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公开(公告)号：CN109102478B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811035032.X
申请日：2018-09-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于自体色彩迁移的文化典藏类图像修复方法，包括以下步骤S1获取骨架纹理图像原图，S2修复破损部位，S3去除底色并镶嵌骨架纹理图像，S4获取局部色彩迁移源图像，S5获取局部色彩迁移参考图像，S6进行局部色彩迁移，S7对破损部位精准填充，S8修复图像中其他破损部位。本发明自体色彩修复省去了参考图像的搜寻步骤，用待修复图像的完好部位来代替，节省修复时间，提高修复效果；降低修复师等人工的压力，得到更好的虚拟效果供修复师参照，提高修复速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109572270B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201811483945.8
申请日：2018-12-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种微结构网点的半色调信息双重防伪方法，包括以下步骤S1：设计微观字母H形网点及圆形网点阈值矩阵；S2：防伪信息混沌置乱加密；S3：置乱后防伪信息预处理；S4：载体图像半色调处理及信息隐藏；S5：防伪信息鉴别。本发明实现了半色调图像的多重防伪，网点具备不可复制性，实现多重防伪，即使提取得到的信息仍具备保密性，隐藏信息不占幅面，检测方法多样化，防伪性能较高。
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公开(公告)号：CN109992928B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910359848.6
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种建立书画纸输出质量预测模型的方法，包括以下步骤：测量书画纸表面性能参数；测量书画纸表面帘纹参数；在MATLAB环境下建立总变差模型；确定总变差模型参数中的σ值；测量书画纸去帘纹处理后的色度值，并计算与标准设定值间的色差值；建立GRNN预测模型；构建GRNN预测模型训练数据样本；获得最优平滑因子；验证预测准确性。本发明能够运用总变差模型去除书画纸帘纹，得到更符合视觉特征的色差评定方式，构建打印输出质量预测模型，预测结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN109102478A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811035032.X
申请日：2018-09-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于自体色彩迁移的文化典藏类图像修复方法，包括以下步骤S1获取骨架纹理图像原图，S2修复破损部位，S3去除底色并镶嵌骨架纹理图像，S4获取局部色彩迁移源图像，S5获取局部色彩迁移参考图像，S6进行局部色彩迁移，S7对破损部位精准填充，S8修复图像中其他破损部位。本发明自体色彩修复省去了参考图像的搜寻步骤，用待修复图像的完好部位来代替，节省修复时间，提高修复效果；降低修复师等人工的压力，得到更好的虚拟效果供修复师参照，提高修复速率。
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公开(公告)号：CN109992928A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910359848.6
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种建立书画纸输出质量预测模型的方法，包括以下步骤：测量书画纸表面性能参数；测量书画纸表面帘纹参数；在MATLAB环境下建立总变差模型；确定总变差模型参数中的σ值；测量书画纸去帘纹处理后的色度值，并计算与标准设定值间的色差值；建立GRNN预测模型；构建GRNN预测模型训练数据样本；获得最优平滑因子；验证预测准确性。本发明能够运用总变差模型去除书画纸帘纹，得到更符合视觉特征的色差评定方式，构建打印输出质量预测模型，预测结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN109572270A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811483945.8
申请日：2018-12-06
Applicant: 南京林业大学
IPC: B42D25/30
Abstract: 本发明提供一种微结构网点的半色调信息双重防伪方法，包括以下步骤S1：设计微观字母H形网点及圆形网点阈值矩阵；S2：防伪信息混沌置乱加密；S3：置乱后防伪信息预处理；S4：载体图像半色调处理及信息隐藏；S5：防伪信息鉴别。本发明实现了半色调图像的多重防伪，网点具备不可复制性，实现多重防伪，即使提取得到的信息仍具备保密性，隐藏信息不占幅面，检测方法多样化，防伪性能较高。
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