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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：CN111640115A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010428617.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供了一种基于偏移场和全局光滑先验的非均匀图像分割方法，主要包括：获取带噪声的灰度不均匀图像；为所述灰度不均匀图像添加初始轮廓线；将所述灰度不均匀图像分解为结构部分、光照偏移场部分和噪声部分；构建对应多相变分图像分割模型；采用凸优化的交替极小化方法和变量分裂技巧求解上述模型的最优解；采用所构建的多相变分图像分割模型对所述灰度不均匀图像进行图像分割，得到对应的图像分割结果；本发明在CVB模型中引入局部常数先验，建立了非均匀图像多相分割模型，同时设计了一个有效的算法来计算求解提出的模型；结果表明，该方法对初始值具有较强的鲁棒性，对带噪声的灰度不均匀图像该方法能获得更精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN105761292B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610112647.2
申请日：2016-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色转移和修正的图像着色方法，包括步骤：空间转换，获得目标灰度图像任一像素点亮度和色度的分量信息；读取目标灰度图像内任意一个像素点t；利用非局部方法，在源彩色图像内选取像素点s，该像素点s确定窗口的方差特征和离散傅里叶变换特征与像素点t所确定窗口方差特征和离散傅里叶变换特征相近；根据像素点s的色度值对像素点t的色度值进行初步着色；建立耦合全变差模型，求解模型获得色度值的最优解，将求得最优解作为修正后的色度值，亮度值保持不变；重复上述步骤，对目标灰度图像的每一个像素点t进行修正及将修正后的图像输出。本发明能较好地克服着色后颜色空间不一致的问题，实现自动和快速精确着色。
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公开(公告)号：CN118115751A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410305123.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于测地活动轮廓正则和边缘预测的图像分割方法及系统，包括：采集待分割图像对所述待分割图像进行特征提取得到图像特征集合，对所述特征图像集合进行基于解码器的图像分割操作得到一级图像分割结果，并输出所述一级图像分割结果对应的水平集函数；对所述图像特征集合进行边缘预测得到所述待分割图像中的目标物体边缘，并构建所述目标物体边缘的边缘指示函数；构建求解Heaviside函数的变分问题，融合预构建的测地活动轮廓的先验信息，利用所述改进边缘指示函数与水平集函数构建图像分割网络；对所述图像分割网络进行基于交替迭代软阈值的线性求解操作，得到所述待分割图像的终级图像分割结果。实现对目标图像的自动、快速精确分割。
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公开(公告)号：CN116433525A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310412291.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域中的图像处理领域，具体地说，是一种基于边缘检测函数变分模型的水下图像去雾方法，其中，提出了一种具有边缘检测函数的水下暗通道先验来估计初始传输，确保可以获得具有更多细节的相应初始场景深度，通过初始场景深度，可以很好地保留去雾图像的一些细节特征；利用场景深度的分段平滑先验和无雾图像的分段常数先验，提出了一种新的具有TGV和TV正则化的变分模型，用于同时对水下图像进行去雾和去噪；建立了该模型的极小值的存在性和唯一性，还设计了一种快速算法来数值求解该模型，所设计的算法具有收敛性，实验结果表明了该发明的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107067443A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710211955.5
申请日：2017-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/90
CPC classification number: G06T2207/10088 , G06T2207/30016 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明涉及一种基于MRI医学图像的脑肿瘤区域着色方法，从原始MRI医学图像中脑肿瘤病灶区域的确定开始到颜色扩展结束，建立了一个标准的线性凸集约束的凸规划模型，实现由局部线条色彩向整个目标灰度图像扩展的过程，并良好地解决了伪边界的干扰问题，所得结果优于目前现有的基于颜色扩展的图像着色方法。
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公开(公告)号：CN110047046B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910297770.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种图像分割和偏移场矫正方法、可读存储介质和终端，所述方法包括：获取输入的灰度不均匀图像；将所述灰度不均匀图像分解为分片常数结构部分和光照偏移场部分；基于所述分片常数结构部分和光照偏移场部分，构建对应的全变差图像分割和偏移场矫正模型；采用所构建的全变差图像分割和偏移场矫正模型对所述灰度不均匀图像进行图像分割和偏移场矫正，得到对应的图像分割结果和偏移场矫正结果。上述的方案，可以提高灰度不均匀图像的图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN111640115B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010428617.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供了一种基于偏移场和全局光滑先验的非均匀图像分割方法，主要包括：获取带噪声的灰度不均匀图像；为所述灰度不均匀图像添加初始轮廓线；将所述灰度不均匀图像分解为结构部分、光照偏移场部分和噪声部分；构建对应多相变分图像分割模型；采用凸优化的交替极小化方法和变量分裂技巧求解上述模型的最优解；采用所构建的多相变分图像分割模型对所述灰度不均匀图像进行图像分割，得到对应的图像分割结果；本发明在CVB模型中引入局部常数先验，建立了非均匀图像多相分割模型，同时设计了一个有效的算法来计算求解提出的模型；结果表明，该方法对初始值具有较强的鲁棒性，对带噪声的灰度不均匀图像该方法能获得更精确的分割结果。
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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：CN106251315B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610711547.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于全变分的图像去噪方法，包括步骤：获取由原始图像和α稳态噪声组成的含噪声图像；确定所述含噪声图像中的每一个像素点，且所述原始图像服从Gibbs先验；根据所述含噪声图像及其中的每一个像素点，求得原始图像等价于最小化的表达式；根据所得原始图像等价于最小化的表达式，获取α稳态噪声下的全变分去噪模型；将所获取的全变分去噪模型结合凸性惩罚项，获取凸全变分去噪模型；利用原始‑对偶算法对所获取的凸全变分去噪模型求解，根据所求得解复原得到原始图像。本发明可以很好地去除α稳态噪声，恢复的图像清晰，且较好地保留了图像的细节信息，恢复出的图像也和原始图像最接近。
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