“翁韶伟”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果55个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种小样本图像隐写分析模型训练方法、分析方法及装置-CN202310778680.9在审
发明人：赖鸣姝;于丽芳;翁韶伟;田华伟 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种小样本图像隐写分析模型训练方法、分析方法及装置，包括：构建训练集，训练集包括设有标签的支持集和没有标签的查询集；获取初始模型，包括小样本分类模块和预训练的特征提取模块；在特征提取模块中段设有多个通道空间注意力机制模块，以在通道和空间两个维度上提取各样本的特征，生成特征图；将特征图输入小样本分类模块，计算批次中任意两个特征图之间的相似度，生成邻接矩阵；根据计算得到的正则化邻接矩阵进行标签传播，得到预测标签；采用训练集训练初始模型，并构建正交投影损失和交叉熵损失的联合损失对初始模型进行优化，最终得到图像隐写分析模型。本发明提供的模型在待测隐写算法未知且小样本环境下具备优秀的检测性能。
一种样本图像分析模型训练方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的漫画手绘图交互式着色方法-CN201910616201.7有效
发明人：叶武剑;梁培俊;刘怡俊;翁韶伟;刘文杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的漫画手绘图交互式着色方法，包括下述步骤：(1)数据集制作；(2)设计深度学习网络；(3)训练深度学习网络；(4)得到模型并进行测试；本发明通过使用深度学习技术以实现漫画手绘图交互式着色方法，只需在漫画手绘图中需要着色的区域给定少量指定颜色的画笔线条即可自动对该区域进行着色，从而在较少工作量和较短时间内以较好的效果对漫画手绘图进行交互式着色，极大程度地减少人力和时间成本，从而提高整个着色过程的效率。
一种基于深度学习漫画绘图交互式着色方法

[发明专利]多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置-CN201811277455.2有效
发明人： 翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PVO和差值对的多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置，包括：将载体图像分成互不重叠的图像块；确定每个待嵌入图像块的像素数量等级和局部复杂度等级，根据像素数量等级和局部复杂度等级确定待嵌入图像块中的待修改像素，并对待修改像素执行水印嵌入操作；同一像素数量等级的待嵌入图像块，局部复杂度等级越低则待修改像素数量越多；可见，本发明将局部复杂度划分地更精细，根据待嵌入图像块的像素数量等级和局部复杂度等级情况，确定最终待修改的像素数量，具体地说，局部纹理复杂度越低，图像块越平滑，修改像素数量越多，携带的水印信息就越多，此举极大地提高了像素的利用率，最终提高了嵌入性能。
分块可逆水印嵌入方法装置提取

[发明专利]基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置-CN201811574489.8有效
发明人： 翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置。其中，方法包括根据预设第一阈值、大于第一阈值的第二阈值及原始图像的各矩阵块的局部复杂度，将原始图像分为纹理复杂块、普通块和平滑块；采用基于最大像素值和次大像素值的相对位置关系计算次大像素值的预测误差的像素值预测误差方法计算各普通块和各平滑块的最大像素值、次大像素值、最小像素值、次小像素值的预测误差；根据计算得到的预测误差，采用ipvo水印嵌入方法对各普通块进行水印信息的嵌入；采用预设预测误差值和嵌入水印像素值的对应关系对各平滑块进行水印信息的嵌入，得到水印嵌入图像。本申请实现了预测更精准、能有效降低由灰度平移所引入的嵌入失真的可逆水印处理。
基于人类视觉系统可逆水印方法装置

[发明专利]一种可逆水印的嵌入方法-CN201810724346.4有效
发明人： 翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种可逆水印的嵌入方法，包括：划分图像块、计算图像块的局部复杂度、整数小波变换、水印嵌入、构造一维位置图、和嵌入附加信息与载荷等步骤。通过将Alattar整数变换引入至水印的嵌入过程中，使得图像块内每一个像素都能用其最近邻的像素预测，从而提高了预测性能。同时，预测误差直方图也具有更集中的分布，算法嵌入性能大大提升。考虑到Alattar整数变换具有均值不变的特性，将均值用于评估图像块的局部纹理复杂度使得复杂度的评估更精确，从而进一步提升算法性能。本申请还提供了一种可逆水印的提取方法，一种计算机可读存储介质和一种图像处理终端，具有上述有益效果。
一种可逆水印嵌入方法

