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公开(公告)号：CN114067168B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111198444.7
申请日：2021-10-14
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/82 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于改进的变分自编码器网络的布匹缺陷图像生成系统及方法。该系统包括变分自编码器网络和判别网络，所述变分自编码器网络分为编码器网络和解码器网络；编码器网络，用于将真实目标图像编码成潜空间变量X的正态分布q(z|x)；解码器网络，用于从正态分布q(z|x)中采样潜空间变量～X生成新的目标图像；判别器网络，用于衡量生成的目标图像与真实目标图像之间的相似性，计算对抗损失，把对抗损失传入编码网络和解码网络，同时把变分自编码器网络中基于像素的重构度量替换为表示在判别器网络的特征度量。本发明通过生成对抗网络中的判别器网络对变分自编码器网络进行改进，提高生成图像的质量。
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公开(公告)号：CN118587411A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410209341.3
申请日：2024-02-26
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种文档图像篡改定位方法。该方法包括：获取待测文档图像；将待测文档图像输入至训练好的文档图像篡改定位模型进行检测，得到检测结果；其中，文档图像篡改定位模型包括预处理模块、特征提取模块和解码器；特征提取模块包括空间信息提取分支和噪声特征提取分支；对应地，文档图像篡改定位模型的检测过程包括：利用空间信息提取分支提取待测文档图像的不同尺度的空间域特征；利用预处理模块将待测文档图像由彩色域转换为噪声域；利用噪声特征提取分支以预处理模块的输出作为输入，提取待测文档图像的不同尺度的噪声域特征；利用解码器根据待测文档图像的空间域特征和噪声域特征判断并定位待测文档图像中的篡改区域。
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公开(公告)号：CN115861200A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211474544.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 河南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测方法。该方法包括：步骤1：收集不同光源下的瑕疵图像和模板图像，对瑕疵图像中的瑕疵进行人工标注；其中，瑕疵图像是指有瑕疵的布匹图像，模板图像是指无瑕疵的布匹图像；步骤2：对收集到的所有图像数据进行预处理；步骤3：将预处理后的图像数据进行差值组合三通道处理，得到新的三通道，将新的三通道输入至预先构建好的基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测网络模型进行训练；步骤4：将待检测布匹图像输入至训练好的所述布匹瑕疵检测网络模型，得到瑕疵检测结果。
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公开(公告)号：CN115830317A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211481279.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于极坐标转换的U‑Net增强注意模块的皮肤癌图像分割方法及装置。该方法包括：收集皮肤癌图像以构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；并对数据集进行极坐标转换；步骤2：构建分割网络；所述分割网络以U‑Net作为基本框架，并在位于解码器之前的跳跃连接位置增加增强注意模块；步骤3：设计损失函数，采用进行极坐标转换后的训练集对所述分割网络进行训练，并采用进行极坐标转换后的验证集对训练后的分割网络进行性能检验；步骤4：将进行极坐标转换后的测试集中的待测图像输入至训练好的分割网络得到极坐标系下的分割结果，将所述极坐标系下的分割结果转换至笛卡尔坐标系，即为最终的分割结果。
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公开(公告)号：CN115630390A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211090464.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种JPEG图像高精度保留缩略图加密方法。该方法包括：解析明文JPEG图像P的比特流以得到量化后的Y，U，V三个平面系数矩阵；以及得到原始的亮度和色度量化表；对明文JPEG图像P的原始QDCs进行加密；修改原始的亮度和色度量化表来抑制空域像素溢出；将原始的亮度和色度量化表以及在原始QDCs的加密过程中产生的偏差信息作为解密辅助信息，将所述解密辅助信息嵌入至QACs中，得到新的QACs，记作QACs3；利用用户自定义预设密钥和QACs3生成四个不同的密钥，然后利用四个不同的密钥生成混沌系统的初始参数进而分别利用混沌系统生成四个伪随机序列；利用四个伪随机序列对QACs进行加密，得到最终的加密图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076551A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110561302.6
