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公开(公告)号：CN113724148A
公开(公告)日：2021-11-30
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：CN107067372B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201610899325.7
申请日：2016-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征是，首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况，提出了改进的平滑算子，建立新模型一，有效的抑制了椒盐噪声，但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况，以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生，引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函，建立新模型二；本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象，更多的保留了图像的纹理细节特征，去噪效果较经典模型更具优越性。
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公开(公告)号：CN104331869B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410685365.2
申请日：2014-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明首先提供了一种图像曲率平滑方法，将图像水平集曲率作为一个二阶微分量，用来描述图像形态学特征，改善了图像处理效果。由于当图像受到噪声污染时，曲率会发生显著变化，本发明进一步将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到PM方法中，提出了一种梯度与曲率相结合的图像平滑方法，该方法不但可以保持图像的特征，而且峰值信噪比较以往的各向异性方法大幅度提高，复杂度低，时效性高，图像清晰度增加，相较以往图像平滑算法更具有效性和准确性，图像处理效果更好。
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公开(公告)号：CN104346786B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410621477.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。
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公开(公告)号：CN104484860A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410796018.7
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于拟正态分布的图像平滑算法，包括如下步骤：步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、引入PM算法的扩散系数步骤三、为保纹理，由通量函数，引入拟正态分布过程；步骤四、将步骤二中g1的曲线向右平移c(c＞0)，得到步骤五、用半隐式加性算子分裂(AOS)算法对图像进一步处理，经多次迭代得到清晰图像。本发明能够稳定的控制扩散过程，使图像在去噪和保边缘、纹理等细节信息方面都达到令人满意的效果，峰值信噪比大幅提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104346786A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410621477.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。
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公开(公告)号：CN105913382B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610115932.X
申请日：2016-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种阈值寻优的高保真各向异性滤波方法，首先用小波变换提取图像的高频部分，在高频部分用二阶微分量曲率模值来反映局部信息，并建立高保真各向异性滤波模型；再用最小均方算法进行阈值寻优，进一步控制扩散强度；然后用建立的高保真各向异性滤波模型对提取的高频部分进行处理，对处理后的高频系数和原来的低频系数进行小波重构，得到去噪后图像作为输出。有益效果：可避免将图像的尖峰、角点误认为噪声，保护了细节信息，还可提高边缘检测的准确性，增强图像滤波效果，故去噪性能较现有技术中的经典模型更具优越性，而且运行时间有了明显提高。
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公开(公告)号：CN105005975B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201510397590.0
申请日：2015-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法，首先，采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；然后，进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；最后，根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。本发明不仅能有效去除图像噪声，同时能较完整地保留了图像的区域信息。
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公开(公告)号：CN105023004B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510471000.4
申请日：2015-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种曲率与小波轮廓增强相结合的人脸识别算法，首先用图像的水平集曲率和小波增强人脸图像的整体轮廓，从而忽略人脸识别中光照、人脸的表情和部分遮挡物的影响，然后用PCA算法提取人脸特征。现有方法在光照、表情和遮挡不同时，识别率和鲁棒性会大大降低；为了克服光照、表情、姿势等非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，并提高识别方法的鲁棒性，本发明利用了水平集曲率及SRC的优点，提出了一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法，该算法充分利用了水平集曲率的性质、人脸图像轮廓的不变性和人脸图像轮廓对光照的不敏感性，在现有的稀疏表示理论基础上，提高了非约束性人脸的识别率，增强了识别系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104517266B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410801885.5
申请日：2014-12-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于边缘检测算子的混合自适应图像去噪方法，包括以下步骤，步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、建立平均曲率扩散算法的局部坐标模型；步骤三、建立自适应混合去噪模型；步骤四、用半隐式加性算子分裂（AOS）数值算法对步骤三的图像进一步处理。本发明用局部坐标二次微分这种边缘检测算子代替梯度算子，自适应的控制整个扩散过程，方法简单；结合两种算法的优缺点，取长补短，复杂度低，降低了处理时间；图像的峰值信噪比大幅提高，受噪声污染的图像处理后更加清晰。
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