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公开(公告)号：CN109934794B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910126869.3
申请日：2019-02-20
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于显著稀疏表示和邻域信息的多聚焦图像融合方法，具体步骤包括：步骤1，基于均匀网格划分图像块和向量化构建图像字典；步骤2，基于公共稀疏特征、显著稀疏特征和误差表示建立图像显著稀疏模型；步骤3，基于动态惩罚因子线性交替框架求解图像显著稀疏分解模型的公共稀疏特征、显著稀疏特征和误差等参数；步骤4，基于最大平衡化聚焦参数准则的标签融合；步骤5，基于源图像细节信息和邻域图像块统计信息优化标签融合；步骤6，基于优化标签融合重构图像。
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公开(公告)号：CN106846260B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201611189605.5
申请日：2016-12-21
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种计算机中视频去雾方法，其步骤包括：步骤1，基于相邻帧差分的边缘幅度核密度估计信息熵提取视频关键帧；步骤2,基于关键帧边缘信息幅度信息熵提取代表性像素点；步骤3，基于互相关匹配算法和广义对齐算法逐像素配准视频关键帧；步骤4，基于颜色均值估计大气光照强度和基于二维核回归优化视频关键帧的传播率；步骤5，基于Catmull—Rom三次样条估计视频非关键帧的传播率；步骤6，根据大气散射模型，利用估计的模型参数，输出恢复后的雾霾视频图像序列。
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公开(公告)号：CN109741240A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811589664.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类的多平面图像拼接方法，包括以下步骤：(一)提取待拼接图像A和B的SIFT特征点，完成特征点的初始匹配；并利用层次聚类方法将图像A的特征点划分为不同平面，筛选误匹配点；(二)对待拼接图像A和B分块，根据每个图像块中心像素周围的特征点平面信息计算图像块所属平面；利用带权重的线性变换方法计算图像A和B中每个对应分块的变换矩阵；最后将图像B映射到图像A的坐标系下；(三)构造待拼接图像A和B的拉普拉斯金字塔，对每一层采取不同的融合权重进行融合，再将融合后的各层拉普拉斯金字塔恢复得到最终的拼接结果。
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公开(公告)号：CN109635140A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811531567.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和密度峰值聚类的图像检索方法，包括：基GoogeLeNet预训练模型提取图像的深度学习特征，构建基于局部核密度函数和最小局部核函数峰值距离参数阈值的密度峰值聚类方法，获得图像集的初始聚类类别数和划分子集信息。依据聚类类别数构建多组双层稀疏自动编码器的网络结构，基于聚类划分子集生成高斯分布随机数矩阵初始化多组双层稀疏自动编码网络参数、构造目标函数和估计多组双层稀疏自动编码器的参数。基于训练好的多组双层稀疏自动编码器提取图像集和待查图像的精细特征，对图像集的精细特征进行密度峰值聚类划分子集，在与待查图像精细特征最近的聚类划分子集中根据相似性原则实现图像检索等内容。
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公开(公告)号：CN106446957B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610876682.1
申请日：2016-10-08
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的雾霾图像分类方法，包括：步骤1，采集不同雾霾天气下的训练图像集，根据环境空气质量指数标注类别标签；步骤2，基于导向滤波自适应估计训练图像的大气光照强度；步骤3，定义和提取样本图像中与雾霾浓度相关的暗通道特征映射图、局部最大对比度特征映射图、色度差特征映射图和饱和度特征映射图；步骤4，提取特征映射图的直方图特征；步骤5，基于直方图的特征值区间，建立二分递归分类回归决策树；步骤6，有放回的选择训练集中的样本图像，建立两棵以上分类回归决策树的随机森林模型；步骤7，输入测试图像，提取测试图像特征映射图的直方图特征，输入随机森林模型分类，根据多数投票法的组合分类器决策最终的类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103345760A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310322875.9
申请日：2013-07-29
