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公开(公告)号：CN118134974A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410260733.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及荧光显微成像技术，具体涉及一种基于条纹信息的结构光照明显微镜图像配准方法，包括通过三维结构光照明显微镜系统获取样品在不同区域的样本图像，并获取不同区域的配准图像；选一个区域作为参考区域，并采用传统配准方法得到不同区域的初次配准矩阵；将对应的样本图像和初次配准矩阵进行粗配准，得到每一个区域的亚像素误差粗配准图像；计算每一个区域三个方向的二阶初相，然后求取每一个区域三个方向的初相差；将初相差转换为像素移动量，将每一个区域三个方向的像素移动量合并为一个亚像素XY像素移动量；本发明可以实现不同区域三维SIM图像二阶零初相差，以减少后续重建任务中的因配准错误导致的伪影问题。
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公开(公告)号：CN118015429A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410278924.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/28 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于边界比特优化的二值描述符学习方法；该方法包括：获取训练图像并对其进行预处理，得到正例对图像和负例对图像；将两种图像对分别对应输入到神经网络的两个分支中进行对比学习，得到训练图像的实值描述符；将实值描述符输入到二值化模块中进行处理，得到二值描述符；计算对比损失；根据对比损失，采用描述符梯度优化模块进行梯度优化，调整模型参数，得到训练好的二值描述符学习模型；使用训练好的二值描述符学习模型得到二值描述符，根据二值描述符得到图像特征匹配结果；本发明解决了网络学习过程中出现的低效用维度问题，可得到更强信息能力与区分能力的二值描述符，进而提高图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN116468898A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310257938.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法，涉及图像处理、计算机视觉、机器学习等技术领域。具体步骤为：1)将数据集图像旋转至主轴并将图像坐标原点移到图像质心得到归一化图像；2)构建归一化图像的尺度空间，计算并融合多尺度图像Tchebichef矩形成具有几何变换不变性的矩特征；3)利用两阶段特征学习策略，将矩特征有效降维得到最终的Tchebichef矩不变量；4)将矩不变量作为特征送入到SVM分类器中进行图像分类或者不变性识别等后续任务。本方法提出的Tchebichef矩不变量识别性能较好而且计算复杂度也较低，可应用于人脸识别、目标识别等实时场景中，具有实际意义。
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公开(公告)号：CN116416112A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310259860.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像修复算法的医学图像自恢复方法，搜集并整理公开的医学图像样本，对医学图像进行DWT后选取低频子带LL3作为原始图像的近似压缩版本并生成水印值。再利用Hessian矩阵提取医学图像的轮廓、边缘等区域，利用LSB算法将水印值嵌入轮廓、边缘等区域生成水印图像。当受到攻击时，从攻击图像中提取参考水印，利用所提取的水印值检测水印图像的篡改区域，并借助图像修复算法利用攻击图像本身的相似信息恢复篡改区域。本方法利用所提出的将水印值嵌入在原始医学图像的特征区域能够很好的保护原始医学图像信息。在恢复篡改区域时，能够利用医学图像本身的相似信息恢复篡改区域，具有实际意义，并且取得较好效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115170831A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210571318.X
申请日：2022-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于UWB雷达技术的手势识别方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：(1)联合局部二值卷积层和残差模块结构的UWB手势图片LBP特征提取模块；(2)基于Shuffle Net和深度可分离卷积层改进后生成的手势识别模块UGSM和UGP NAS优化的方式组成的轻量级手势识别模块UGEN；(3)基于无代理任务的神经框架搜索(UGPNAS，UWB Gesture Proxyless NAS)的适用于手势识别的应用情景以及对应的硬件设备需求的模型训练方式。本发明通过该模块可以在极低的时间成本和少参数量的条件下获得97％的手势识别准确率，较好地满足手势识别的实际应用场景和相应的设备需求。
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公开(公告)号：CN112598648B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011548191.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/766
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：CN114677333A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210214813.5
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明请求保护一种基于直方图特征的图像对比度增强检测方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、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)对公开图像进行多种对比度增强操作以完成图像篡改数据集的构建；3)通过篡改图像的直方图进行对比度增强操作的痕迹特征提取；3)利用支持向量机(SVM)对提取到的痕迹特征进行训练；4)利用训练得到的模型对其他篡改图像直方图中的提取到的痕迹特征进行测试，得到最终分类结果。5)利用所提取的痕迹特征对经过伽马校正后的图像进行伽马参数值的估计。本方法可以对现实中的篡改图像进行检测，也可以对伽马校正图像进行参数值的估计，并且取得较好的分类精度。
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公开(公告)号：CN114677332A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210214781.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于JPEG指纹的深度特征融合图像篡改检测方法，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)搜集并整理公开的未压缩的图像样本；2)对图像样本进行两种方式篡改并标注获得篡改图像样本以及标签以完成图像篡改数据集的构建；3)利用制作的图像篡改数据集对深度特征融合网络进行训练；4)利用训练得到的模型对两种篡改图像进行测试，得到最终效果。本方法利用特征融合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：CN112489145A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011594418.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色相关局部二值模式的彩色图像描述方法，涉及数字图像处理领域。首先对数据集中的彩色图像进行预处理，获得彩色图像在RSS空间的三个分量图像以及在RGB空间的三个分量图像；采用多通道编码局部二值模式方法(mdLBP)对彩色图像的所述分量图像进行特征提取，得到图像的mdLBP特征向量；采用类内随机的方式选取一部分图像的mdLBP特征向量进行特征学习，根据学习得到的主导模式表对数据集所有图像的mdLBP特征向量进行维度选择，将选择得到的特征组合为描述图像的颜色相关局部二值模式特征向量；最后将测试集与训练集相匹配得到分类结果。本发明利用了彩色图像不同分量图像的相关信息以及LBP特征向量的主导模式，有效提高了对图像描述的准确率。
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