公开(公告)号：CN110097159A

公开(公告)日：2019-08-06

申请号：CN201910353278.X

申请日：2019-04-29

Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 李黎 ,  张善卿 ,  陆剑锋

IPC: G06K19/06 ,  G06K7/14

Abstract: 本发明公开了一种基于汉明码的QR码认证方法及系统，包括步骤：步骤S1、将QR码信息进行编码以生成初步QR码；步骤S2、将所述初步QR码中的数据模块进行分组；步骤S3、将(7,4)汉明纠错机制将3比特认证信息嵌入到所述初步QR码中得到最终的模块矩阵；步骤S4、对所述终的模块矩阵进行掩模操作；步骤S5、对QR码的信息进行认证。本发明不仅抗打印拍照，还具有信息容量大的特点。本发明方法中，通过(7,4)汉明码修改模块矩阵中的模块嵌入认证信息。在固定的QR码纠错级别下，本发明能够嵌入的更多的认证信息。

公开(公告)号：CN108510496A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810313311.1

申请日：2018-04-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张善卿 ,  李鹏程 ,  徐向华 ,  陆剑锋 ,  李黎

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/0002 ,  G06T2207/20021 ,  G06T2207/20052 ,  G06T2207/30168

Abstract: 本发明提出了一种基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法。首先计算待测图像的梯度图，图像的边缘信息可以从梯度图中得到，然后把梯度图进行分块，并进行DCT变换，因为DCT域的交流系数反映了图像的边缘和清晰度，接着差分矩阵来分析DCT域的交流系数信息，通过计算差分矩阵的奇异值，并构造响应函数来表示块的图像的模糊程度，最终用均值和方差去归一化图像块响应之和，来消除图像内容的影响。实验表明该方法得到的模糊分数与人眼对图像的主观评价分数高度一致。本发明的检测模型考虑到图像变模糊过程中的边缘变宽，清晰度变弱等特点，并有效的消除图像内容的影响，因此检测准确率很高，而且检测效率快，整体性能优于前人的方法。

公开(公告)号：CN108470318A

公开(公告)日：2018-08-31

申请号：CN201810116930.1

申请日：2018-02-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李黎 ,  陆剑锋 ,  袁文强 ,  张善卿

IPC: G06T1/00

Abstract: 本发明公开了一种基于分组策略和邻域关系定位的三维网格双重水印方法。本发明通过先嵌入鲁棒水印和后嵌入脆弱水印达到对三维模型进行版权保护和内容认证的作用。鲁棒水印利用三维模型顶点的分布特性对顶点进行分组来嵌入水印信息，脆弱水印则通过调节模型顶点和一环邻域之间的几何关系来嵌入水印。其中，方法利用双目标优化模型进行双重水印耦合处理，来解决鲁棒水印和脆弱水印相互干扰的问题。本发明方法提取水印不需要原始网格，并且鲁棒水印与脆弱水印互不干扰。同时，鲁棒水印能抵抗常见攻击，攻击包括几何变换、噪声、顶点重排序、简化和细分，脆弱水印具有篡改定位功能。

公开(公告)号：CN104778683B

公开(公告)日：2017-06-27

申请号：CN201510040592.4

申请日：2015-01-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李平 ,  李黎 ,  李建军 ,  俞俊

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明涉及基于泛函映射的多模态图像分割方法。本发明对包含目标的图像集合做如下操作：1）将图像分割成超像素块，并用不同的特征描述子表征，获得多模态图像表示；2）在多模态图像上建立超像素图，构建相应的拉普拉斯矩阵；3）表征每幅图像的约减泛函空间，建立图像对之间的泛函映射；4）将每种模态的图像泛函映射与图像线索对齐，引入隐函数保持泛函映射之间的一致性；5）依据多模态映射一致性获得泛函映射表达，通过联合优化目标函数计算图像对应的分割函数，得到图像的最优分割表示。本发明能够利用图像不同模态的特征表示以及图像之间共有的目标潜在关联，准确判定图像的各目标区域块，增强了图像分割的性能和效果。

公开(公告)号：CN104318505A

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201410520269.2

申请日：2014-09-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李黎 ,  陆剑锋

IPC: G06T1/00

Abstract: 本发明涉及一种基于图像离散余弦变换的三维网格模型盲水印方法。本发明的三维网格模型水印方法选取两个稳定的几何特征帮助排序来获得一个唯一的三维顶点序列，并将水印数据添加到顶点的纹理坐标中，使得仿射变换后也可以正确得到嵌入水印的顶点序列，从而正确地提取出水印。本发明方法提取水印不需要原始网格，不需要预处理。可以抵抗很多攻击，攻击包括旋转、缩放、平移、噪声、顶点重排序。同时，算法还拥有较大的水印容量，这是因为将载体图像作为水印添加到三维模型中时，不用考虑载体图像的水印透明性，这极大地增加了水印的容量。

公开(公告)号：CN101833743A

公开(公告)日：2010-09-15

申请号：CN201010137192.2

申请日：2010-04-01

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李黎

IPC: G06T1/00 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明涉及一种基于图像的三维网格模型盲水印方法。现有方法稳定性不好。本发明方法包括嵌入水印方法和提取水印方法，其中嵌入水印方法利用Fourier加法性质将水印间接嵌入网格模型顶点坐标上，即先将水印嵌入一个稳定图像中，然后将嵌入水印后的图像和原始图像进行比较得到水印信息，最后将水印信息嵌入网格模型顶点坐标上得到嵌入水印的三维网格模型。本发明方法提取水印不需要原始网格，不需要预处理，可以抵抗很多攻击，攻击包括加噪、光滑、增强、旋转、平移、缩放、重采样、裁剪和一些组合攻击。