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公开(公告)号：CN104616249A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410680142.7
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于曲率变分的小波变换图像去噪算法，其特征在于包括步骤1算法描述：对输入的待去噪图像进行小波变换，再将水平集曲率作为校正因子引入到变分模型中，建立基于曲率变分的小波变换图像去噪算法；步骤2算法验证：针对曲率变分模型的第一项是图像平滑过程中的扩散项，而设计该曲率变分模型的第二项为图像结构的控制函数，以维持图像的整体结构；步骤3算法仿真：采用MATLAB软件的仿真算法，以其仿真结果来分析算法的时效性和复杂性。本发明的算法使得处理出更加清晰的图像，以接近原始图像，去噪后的图像信噪与TV模型比较，提高了15个dB左右，较经典的小波阈值去噪算法提高了25个dB左右，且清晰度大幅度提高。
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公开(公告)号：CN104410434A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410737346.X
申请日：2014-12-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B1/7105
Abstract: 本发明涉及一种改进的非标准约束恒模盲多用户检测算法，其特征在于包括步骤1算法描述：以瑞利分布为变步长，应用于非标准约束恒模算法中，构造基于瑞利分布变步长的非标准约束差分恒模算法；步骤2算法验证：将非标准约束恒模的自适应算法公式与差分形式相结合，构造基于瑞利分布变步长的非标准约束差分恒模算法；步骤3算法仿真：采用MATLAB软件进行仿真，以其仿真结果来分析算法的抗多址干扰能力、抗远近干扰能力以及信道跟踪能力。本发明算法的抗多址干扰能力、抗远近效应能力以及信道跟踪能力强，能够很好地解决码分多址蜂窝移动通信中存在的多址干扰问题。
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公开(公告)号：CN113724148B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110816774.1
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于：首先通过阈值分界的方式改进优先权函数，接着引入Jaccard距离作为匹配准则的约束条件，最后通过局域分割方式优化搜索策略，有效解决置信度项在迭代中快速趋向零和搜索策略较复杂的问题。本发明通过改进的阈值分界优先权函数，可以有效克服传统的Criminsi算法在多次迭代后置信度项趋向于零，导致图像修复顺序不合理，最终修复效果差的问题，并且使用自适应的样本块大小可以更好地恢复图像的局部纹理信息。
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公开(公告)号：CN113822813A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111090577.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了图像修复技术领域的一种基于四方向交叠组合稀疏全变分的图像复原方法及系统。图像复原方法包括：获取待修复图像；使用构建的四方向交叠组合稀疏全变分模型对待修复图像进行修复，输出修复好的图像。通过使用构建的四方向交叠组合稀疏全变分模型对待修复图像进行修复，充分挖掘图像上四个方向的梯度信息，加以交叠组合，能在去除噪声的同时保留图像特征且抑制阶梯效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428687A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010297907.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于概率协同表示和卷积神经网络识别方法，包括如下步骤：首先，利用概率分布构造一种新的简单易行的重建函数，将原始训练样本集通过该重建函数进行重建得到新的训练样本集；将用新的训练样本集和原始训练样本集训练CNN网络；用训练好的CNN网络从原始测试样本集中提取有效特征，用提取的有效特征来训练SVM分类器，再通过训练好的SVM分类器识别所有的待识别样本。本发明利用有限的训练样本集通过新的目标函数构造重建测试样本，作为新的训练样本集，输入CNN网络，能有效提取人脸特征，再使用这些人脸特征去训练SVM，所得到测试样本的重建图接近原测试样本图，识别效果明显。
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公开(公告)号：CN104392418B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201410724307.6
申请日：2014-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，包括以下步骤：（1）对待处理图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）建立八方向图像平滑模型；（3）引入物理学中的重调和方程；（4）建立梯度与阈值的关系；（5）选取不同的扩散系数对图像进行平滑，使图像在保边缘、保部分细节信息和提高效率等方面都达到令人满意的效果；（6）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。实验结果表明，本发明的算法在去噪性能方面更具优越性。
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公开(公告)号：CN108197573A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810004996.1
申请日：2018-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法。该方法首先生成一种虚拟的人脸图像(镜像人脸)，再通过融合原始人脸和镜像人脸去形成新的混合训练样本，最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别。该方法增加了训练样本的数目，克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响，提高了人脸识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104463810B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410827269.7
申请日：2014-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于TV流的自适应扩散滤波图像去噪方法，包括步骤：(1)将TV流扩散方程以内在坐标形式表示；(2)将步骤(1)中的TV流扩散模型简化；(3)建立基于形态学的扩散滤波算法；(4)建立自适应扩散过程模型(5)建立保真项(6)用中心差分数值算法进行进一步处理。本发明能处理出接近原始图像更加清晰的图像，解决传统算法时效性低，复杂度高，且在处理过程中经常会出现过度平滑和平滑不充分的现象。
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