申请日：2021-05-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于提升方案和跨分量置乱的彩色图像加密方法。该方法包括：根据彩色明文图像的哈希值和预设的外部密钥计算得到洛伦兹‑哈肯激光混沌系统的3个初始值；采用洛伦兹‑哈肯激光混沌系统生成三个混沌序列O、P、Q；将彩色明文图像进行RGB分解，得到三个矩阵IR、IG、IB；分别采用混沌序列O、P、Q基于提升方案的图像预处理策略对矩阵IR、IG、IB进行预处理，得到三个序列CR、CG、CB；利用混沌序列O、P、Q对三个序列CR、CG、CB进行跨分量置乱，得到三个矩阵VR、VG、VB；利用混沌序列O、P、Q对三个矩阵VR、VG、VB进行扩散，得到三个密文矩阵CIR、CIG、CIB；对三个密文矩阵CIR、CIG、CIB进行合成，得到密文图像。
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公开(公告)号：CN112116601A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010830545.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于线性采样网络及生成对抗残差网络的压缩感知采样重建方法及系统，该方法包括：获取训练图像，并通过分割处理将训练图像分割为多个图像块；构建线性采样网络对图像块进行测量，获得各图像块对应的测量值；在生成对抗残差网络中，先通过全连接层对各图像块的测量值进行线性映射处理，获得初始重建结果；将初始重建结果输入残差网络中，训练获得残差信息；将初始重建结果与残差信息进行信号融合，从而得到生成器的生成结果；将生成器的生成结果与原始图像块共同输入鉴别器中进行判断；计算损失函数，对线性采样网络及生成对抗残差网络进行迭代训练，从而得到最终图像重建结果。本发明可有效提高低采样率下重建效果。
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公开(公告)号：CN110139000B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910288848.1
申请日：2019-04-11
Applicant: 河南大学
IPC: H04N1/32 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04N19/124
Abstract: 本发明提供的基于压缩感知和生命游戏置乱的图像压缩加密方法，该方法包括：步骤1、采用离散小波变换对大小为m×n的明文图像P进行稀疏化处理，得到明文图像P的系数矩阵P1；步骤2、将预生成的初始细胞矩阵S0采用生命游戏规则进行迭代得到置乱矩阵SM；步骤3、采用所述置乱矩阵SM对所述系数矩阵P1进行置乱，得到置乱后的矩阵P2；步骤4、采用压缩感知算法对所述矩阵P2进行压缩加密，得到测量值矩阵P3；步骤5、对所述测量值矩阵P3进行量化和扩散，得到与所述明文图像P对应的密文图像C。本发明可在对图像数据进行压缩的同时，有效保护数据的安全。
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公开(公告)号：CN108898025B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810659842.6
申请日：2018-06-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于双重置乱和DNA编码的混沌图像加密方法，首先，将明文图像进行位平面分解并将其进行DNA编码、变形转变为三维DNA矩阵；接着，利用双重置乱操作对三维DNA矩阵进行置乱，该过程将混沌序列的排序置乱与三维猫映射置乱相结合对DNA序列进行位级置乱；然后，将置乱后的三维DNA矩阵执行扩散操作，并将扩散后的矩阵转变为二维DNA矩阵；最后，将二维DNA矩阵进行DNA解码操作得到密文图像。本文利用明文图像的SHA 256哈希函数计算混沌系统的初始值，并且所使用的三维猫映射的参数也和明文图像有关，增强了算法抵抗选择明文攻击的能力。实验结果和安全分析表明，该加密方案可以抵御多种已知的攻击，可以有效地保护图像的安全，进一步提高安全等级。
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公开(公告)号：CN107492064A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710546448.7
申请日：2017-07-06
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明属于图像加密领域，特别涉及一种基于忆阻混沌系统、初等元胞自动机和压缩感知的图像加密方法，包含：首先，图像经过离散小波变换，得到稀疏系数矩阵；然后采用zigzag置乱方法对稀疏系数矩阵进行置乱，再利用初等元胞自动机进行置乱操作；最后用忆阻混沌系统产生的测量矩阵对置乱后的图像进行压缩感知，得到最终的密文图像；其中，明文图像通过作用于SHA-512函数来产生混沌系统的初始值、元胞自动机初始构型，增强算法与明文图像的相关性。本发明采用初等元胞自动机和压缩感知相结合的图像加密技术，利用初等元胞自动机对图像进行置乱，通过压缩感知在实现图像压缩的同时对图像进行加密，减少传输的数据量，并防止图像信息泄露，具有较高的安全性能。
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