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公开(公告)号：CN114647859A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210214785.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种隐私保护的彩色图像特征提取方法，涉及图像加密、数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1)用户用四元数表示彩色图像，利用向量同态加密方案对四元数像素加密；2)将设计的隐私保护彩色图像特征提取算法和加密图像部署到服务器；3)服务器利用加密图像和用户提供的特征提取算法，计算密文特征并返回给用户；4)用户对服务器返回的加密特征进行解密，并用于后续的图像任务。本方法能够在保护图像隐私的同时，将特征提取算法外包给资源充足的第三方服务器，并且提取的特征在后续任务中表现出良好的性能，具有实际意义。
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公开(公告)号：CN112598648A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011548191.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于梯度方向的图像接缝裁剪篡改检测方法，涉及数字图像处理、机器视觉的技术领域。本发明首先对数据集中的彩色图像转换为灰度图像，提取灰度图像每一个像素在水平方向和竖直方向上的梯度值，利用水平方向和竖直方向上的梯度值得到该像素点的梯度方向。将梯度方向的值域分为20个区间，每个区间的度数都分为9度。那么每一个像素点的梯度方向仅属于20个区间中的某一个区间。为了方便进行预测，将20个区间标记为1到20，作为20个状态，利用自回归模型，将每个像素点的状态输入进去，以此进行预测。将自回归模型得到的结果作为特征向量输入到支持向量机中进行训练得到训练好的分类器，最后对测试集进行分类，得到分类结果。
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公开(公告)号：CN111008955A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911076219.9
申请日：2019-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种多尺度图像块匹配的快速复制粘贴篡改检测方法，涉及数字图像处理技术领域。本文发明利用复制粘贴篡改的特点，在Patch-Match上进行多尺度空间建模。在多尺度Patch-Match中，不同尺度的输出被视为先验概率，用作引导下一个尺度检测中的初始化、反射偏移量和传播。由于利用复制粘贴篡改的特点，在多尺度Patch-Match的过程中可以实现指导性搜索，保证了高效性，减少了单尺度Patch-Match多次迭代所造成的时间浪费。本发明应用了多尺度Patch-Match的优点，有效地减少了计算时间复杂度并适用于实际应用。
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公开(公告)号：CN118097337A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410275457.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及对抗防御技术，具体涉及一种用于对抗样本的零样本自监督提纯方法，包括获取对抗样本及其模糊图像并提取两者的特征嵌入，根据特征嵌入进行粗略对齐处理得到粗糙移动结果；根据粗糙移动结果进行精细对齐处理，得到提纯样本；该方法灵活且轻量级，大大节省了时间和计算资源。
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公开(公告)号：CN116612291A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310259885.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/50
Abstract: 本发明公开了一种基于频率域的图像全局操纵取证方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、信号处理、机器学习等技术领域。具体步骤为：1)搜集并整理公开的图像样本；2)对公开的图像进行一种或多种典型的图像操作，以构建图像数据集并通过标注获得被操纵图像的标签。3)基于图像直方图和细节图的频率域进行取证特征提取；4)利用训练得到的模型对多种图像全局操纵的取证频率特征进行测试，得到最终分类结果。本方法利用所提出的取证频率特征，结合经过KNN分类器训练得到的模型可以对现实中的多种图像全局操纵进行检测，也可以检测网络生成的图像。该发明具有实际意义，并且在后续取证任务中表现出良好的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116152565A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310185625.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/084
Abstract: 本发明通过搜集大量图像样本获取训练集和测试集，提取噪声图及其振幅谱和相位谱输入分类网络，从而得到训练好的分类网络模型。测试时，输入一幅图像提取噪声图，再将噪声图输入到分类网络中即可判别此图像的真伪，无需任何预处理和后处理操作。本发明利用数字图像处理、计算机视觉、深度学习等技术，实现了图像验真检测任务，且利用特征融合模块来使网络同时学习空间域信息与频率域信息，充分利用空间域和频率域，减少特征冗余，提高特征的利用率，测试准确率在92％左右，可较为准确辅助相关的图像取证或图像安全工作，降低生成图像对个人和社会带来的不利影响。
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公开(公告)号：CN114663663A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210214683.5
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度共生局部二值模式的图像识别方法，涉及数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1)通过模拟尺度变换，构造图像的LBP共生空间，提取其中稳定的结构信息；2)用LBP共生空间中的跨尺度共生对表示稳定的结构信息。这些跨尺度共生对即使在图像被缩放的情况下也能保持良好的描述能力；3)提出旋转一致性调整策略，对这些跨尺度共生对进行统一的调整，以增强其旋转不变性。本方法充分利用跨尺度共生对和旋转一致性调整策略，使其具有理想的几何不变性，在特征维度较低的情况下取得了与基于共生的LBP方法同样好的图像描述能力。
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公开(公告)号：CN114663445A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210214686.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度边缘感知的三维心脏图像分割方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、深度学习等技术领域。具体步骤为：1)搜集并整理公开的心脏磁共振图像数据集；2)对搜集整理的心脏磁共振图像数据集进行数据增广；3)利用搜集到的心脏磁共振图像数据集对多尺度边缘感知的三维卷积神经网络进行训练；4)利用训练得到的模型对其他的心脏磁共振图像进行测试，得到最终效果。本方法利用多尺度边缘感知的三维卷积神经网络训练得到的模型可以对现实中的心脏磁共振图像进行分割，具有实际意义，并且取得较好的分割精度。
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公开(公告)号：CN113129261A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110266702.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的图像篡改检测方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、深度学习等技术领域。具体步骤为：1)搜集并整理公开的篡改图像样本；2)对篡改图像样本进行标注获得这些篡改图像样本的标签以完成图像篡改数据集的构建；3)利用搜集到的图像篡改数据集对双流的卷积神经网络进行训练；4)利用训练得到的模型对其他的篡改图像进行测试，得到最终效果。本方法利用双流的卷积神经网络训练得到的模型可以对现实中的篡改图像进行检测，具有实际意义，并且取得较好的检测精度。
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公开(公告)号：CN111754418A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010430976.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Hess矩阵的图像增强方法，涉及数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1)用多尺度分数阶Hess矩阵对输入图像进行处理，生成特征加权图像；2)抑制特征加权图像中强特征信息像素的特征值，得到背景加权图像；3)用背景加权图像的直方图和该直方图归一化后形成的累积分布函数得到最终映射函数；4)利用映射函数得到增强后的图像。本方法用matlab为平台进行验证，结合Hess矩阵的相关知识，完成了改善图像对比度达到增强目的，具有实际意义，并且取得较好增强效果。
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