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种医学图像对象形状模板标记点的自动生成方法，包括以下步骤：(一)计算医学图像的灰度直方图h1的高斯核回归平滑函数s1和带有空间信息的灰度直方图h2的高斯核回归平滑函数s2；(二)使用灰度直方图的高斯核回归平滑函数s1和带有空间信息的灰度直方图的高斯核回归平滑函数s2构造医学图像的一维粗糙度函数，将一维粗糙度函数的局部最小值对应的灰度值作为阈值，并进行医学图像的多阈值分割；(三)选取多阈值分割的边缘区域结果，计算边缘区域结果的二维核密度估计函数；(四)在步骤（三）的二维核密度估计函数上搜索密度函数的局部最大值对应的像素点，输出这些像素点作为医学图像对象形状模板的标记点。
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公开(公告)号：CN119561780A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510097126.3
申请日：2025-01-22
Applicant: 常熟理工学院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种容迟网络的消息分发系统，其中系统包括发送节点以及接收节点；发送节点用于向接收节点发送消息描述信息；接收节点用于在消息描述信息中包含的全部消息摘要信息中确定目标消息摘要信息并将其对应的信息标识确定为目标信息标识，并将目标信息标识进行加密得到标识加密信息，并将标识加密信息发送到发送节点；发送节点用于对每个消息信息进行加密得到多个加密消息，并基于标识加密信息生成解密辅助信息，并将全部加密消息以及解密辅助信息发送到接收节点；接收节点用于接收加密消息以及解密辅助信息，并基于解密辅助信息对目标信息标识对应的加密消息进行解密得到目标信息标识对应的消息信息。上述系统能提高容迟网络通信的隐私性。
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公开(公告)号：CN107103320B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201710291370.9
申请日：2017-04-28
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式医疗数据图像识别及集成方法，包括以下步骤：由摄像头采集医疗数据图像，对采集的医疗数据图像进行预处理；字符切割：将预处理的医疗数据图像的前景与背景分割开，再将前景中待识别的字符串切割成一个个的待识别字符；将待识别字符的HOG描述子作为训练后的判别模型的输入参数进行字符识别，将识别数据发送至上位机，判别模型的训练样本由字符切割后的样本字符以一度为步长分别进行左右各转动n次得到样本集样本；提取每个样本的HOG描述子，将最终得到一个描述子集作为训练样本来求SVM的判别模型。本发明方法不需要根据设备厂商协议去解析和集成数据，可以自动采集集成数据。
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公开(公告)号：CN106097239A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610415911.X
申请日：2016-06-15
Applicant: 常熟理工学院
CPC classification number: G06T1/0021 , G06K19/06046 , G06T1/20 , G06T2201/0065
Abstract: 本发明公开了一种二维码水印加密并行化快速嵌入以及提取方法，先对二维码的灰度图像进行二值化处理，两层交界处的行与行间像素值寻找嵌入行；在嵌入行中寻找深浅模块交界处为嵌入段，分别找到嵌入段的水印起始位和水印结束位，顺序提取水印信息的2bit大小的信息，按设定编码规则，改变水印起始位到水印结束位的每个像素RGB分量的最低位完成水印嵌入；水印的提取方法与嵌入方法类似，对二维码图像进行二值化预处理，找到水印嵌入位置，提取水印信息。该方法嵌入水印的二维码图像不仅具有较好的防伪验证功能而且适合以电子形式保存，并行化处理方法时间花销较传统串行算法节省1/3左右。
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公开(公告)号：CN103345760B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310322875.9
申请日：2013-07-29
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种医学图像对象形状模板标记点的自动生成方法，包括以下步骤：(一)计算医学图像的灰度直方图h1的高斯核回归平滑函数s1和带有空间信息的灰度直方图h2的高斯核回归平滑函数s2；(二)使用灰度直方图的高斯核回归平滑函数s1和带有空间信息的灰度直方图的高斯核回归平滑函数s2构造医学图像的一维粗糙度函数，将一维粗糙度函数的局部最小值对应的灰度值作为阈值，并进行医学图像的多阈值分割；(三)选取多阈值分割的边缘区域结果，计算边缘区域结果的二维核密度估计函数；(四)在步骤（三）的二维核密度估计函数上搜索密度函数的局部最大值对应的像素点，输出这些像素点作为医学图像对象形状模板的标记点。
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