[发明专利]自适应系数多直方图结合高维直方图的可逆信息隐藏方法-CN202110765859.1有效
发明人： 翁韶伟;周叶;张天聪;潘正祥 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种自适应系数多直方图结合高维直方图的可逆信息隐藏方法。包括：步骤1、根据JPEG图像量化后的DCT系数，计算每个位置的加权平滑度值，并按块平滑度降序顺序调整块顺序，取中低频段AC系数构造多个直方图；步骤2、将每个直方图的非0系数连成对，构造多个高维直方图；步骤3、自适应的确定每个高维直方图的最优嵌入参数对和平滑度阈值T；步骤4、根据所确定的最优修改参数对和相应的二维直方图映射规则，将秘密信息嵌入在满足阈值限制的各个直方图的DCT系数对中，得到标记好的JPEG图像。本发明能实现高的率失真性能，含密JPEG图像的存储空间增长不大。
自适应系数直方图结合可逆信息隐藏方法

[发明专利]一种结合源监督和目标无监督信息的隐写分析网络训练方法及装置-CN202211675494.4在审
发明人：张祝薇;于丽芳;翁韶伟 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种结合源监督和目标无监督信息的隐写分析网络训练方法及装置，所述方法的步骤包括：将测试数据集输入到隐写分析网络中，输出测试数据集中每个目标域图像的类别；通过特征提取层，得到预设的训练数据集中对应每个源域图像的参数矩阵，基于源域图像的参数矩阵计算对应每个类别的源域特征均值矩阵，基于测试数据集计算对应每个类别的目标域特征均值矩阵；基于每个类别的源域特征均值矩阵和目标域特征均值矩阵计算对应每个类别的域间平均差，并计算交叉熵损失函数值；基于目标域特征图像属于两个类别的概率参数计算个体预测熵和平均预测熵，并计算总预测熵；基于交叉熵损失函数值和总预测熵计算损失函数值，对隐写分析网络进行训练。
一种结合监督目标信息分析网络训练方法装置

[发明专利]一种字体转换的方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201811101699.5有效
发明人：刘怡俊;杨培超;叶武剑;翁韶伟;张子文;李学易;王峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-09-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种字体转换的方法，预先根据标准字体图片集和目标字体图片集训练得到深度学习模型，并在训练过程中分别为各目标字体的目标字符设置与各目标字体唯一对应的风格嵌入块，即各目标字符除了拥有相同的字符嵌入块外，各自还具有唯一的风格嵌入块，由此训练得到的深度学习模型在进行字体转换时，可以基于不同的风格嵌入块，输出不同的目标字体。进一步通过训练得到的深度学习模型将标准字体图片转换为目标字体文字图片，可以得到多种目标字体的文字图片。通过本发明提供的方法，提高了训练多种字体的模型的效率以及深度学习模型转换新字体的效率。本发明还提供一种字体转换的装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
一种字体转换方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种多CPU类脑模拟系统-CN201910582931.X有效
发明人：刘怡俊;梁君泽;叶武剑;翁韶伟;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种多CPU类脑模拟系统，包括多个类脑模拟系统主板，该多个类脑模拟系统主板有序连接；类脑模拟系统主板由六个计算节点组成，计算节点和类脑模拟系统主板之间采用SATA接口通信；计算节点包括多个CPU以及路由系统；路由系统由FPGA和CAM组成，CPU与FGPA之间采用RGMII通信接口连接；同一个类脑模拟系统主板内的计算节点间在逻辑连接上，采用正六边形互联结构，正六边形的每条边代表一条逻辑连接。本发明基于FPGA和CAM组成的路由系统和正六边形的互联结构，将大量CPU有效地连接起来，使得计算节点间的正常通信的同时减少物理连接的数量，从而降低系统实现的难度，并且具有较好的扩展能力。
一种 cpu 模拟系统

[发明专利]一种结合多层差扩展具有对比度增强的可逆信息隐藏方法及装置-CN201910324469.3有效
发明人： 翁韶伟;张鸿超;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开一种结合多层差扩展具有对比度增强的可逆信息隐藏方法及装置，用于解决现有的可逆信息隐藏方法无法精准、有效地实现水印信息嵌入的技术问题。本发明包括基于计算图像块内像素的像素值的方差和预设阈值的大小关系来区分原始图像的图像块的局部复杂度，将原始图像分为平滑区、近平滑区、弱边缘区、中边缘区和强边缘区；采用基于图像块内的当前像素及图像块内的其他像素的相对位置关系计算预测误差；根据计算得到的预测误差，采用直方图平移的方法对平滑区和强边缘区进行水印信息的嵌入，采用预测误差扩展的方法对近平滑区和中边缘区进行水印信息的嵌入，采用两倍预测误差扩展的方法对弱边缘区进行水印信息的嵌入，得到水印嵌入图像。
一种结合多层扩展具有对比度增强可逆信息隐藏方法装置

