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公开(公告)号：CN120013777A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510160329.2
申请日：2025-02-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了去除红外行人伪影特征卷积深度的红外与可见光融合方法，具体包括以下步骤：步骤一、将可见光源图像和红外源图像输入图像增强模块中，获取增强可见光图像和增强红外图像；步骤二、获取特征图；步骤三、对增强红外图像进行语义分割与伪影检测，获取人物与伪影的联合区域，并生成人物掩码和伪影的掩码；步骤四、结合特征图、人物掩码和伪影的掩码获取融合图像；本发明涉及图像处理技术领域。该去除红外行人伪影特征卷积深度的红外与可见光融合方法，在进行红外和可见光图像融合时，对红外图像中的伪影进行处理，减少对最终融合结果的不利影响，采用基于迭代的边缘展开特征提取网络加强对图像边缘特征的提取，提高融合图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN116229514A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310204561.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于通道信息和全局信息互补的无监督行人重识别方法，包括：获取无标签的图像；将所述图像输入到深度卷积神经网络中提取全局特征；将所述全局特征按照特征通道方向划分得到多个局部特征，计算每个全局特征及其局部特征之间的特征亲密度参数；根据所述特征亲密度参数、局部特征和全局特征，双向优化标签分类结果，得到抗噪的全局伪标签和平滑后的局部特征标签；将抗噪的全局伪标签和平滑后的局部特征标签作为图像标签，利用所述图像及其图像标签对深度卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度卷积神经网络；将待识别的图像输入训练好的深度卷积神经网络，根据所述深度卷积神经网络的输出，得到行人重识别结果。
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公开(公告)号：CN115760919A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211446363.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于关键动作特征与位置信息的单人运动图像摘要方法，包括：基于特征提取和相似性评估获取视频的关键动作帧，并获取其中运动人员的位置信息；对视频进行背景建模和目标轨迹提取；对关键动作帧中运动人员的位置信息与目标轨迹进行碰撞检测，无碰撞的轨迹直接加入重排轨迹，如果有碰撞，则依据碰撞率公式对目标轨迹与关键动作帧中所有的位置进行碰撞率检测，如果碰撞率小于阈值，就将这一目标轨迹加入重排轨迹，如果碰撞率大于或等于阈值，就舍弃这一轨迹；将重排轨迹与背景图片进行泊松融合，生成图像摘要。本发明可以对运动动作进行有效的评估，同时图像摘要可以让用户更直观的看到自己动作的不足，便于改正动作。
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公开(公告)号：CN109741300B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201811551784.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , H04N19/186 , H04N19/625 , H04N19/136
Abstract: 本发明公开了一种适用于视频编码的图像显著性快速检测方法和装置，方法包括对YUV格式的视频帧图像，将亮度分量Y缩放并对整体图像做DCT变换，对变换系数取符号函数得到图像签名描述子后对其做逆DCT变换得到图像全局显著性；分别以亮度分量Y不重叠的预定图像块和色度分量UV的相应图像块为单位进行DCT变换，分别提取Y分量和UV分量各自的直流系数即强度特征和部分交流系数即纹理特征，使用对比度测量并融合后得到图像局部显著性；融合图像全局显著性和图像局部显著性得到最终显著性。本发明利用DCT变换来提取编码帧图像的特征，考虑了人眼观察图像的全局显著性和局部显著性，显著性计算准确且高效，适合用于视频编码前的检测以指导编码资源的优化分配。
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公开(公告)号：CN111626159B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010410104.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力残差模块和支路融合的人体关键点检测方法。属于计算机视觉技术领域，包括如下步骤：用特征提取网络对输入图片进行特征处理，得到特征图；将特征图输入区域生成网络得到目标建议框；进行区域池化操作，得到感兴趣区域特征图；再将其输入卷积层中进行特征提取操作得到特征图一；利用支路一、支路二进行特征提取和融合；将两支路的结果叠加，先用反卷积进行分辨率复原再进行两倍的线性插值上采样；将关键点的位置建模为独热二进制掩码进行训练。本发明使得网络输出的信息多样性有所改善，更好地捕捉不同视野，不仅在简单场景下有效解决了检测关键点混乱的问题，其准确性和效率性得到提高，且能够良好的适应复杂场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109451309B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201811471526.