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公开(公告)号：CN105354807B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510815145.1
申请日：2015-11-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于解析稀疏表示的图像盲分离方法，首先利用图像信号的解析稀疏先验，采用子集追踪算法，通过学习得到源图像的解析字典；然后利用Bregman距离作为目标函数，采用分裂Bregman算法进行恢复源信号；再利用最小二乘法来估计混合系统，循环进行以上三个步骤得到最终源图像。本发明为学习字典提供了比较快速有效的方法；将分裂Bregman算法应用于源信号的恢复中，加快了算法的迭代速度；通过对解析字典、源信号和混合矩阵的迭代估计过程，得到最优的分离结果，这个迭代过程提高了分离的有效性。在无线电通信、雷达与声纳信号处理、医学图像分析、图像信号处理以及语音识别等领域均有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN103593819A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310559609.8
申请日：2013-11-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于分数梅林变换的多图像加密方法，按频谱切割与拼接的方法对多幅图像进行压缩，再对压缩后图像按环域分为若干子图并对各子图实施分数梅林变换，采用幅度和相位编码将分数梅林变换结果加密为一幅密文图像；将分数梅林变换的变换阶次作为密钥，坐标变换的中心坐标及实施变换环域的内半径和外半径作为次级密钥。本发明利用分数余弦变换的实值性特点，把多幅图像进行压缩，避免了传输负载过重，满足了图像数据传输实时性的要求。再把压缩图像进行分数梅林变换，充分利用了其分数阶性、非线性等特点，在抗裁剪、抗噪声方面具有很强的鲁棒性。在保证可以多幅图像加密传输的同时，在加密系统中引入非线性操作，增强了加密系统的安全性。
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公开(公告)号：CN106056526B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610356504.6
申请日：2016-05-26
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于解析稀疏表示与压缩感知的图像加密算法，利用解析稀疏模型对原图像进行解析稀疏表示；然后利用压缩感知对解析稀疏系数进行压缩采样，最终得到加密图像。本发明在构造解析稀疏模型时采用的字典，采用logistic混沌进行原子位置置乱；压缩感知的测量矩阵是由logistic混沌生成的初始行循环得到的。本发明提高了稀疏表示对图像的表示性能，在进行解密时，能够更好的恢复得到原图像；将压缩感知应用于图像加密，使的图像加密和数据压缩能够同时进行；与将压缩感知中整个测量矩阵作为密钥的方法相比，本发明在具有高密钥敏感度的同时大大缩短了密钥的长度。本发明具有很高的安全性和数据压缩性能。
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公开(公告)号：CN104021528A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410259791.X
申请日：2014-06-12
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于解析稀疏模型的字典学习算法。本算法直接利用噪声信号构造代价函数，并且利用梯度下降法求解该代价函数，保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。通过该算法对字典进行自适应更新，形成更能表示图像结构的超完备字典。本发明提供的字典学习算法可应用于图像去噪，能提高图像的质量、提供更加准确的目标和背景信息，达到较理想的去噪效果。在目标检测、光学成像、安全监控系统等军事领域和非军事领域均有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN103606133A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310544290.1
申请日：2013-11-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于解析稀疏表示的图像去噪方法，首先利用带噪图像通过子集追踪算法学习得到解析字典，然后利用Bregman距离作为目标函数，采用加权分裂Bregman算法进行源信号的估计，得到最终的去噪图像，达到图像去噪的目的。本发明提供的图像去噪方法能提高图像的质量、提供更加准确的目标和背景信息，达到较理想的去噪效果，在目标检测、光学成像、安全监控系统等军事领域和非军事领域均有广泛的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106056526A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356504.6
申请日：2016-05-26
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于解析稀疏表示与压缩感知的图像加密算法，利用解析稀疏模型对原图像进行解析稀疏表示；然后利用压缩感知对解析稀疏系数进行压缩采样，最终得到加密图像。本发明在构造解析稀疏模型时采用的字典，采用logistic混沌进行原子位置置乱；压缩感知的测量矩阵是由logistic混沌生成的初始行循环得到的。本发明提高了稀疏表示对图像的表示性能，在进行解密时，能够更好的恢复得到原图像；将压缩感知应用于图像加密，使的图像加密和数据压缩能够同时进行；与将压缩感知中整个测量矩阵作为密钥的方法相比，本发明在具有高密钥敏感度的同时大大缩短了密钥的长度。本发明具有很高的安全性和数据压缩性能。
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公开(公告)号：CN102800042B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210194738.7
申请日：2012-06-14
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种基于对数极坐标变换的多图像加密方法，利用对数极坐标逆变换，将不同的图像编码到不同的环状范围内，不同的环状范围的内外半径互不重叠，将各个环状图像叠加到一起得到一幅图像；以光学方式实现对叠加后的图像进行基于分数傅里叶变换的双随机相位编码加密，其中分数傅立叶变换的变换阶次和随机相位模板作为密钥，实施变换环域的内半径和外半径可作为次级密钥。本发明不仅简单，易操作而且提高了图像的加密效率并具有较好的抗攻击性和较高的安全性。
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公开(公告)号：CN103606133B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310544290.1
申请日：2013-11-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于解析稀疏表示的图像去噪方法，首先利用带噪图像通过子集追踪算法学习得到解析字典，然后利用Bregman距离作为目标函数，采用加权分裂Bregman算法进行源信号的估计，得到最终的去噪图像，达到图像去噪的目的。本发明提供的图像去噪方法能提高图像的质量、提供更加准确的目标和背景信息，达到较理想的去噪效果，在目标检测、光学成像、安全监控系统等军事领域和非军事领域均有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN103593819B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201310559609.8
申请日：2013-11-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于分数梅林变换的多图像加密方法，按频谱切割与拼接的方法对多幅图像进行压缩，再对压缩后图像按环域分为若干子图并对各子图实施分数梅林变换，采用幅度和相位编码将分数梅林变换结果加密为一幅密文图像；将分数梅林变换的变换阶次作为密钥，坐标变换的中心坐标及实施变换环域的内半径和外半径作为次级密钥。本发明利用分数余弦变换的实值性特点，把多幅图像进行压缩，避免了传输负载过重，满足了图像数据传输实时性的要求。再把压缩图像进行分数梅林变换，充分利用了其分数阶性、非线性等特点，在抗裁剪、抗噪声方面具有很强的鲁棒性。在保证可以多幅图像加密传输的同时，在加密系统中引入非线性操作，增强了加密系统的安全性。
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公开(公告)号：CN105354807A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510815145.1
申请日：2015-11-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于解析稀疏表示的图像盲分离方法，首先利用图像信号的解析稀疏先验，采用子集追踪算法，通过学习得到源图像的解析字典；然后利用Bregman距离作为目标函数，采用分裂Bregman算法进行恢复源信号；再利用最小二乘法来估计混合系统，循环进行以上三个步骤得到最终源图像。本发明为学习字典提供了比较快速有效的方法；将分裂Bregman算法应用于源信号的恢复中，加快了算法的迭代速度；通过对解析字典、源信号和混合矩阵的迭代估计过程，得到最优的分离结果，这个迭代过程提高了分离的有效性。在无线电通信、雷达与声纳信号处理、医学图像分析、图像信号处理以及语音识别等领域均有广泛的应用。
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