输入原始样本图像u，并对所述原始样本图像u添加噪声得到含噪图像u0；S2、构建基于四阶偏微分方程的去噪模型： 其中，Δ是拉普拉斯算子，k(k＞0)为阈值，用于判断图像的特征；S3、采用自适应阈值法选取所述阈值k(k＞0)；S4、采用有限差分法对所述去噪模型进行离散化，并采用迭代方法求解所述去噪模型，得到去噪后的图像；本发明能有效去除乘性噪声，同时保留图像边缘细节信息，和经典的去噪模型相比，去噪效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009591B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910309101.X
申请日：2019-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的自适应阈值图像去噪方法，所述方法包括：S1、输入原始样本图像u，并对所述原始样本图像u添加噪声得到含噪图像u0；S2、构建基于四阶偏微分方程的去噪模型：其中，Δ是拉普拉斯算子，k(k＞0)为阈值，用于判断图像的特征；S3、采用自适应阈值法选取所述阈值k(k＞0)；S4、采用有限差分法对所述去噪模型进行离散化，并采用迭代方法求解所述去噪模型，得到去噪后的图像；本发明能有效去除乘性噪声，同时保留图像边缘细节信息，和经典的去噪模型相比，去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN108596859B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201810442970.5
申请日：2018-05-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明为解决二阶偏微分方程处理含噪图像时存在的阶梯效应而提出了一种基于高阶偏微分方程的图像去噪方法，属于图像处理的技术领域。其包括如下步骤：设定四阶偏微分方程去噪模型的扩散函数为c(u)＝e‑(u/k)；建立去噪模型；用有限差分格式对前步骤中的连续模型进行离散化，得到模型相应的迭代方程，迭代方程的解即为偏微分方程模型的数值解；并对去噪模型利用MATLAB进行仿真实验，得到去噪图像，用峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、结构相似度(SSIM)作为评价指标并得到其数值结果，其数值与图像去噪效果成正比，为值越大，图像去噪效果越好。本发明能有效去除乘性噪声，同时保留图像边缘细节信息，和经典的去噪模型相比，去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN109816737A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910098196.5
申请日：2019-01-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于耦合自然矢量全变差的保边缘图像着色方法，包括如下步骤：对于一幅RGB颜色空间下的彩色图像，在该图像上画上黑色线条，得到图像1；采用MATLAB将图像1转化为带彩色线条的灰度图像2；将图像2转变为YCbCr颜色空间上的图像3，得到在区域Ω上的亮度信息和在人工着色区域上的色度信息；建立基于变分的着色模型，利用原始对偶算法求解区域Ω中的色度信息；获取YCbCr颜色空间中的图像4；将图像4转变为RGB颜色空间内的图像5；对图像5进行评价得到其数值结果。本发明在处理多通道图像时可以在各个通道之间仅产生一个共同的边缘方向，从而可以更有效的保留图像边缘，防止颜色越界和颜色模糊。
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公开(公告)号：CN109035349A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810767898.3
申请日：2018-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T9/00
CPC classification number: G06T9/00
Abstract: 本发明为解决图像压缩时的效率问题提出了一种改进SVD分解的图像压缩算法，其包括如下步骤：预处理原始图像矩阵Am×n；计算矩阵ATA的特征值β1≥β2≥β3≥…≥βn，特征值构成对角矩阵D；对应每个特征值求出特征向量并正交单位化得到v1，v2，v3，…，vn，并构成矩阵V；取m和n中较小值记作r，取前r个特征值及其特征向量，求得奇异值置于原对角矩阵D，其余特征值置0；令矩阵U为m的全0方阵，并将其前r个列向量令为ui(i＝1,2,...,r)，且：确定需要的奇异值个数，令其为s(1≤s≤r)，对于矩阵U、D、V，分别取前s行和前s列构成新的矩阵U′、D′、V′，做运算A′＝D′U′V′，得到恢复图像矩阵A′；本发明提出的算法能够实现图像的快速高效压缩，在保持重构图像效果不变的同时缩短运算时间。
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公开(公告)号：CN110163266B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910378985.4
申请日：2019-05-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于四元数矩阵奇异值分解的图像哈希算法，包括：S1、读入彩色图像，对其进行大小缩放；S2、将缩放后的彩色图像用四元数矩阵表示，得到一个复数矩阵；S3、将复数矩阵等分为大小相同的个子块；S4、计算每一个子块的最大奇异值，得到一个大小为的数值矩阵；S5、将矩阵转化为01矩阵；S6、根据01矩阵计算得到该彩色图像的哈希值。该算法能够将图像中各个通道看作一个整体进行处理，从而充分发挥各通道之间的相关性，提高彩色图像处理能力。此外，本发明还提供了一种基于上述算法的图像相似性度量方法，该图像相似性度量方法可解决彩色图像相似性度量的问题，实现对彩色图像的颜色区分效果。
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