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/172 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种HEVC全I帧编码基于显著性的编码树单元(CTU)层码率分配方法，在全I帧编码配置下读入当前编码帧，以4×4像素块为单位计算当前帧不同区域的显著性；对像素块的显著性取平均作为CTU的显著性，并对整帧CTU层的显著性进行归一化，对整帧CTU层的显著性取平均作为帧层显著性；根据编码当前帧时的视频剩余比特数、缓冲区充满度和当前帧的显著性为当前帧分配目标比特；根据当前帧剩余比特数、当前CTU的帧内和帧间显著性权重为当前CTU分配目标比特；由码率模型计算当前CTU编码的Lagrange乘子(λ)，再根据λ得到当前CTU的量化参数进行编码；更新剩余比特数和各种模型参数，直到全部I帧编码完成，该方法提高了HEVC全I帧编码的主观视觉质量。
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公开(公告)号：CN108171124B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201711322319.6
申请日：2017-12-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种相似样本特征拟合的人脸图像清晰化方法。首先有一组与待清晰的人脸图像尺寸和姿势一致的清晰人脸图像，并将这组人脸图片降质处理得到对应的相同尺寸的非清晰人脸图片组；每个像素位置对应的非清晰、清晰样本图像块投影到一个共同特征空间中；待清晰化人脸图像每个像素位置图像块在特征空间中找到最相似的若干个非清晰样本块；在特征空间中，利用最小均方误差准则，得到上述若干个非清晰和清晰的样本之间的非线性回归模型；将上述回归模型应用到待清晰图像块中，拟合出对应的清晰化图像块；所有像素位置上清晰化图像块在对应人脸位置上拼接得到清晰人脸图像。
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公开(公告)号：CN108564596B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201810170508.4
申请日：2018-03-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种高尔夫挥杆视频的智能比对分析系统，包括：红外检测装置，与所述红外检测装置连接的Openpose关键点检测装置，与所述Openpose关键点检测装置连接的关键点信息序列预处理装置，与所述关键点信息序列预处理装置连接的高尔夫挥杆动作序列检测装置，与所述高尔夫挥杆动作序列检测装置和所述关键点信息序列预处理装置连接的高尔夫挥杆动作关键帧检测装置，与所述高尔夫挥杆动作关键帧检测装置和所述关键点信息序列预处理装置连接的智能比对分析装置，与所述智能比对分析装置和所述红外检测装置连接的渲染装置。本发明还提出一种高尔夫挥杆视频的智能比对分析方法，通过动态+静态、正面+侧面多角度的比对分析提取到各个特征。
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公开(公告)号：CN109285146B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201811001682.2
申请日：2018-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法，其特征在于，读入参考图像与失真图像，计算参考图像各像素的恰可觉察失真JND；基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理；计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的差异图像；对差异图像以4×4像素块为单位计算边缘点所占比率，根据比率与阈值的关系将差异图像分为平滑4×4块区域与结构化4×4块区域；对平滑区域以4×4块为单位计算PSNR并做归一化处理；对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度；融合平滑区域归一化的PSNR和结构化区域的相似度得到失真图像的最终质量评分。优点：更有效地表达了误差特性，提高了失真图像质量评价的准确度。
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公开(公告)号：CN111243230A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010071307.6
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两台深度相机的人体跌倒检测装置和方法，包括第一深度相机，还包括第二深度相机，所述第一深度相机距离地面一定高度，垂直于竖直墙面放置，朝向门，第二深度相机移动设置在天花板上的直线导轨上，第一深度相机、第二深度相机采集的图像发送给图像处理器，所述图像处理器运行权利要求4-8任一项所述的检测方法。本发明只对登记的用户进行追踪和跌倒检测，减少了无意义的计算。第二深度相机能够有效捕捉到被遮挡的目标，防止由于目标跌倒时被遮挡而导致的漏检，特别适合在复杂遮挡情况下的人体跌倒检测。
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