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公开(公告)号：CN110175972B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910455193.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/50 , G06T7/11 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于透射图融合的红外图像增强方法。步骤包括：利用聚类算法在不同尺度下对图像分别进行欠分割和超分割，生产两幅聚类分割结果；针对聚类分割结果，利用图像纯像素先验分别生成两幅透射图；为各透射图构建融合权重图，为各透射图及其融合权重图构建图像金字塔结构模型，并进行逐层融合从而获得融合后的透射图；基于变分模型对融合后的透射图进行保边平滑处理从而获得优化后的透射图；利用优化后的透射图获得增强后的红外图像。本发明方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175962A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910429269.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法，包括以下过程：构建红外图像的显著性特征图，分割出红外图像中的显著区域和非显著区域；对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图；利用导向全变分模型对透射图进行修正，并基于图像显著区域分割结果对透射图进行二次修正；利用二次修正后的透射图获得增强后的红外图像；对增强后的红外图像进行面向边缘特征增强的二次增强，从而获得二次增强后的红外图像。本发明方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN110149199A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910428820.3
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于属性感知的隐私保护方法，利用属性感知密钥中心生成同态加密密钥发送给用户和候选对象管理中心；请求属性感知密钥中心利用同态加密密钥对用户属性集进行同态加密；候选对象管理中心利用属性加密公钥、相似性度量阈值和候选对象属性集对候选对象进行加密；属性感知密钥中心利用同态加密密钥解密获取相似性度量并返回给同态计算推荐器；经同态计算推荐器判断，如果相似性度量高于相似性度量阈值则将经过同态加密的候选物品推荐给用户。本方法可保证推荐系统在实现推荐过程中无法获取有关用户或者候选对象属性的任何信息，从而保证用户和候选对象的隐私。
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公开(公告)号：CN110175972A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910455193.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于透射图融合的红外图像增强方法。步骤包括：利用聚类算法在不同尺度下对图像分别进行欠分割和超分割，生产两幅聚类分割结果；针对聚类分割结果，利用图像纯像素先验分别生成两幅透射图；为各透射图构建融合权重图，为各透射图及其融合权重图构建图像金字塔结构模型，并进行逐层融合从而获得融合后的透射图；基于变分模型对融合后的透射图进行保边平滑处理从而获得优化后的透射图；利用优化后的透射图获得增强后的红外图像。本发明方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN110175962B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910429269.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法，包括以下过程：构建红外图像的显著性特征图，分割出红外图像中的显著区域和非显著区域；对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图；利用导向全变分模型对透射图进行修正，并基于图像显著区域分割结果对透射图进行二次修正；利用二次修正后的透射图获得增强后的红外图像；对增强后的红外图像进行面向边缘特征增强的二次增强，从而获得二次增强后的红外图像。本发明方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN110149199B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910428820.3
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于属性感知的隐私保护方法，利用属性感知密钥中心生成同态加密密钥发送给用户和候选对象管理中心；请求属性感知密钥中心利用同态加密密钥对用户属性集进行同态加密；候选对象管理中心利用属性加密公钥、相似性度量阈值和候选对象属性集对候选对象进行加密；属性感知密钥中心利用同态加密密钥解密获取相似性度量并返回给同态计算推荐器；经同态计算推荐器判断，如果相似性度量高于相似性度量阈值则将经过同态加密的候选物品推荐给用户。本方法可保证推荐系统在实现推荐过程中无法获取有关用户或者候选对象属性的任何信息，从而保证用户和候选对象的隐私。
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