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[实用新型]一种杂质分离装置-CN202321307111.8有效
发明人：柴秀英;李菁华;柴秀丽 -专利权人：柴秀英
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N1/28 文献下载
摘要：本实用新型提供一种杂质分离装置，涉及杂质分离技术领域，以解决现有不能对分离后的土壤和杂质起到暂存功能，导致工人更换收集盒时，分离后的土壤和杂质易发生掉落的问题，包括杂质分离组件；所述驱动组件安装在杂质分离组件上；所述支撑组件安装在杂质分离组件的底部；所述暂存组件安装在杂质分离组件的底部；所述收集组件安装在支撑组件的顶部；所述杂质分离筒的底部设置有样品分离孔和杂质分离槽孔；所述进料斗固定安装在杂质分离筒的顶部；该杂质分离装置，对分离后的土壤和杂质起到了暂存作用，方便工作人员更换新的样品收集盒A和新的杂质收集盒B，避免了分离后的土壤和杂质发生掉落。
一种杂质分离装置

[发明专利]一种选择性加密图像的视觉安全评价方法-CN202310489883.6在审
发明人：甘志华;张圆圆;郑小龙;马文静;宋亚林;陈磊;柴秀丽 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明提供一种选择性加密图像的视觉安全评价方法。该方法包括：分别对明文图像P和对应的加密图像E进行检测得到明文图像P的特征点集合K1和加密图像E的特征点集合K2；分别计算明文图像P和加密图像E的梯度幅值图；利用最小欧氏距离对K1和K2进行特征匹配，将匹配的特征点集合记作K3；计算明文图像P加密图像E的梯度幅值图之间的结构相似图并根据该结构相似图计算得到图像P和图像E之间的图像结构特征相似度ST；根据K1和K3计算图像P和图像E之间的图像内容感知特征相似度Smatch；构建支持向量回归模型并训练以得到图像视觉安全评价模型；将图像P和图像E的特征相似度向量[ST,Smatch]输入至训练好的图像视觉安全评价模型，得到图像视觉安全评价结果。
一种选择性加密图像视觉安全评价方法

[发明专利]一种基于双路径处理的高分辨率显著性目标检测方法-CN202110277184.6有效
发明人：王俊;杨青朋;杨尚钦;柴秀丽;张苗辉 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双路径处理的高分辨率显著性目标检测方法，包括：图像处理，输入的高分辨率图像首先经过包含深度可分离卷积的HeadBottleneck模块，对原始高分辨率图像预处理降低其参数量；较大感受野特征提取，全局上下文路径首先经过基于ResNet‑50改进的骨干网络R‑ResNet来提取具有较大的感受野的特征；多尺度特征提取，R‑ResNet骨干网络得到的特征被送入多尺度特征提取和增强模块；显著图生成，空间细节保持分支通过边缘信息引导模块提取详细的边缘信息，然后与全局上下文分支得到的特征互补融合得到最终的显著图结果。本发明能够实现对高分辨率图像中的显著性目标进行精确检测并快速分割，最终输出目标显著图，可以为高分辨率显著性目标检测提供一种解决方法。
一种基于路径处理高分辨率显著目标检测方法

[发明专利]基于多项式拟合的彩色JPEG图像双压缩检测方法-CN202310084835.9在审
发明人： 柴秀丽;谭勇;赵嘉诚;黄紫晴;甘志华;路杨 -专利权人：河南大学;嵩山实验室
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多项式拟合的彩色JPEG图像双压缩检测方法。该方法包括：步骤1：对待测JPEG文件使用相同量化矩阵进行连续n次JPEG压缩；步骤2：提取每次JPEG压缩过程中所产生的误差特征；步骤3：使用给定多项式模型和最小二乘法对连续n次JPEG压缩过程中所提取的误差特征进行多项式拟合，得到拟合曲线；步骤4：利用所述拟合曲线向前预测进行第一次JPEG压缩前的误差特征；步骤5：利用训练集对支持向量机进行训练，将步骤2和步骤4得到的误差特征输入至训练好的支持向量机来检测待测JPEG文件是否经过双压缩。
基于多项式拟合彩色 jpeg 图像压缩检测方法

