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公开(公告)号：CN116452457A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310438318.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T5/00 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种干净梯度图引导的LDCT图像去噪系统及方法，包括：编码器和解码器；编码器，用于计算LDCT图像的干净梯度图，并将干净梯度图的特征与LDCT图像的特征融合，获得融合图像的浅层特征；解码器，用于提取融合图像的深层特征，并将浅层特征与深层特征融合，实现LDCT图像的去噪。本发明使用交叉注意力将梯度图与LDCT图像融合，它利用梯度图中的结构、纹理信息，有效的补充了LDCT图像所缺失的信息。
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公开(公告)号：CN111476739B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010306405.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明涉及一种水下图像增强方法、系统及存储介质，解决了水下图像清晰度无法达到要求，其包括对原始图像信息白平衡处理与锐化处理；生成网络包括细化子网络以及感知子网络；将锐化图像信息作为细化子网络的输入以提取纹理细节特征图像信息，将原始图像信息与白平衡图像信息作为感知子网络的输入以提取全局特征图像信息；将纹理细节特征图像信息与全局特征图像信息相互叠加以形成预测图像信息；预测图像信息和所预设的标准图像信息作为输入，以区分预测图像信息与标准图像信息的真伪作为优化目标，利用所获得的映射关系进行原始图像信息的重建。本发明能够提供满足清晰度要求的水下图像。
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公开(公告)号：CN114359009A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111673292.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本申请涉及一种基于视觉感知的鲁棒图像的水印嵌入方法、水印嵌入网络构建方法、系统及存储介质，解决了当下的水印嵌入提取方法无法较好的兼顾水印的鲁棒性和不可见性，其包括获取原始图像信息及原始水印信息；根据原始图像信息以提取浅层特征图像信息及深层特征图像信息；分析对应的特征图像信息形成视觉掩码信息；对原始水印信息处理形成预处理水印信息；修正预处理水印信息以形成待嵌入水印信息；将浅层特征图像信息、深层特征图像信息以及待嵌入水印信息进行融合形成融合图像信息；将原始图像信息及融合图像信息输入残差结构生成最终图像信息。本申请通过视觉掩码能够调控水印的嵌入，进而兼顾水印的鲁棒性和不可见性。
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公开(公告)号：CN110958443A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911293110.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/161 , H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种360度视频帧间快速编码方法，其根据360度视频的内容特性，指导运动块和静止块、边缘块和非边缘块等不同区域使用不同的划分深度和预测编码模式搜索策略，从而可以根据编码单元的运动属性、纹理特性以及与当前编码单元相邻的已处理的编码单元的最优预测编码模式等信息判断是否跳过某些深度下的编码单元的搜索，且对于每个编码单元的最优预测编码模式的搜索，其所需遍历的预测编码模式的数量也有所减少，达到了有效降低360度视频编码计算复杂度、节省编码时间的目的。
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公开(公告)号：CN109872302A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910034979.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的自然图像恰可察觉失真阈值估计方法，其对训练集中的高清自然图像进行分不重叠的图像块处理，通过计算图像块中的所有像素点的像素值的平均方差，选择部分图像块构成训练矩阵，将训练矩阵代入K-VSD算法中进行字典训练得到过完备字典；对待处理的自然图像进行分重叠的图像块处理，将所有图像块和过完备字典代入OMP算法中得到稀疏系数矩阵，根据稀疏系数矩阵获取结构层图像和非结构层图像，利用不同的计算方式获取结构层图像和非结构层图像各自的恰可察觉失真阈值图，进而融合得到待处理的自然图像的恰可察觉失真阈值图；优点是其能估计得到准确的恰可察觉失真阈值图，与人眼主观视觉感知具有更好的一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359009B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111673292.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本申请涉及一种基于视觉感知的鲁棒图像的水印嵌入方法、水印嵌入网络构建方法、系统及存储介质，解决了当下的水印嵌入提取方法无法较好的兼顾水印的鲁棒性和不可见性，其包括获取原始图像信息及原始水印信息；根据原始图像信息以提取浅层特征图像信息及深层特征图像信息；分析对应的特征图像信息形成视觉掩码信息；对原始水印信息处理形成预处理水印信息；修正预处理水印信息以形成待嵌入水印信息；将浅层特征图像信息、深层特征图像信息以及待嵌入水印信息进行融合形成融合图像信息；将原始图像信息及融合图像信息输入残差结构生成最终图像信息。本申请通过视觉掩码能够调控水印的嵌入，进而兼顾水印的鲁棒性和不可见性。
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公开(公告)号：CN116503277A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310428060.2
申请日：2023-04-20
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T5/00 , G06T1/00 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的低光图像增强和水印嵌入协作网络，包括：获取若干成对图像和水印，其中，成对图像包括：正常图像和低光图像；基于注意力机制构建低光图像增强和水印嵌入协作网络，将成对图像和水印输入低光图像增强和水印嵌入协作网络进行训练，得到训练好的低光图像增强和水印嵌入协作网络；获取待测低光图像；将待测低光图像输入训练好的低光图像增强和水印嵌入协作网络，得到高质量高鲁棒性图像。本发明具有更好的视觉质量、鲁棒性和不可见性，并且水印嵌入对图像质量的影响很小。
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公开(公告)号：CN115170944A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211011097.7
申请日：2022-08-23
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的NR水下增强图像质量评价方法，包括：获取水下增强图像，对水下增强图像进行预处理，获取反射图分量和光照图分量；基于双通道输入网络分别对反射图分量和光照图分量进行特征提取，获取输出特征图；对输出特征图进行质量回归，获取水下增强图像的质量分数。本发明针对水下增强图像的颜色和亮度纹理失真，利用双通道CNN网络的两个通道分别学习反射图分量与光照图分量包含的颜色特征和亮度纹理特征，采用双通道特征学习方式避免获得冗余特征，最后设计特征融合模块，通过全局池化和通道交互给颜色特征和亮度纹理特征分配权重，使用通道注意力确定通道特征的相互依赖关系，用空间注意力区分人类视觉感知关注的区域。
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公开(公告)号：CN110910347A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910993399.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的色调映射图像质量评价方法，针对色调映射图像的不同区域的主要失真类型不太一样这个特点，将其分成了复杂区域和平坦区域，并且在其复杂区域提取纹理细节特征，在平坦区域提取色度特征，接着在全局区域也提取出纹理细节特征和色度特征。针对图像的高亮和低暗区域细节失真过大这个特点，将图像分成了高亮和低暗区域以及其他区域，并且分别在不同的区域提取信息熵特征用以表征图像的失真程度，随后将高亮低暗区域阈值也作为一个特征来判断图像的亮度分布均匀程度，将其评价不同区域时效果好的特征值保留，剔除效果不好的特征值，降低了特征冗余；有效提高了得到的客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN111292336B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010070290.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分段式球面投影格式的全向图像无参考质量评价方法，其将全向图像的北极和南极区域映射成圆，得到分段式球面投影格式的北极区域和南极区域；获取圆形的北极、南极区域各自的局部特征、全局结构特征、全局纹理特征，获取赤道区域的全局纹理结构特征、局部对比度特征；将所有特征合并成全向图像的特征向量；在训练阶段，将训练集中的所有全向图像的特征向量作为样本输入，将对应的主观评分值作为标签输入，通过随机森林的池化，训练得到全向图像客观质量评价模型；在测试阶段，将测试图像的特征向量输入到全向图像客观质量评价模型中，预测得到客观质量评价值；优点是能有效地提高客观评价结果与人眼主观感知质量之间的相关性。
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