[发明专利]一种基于JPEG图像的通用可逆数据隐藏方法-CN202211290130.4在审
发明人： 翁韶伟;周叶;张天聪 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于JPEG图像的通用可逆数据隐藏方法，其包括以下步骤：S1、将原始JPEG图像进行熵解码得到量化后的离散余弦变换DCT系数块，按块平滑度降序调整块顺序，构造多个直方图；S2、确定自适应二维直方图映射规则，将秘密信息嵌入每个直方图的DCT系数对中，并获得嵌入容量和嵌入失真；S3、嵌入失真和嵌入容量组成的嵌入对，生成二维直方图的矩阵，利用改进的离散粒子群优化方法获得了每一个二维直方图的最优嵌入方式和最优阈值；S4、用最优阈值生成二维直方图，按照其对应的最优嵌入方式进行水印嵌入进行熵编码得到含秘密信息JPEG图像；并将附加信息嵌入到含秘密信息JPEG图像中，采用以上技术方案都实现了视觉质量和文件大小增量方面的性能提升。
一种基于 jpeg 图像通用可逆数据隐藏方法

[发明专利]一种面向载体源失配问题的图像隐写分析方法-CN202211084453.8在审
发明人：陈梦飞;翁韶伟;于丽芳;张天聪 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向载体源失配问题的图像隐写分析方法，其包括以下步骤：S1、构建C‑Net网络模型；S2、准备训练集和测试训练集；S3、C‑Net网络模型初始化：使用含有真实标签的训练集中的样本对除CDD模块以外的C‑Net网络模型进行训练，并快速收敛，获得卷积层的参数；S4、C‑Net网络模型训练：将获得的卷积层的参数加载进C‑Net网络模型，用带有真实标签的训练集和具有伪标签的测试训练集中的样本同时送入C‑Net中参与训练，使C‑Net网络的损失函数的值最小，并微调卷积层和全连接层的网络参数，快速收敛，获得最终C‑Net网络模型；S5、使用最终C‑Net网络模型对待检测图像进行隐写分析，判定待检测图像是否为载密图像，采用以上技术方案有效解决载体源失配时性能下降问题。
一种面向载体失配问题图像分析方法

[发明专利]图片中多目标区域的上色方法、装置、设备及存储介质-CN201810717335.3有效
发明人：叶武剑;陈浩文;刘怡俊;张子文;翁韶伟 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图片中多目标区域的上色方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待上色图片进行灰度化处理，得到灰度图；选取对待上色图片进行不同颜色设计的多个色彩标准图；通过选取的多个色彩标准图分别对灰度图进行上色；识别并分割出经上色后的多个目标区域；将分割后的多个目标区域融合到待上色图片相应的位置。本申请利用多个已有的颜色协调的色彩标准图片对待上色图片中的多个目标区域进行上色，改变待上色图片中的多个目标区域的颜色信息，节省了大量的时间，还能让图片的色彩不过于单调，实现上色的多样性和灵活性，满足不同的设计需求。
图片多目标区域上色方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于相互作用的多层脉冲神经网络的图像分类方法-CN201910720045.9有效
发明人：江齐;刘怡俊;叶武剑;翁韶伟;刘文杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：鉴于现有技术中脉冲神经网络分类效果不理想的现状，本发明提供一种基于相互作用的多层脉冲神经网络的图像分类方法，使用多层神经元模型的脉冲网络，采用多层的形式更好的模拟人类大脑的生物神经元模型，将图像输入到神经网络中，先通过泊松序列脉冲的转换，将图像转化为相应的泊松序列输入到第一层神经网络的刺激层，通过刺激层与抑制层的相互作用，可以得到该刺激层的输出，再输入到下一层的刺激层神经元中，经过多次的神经元刺激层与抑制层的相互处理，可以更好模拟现实社会中的人脑特性，达到更好的分类效果。
一种基于相互作用多层脉冲神经网络图像分类方法

[发明专利]一种基于分类编码的图像压缩方法及系统-CN202010043138.5有效
发明人：张彩英;翁韶伟;张天聪;叶武剑;刘怡俊;谭文龙 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04N19/184 文献下载
摘要：本申请一种基于分类编码的图像压缩方法及系统，通过从原始图像的高位平面中用“弓”形重排顺序提取比特流，将所述比特流划分为非重叠组，根据所述非重叠组中的少数元素的个数与阈值的数量关系将所述非重叠组分为若干类；将所述非重叠组按所在类型的编码规则进行编码压缩，得到压缩后的比特流；计算所有所述高位平面压缩后生成的附加信息，将所述附加信息与所述压缩后的比特流构成含空位的高位平面。本方法提高了高位平面的压缩率，解决了现有技术的不足。
一种基于分类编码图像压缩方法系统

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 55 条