[发明专利]基于生成对抗残差网络的压缩感知采样重建方法及系统-CN202010830545.0有效
发明人： 柴秀丽;田野;王音景;付江豫;甘志华;路杨 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于线性采样网络及生成对抗残差网络的压缩感知采样重建方法及系统，该方法包括：获取训练图像，并通过分割处理将训练图像分割为多个图像块；构建线性采样网络对图像块进行测量，获得各图像块对应的测量值；在生成对抗残差网络中，先通过全连接层对各图像块的测量值进行线性映射处理，获得初始重建结果；将初始重建结果输入残差网络中，训练获得残差信息；将初始重建结果与残差信息进行信号融合，从而得到生成器的生成结果；将生成器的生成结果与原始图像块共同输入鉴别器中进行判断；计算损失函数，对线性采样网络及生成对抗残差网络进行迭代训练，从而得到最终图像重建结果。本发明可有效提高低采样率下重建效果。
基于生成对抗网络压缩感知采样重建方法系统

[发明专利]一种基于强化特征融合的Sparse-rcnn的布匹瑕疵检测方法-CN202211474544.2在审
发明人：庞子龙;术安楠;蒋奇臻;韩云琦;甘志华;柴秀丽 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测方法。该方法包括：步骤1：收集不同光源下的瑕疵图像和模板图像，对瑕疵图像中的瑕疵进行人工标注；其中，瑕疵图像是指有瑕疵的布匹图像，模板图像是指无瑕疵的布匹图像；步骤2：对收集到的所有图像数据进行预处理；步骤3：将预处理后的图像数据进行差值组合三通道处理，得到新的三通道，将新的三通道输入至预先构建好的基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测网络模型进行训练；步骤4：将待检测布匹图像输入至训练好的所述布匹瑕疵检测网络模型，得到瑕疵检测结果。
一种基于强化特征融合 sparse rcnn 布匹瑕疵检测方法

[发明专利]一种JPEG图像高精度保留缩略图加密方法-CN202211090464.7在审
发明人：甘志华;马亚坤;熊庆华;柴秀丽;张圆圆 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提供一种JPEG图像高精度保留缩略图加密方法。该方法包括：解析明文JPEG图像P的比特流以得到量化后的Y，U，V三个平面系数矩阵；以及得到原始的亮度和色度量化表；对明文JPEG图像P的原始QDCs进行加密；修改原始的亮度和色度量化表来抑制空域像素溢出；将原始的亮度和色度量化表以及在原始QDCs的加密过程中产生的偏差信息作为解密辅助信息，将所述解密辅助信息嵌入至QACs中，得到新的QACs，记作QACs3；利用用户自定义预设密钥和QACs3生成四个不同的密钥，然后利用四个不同的密钥生成混沌系统的初始参数进而分别利用混沌系统生成四个伪随机序列；利用四个伪随机序列对QACs进行加密，得到最终的加密图像。
一种 jpeg 图像高精度保留缩略图加密方法

[发明专利]基于辅助信息生成和注意力机制的图像隐写分析方法-CN202211178570.0在审
发明人：甘志华;程晓辉;杨扬;朱长江;柴秀丽;蒋文斌 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于辅助信息生成和注意力机制的图像隐写分析方法。该方法包括：构建空域图像隐写分析网络，包含两个相同的辅助信息生成网络和一个SA‑Siamese‑Net，SA‑Siamese‑Net含有两个共享结构和参数的子网络，一个辅助信息生成网络后接一个子网络；辅助信息生成网络用于生成增大噪声残差大小的辅助信息；SA‑Siamese‑Net用于计算图像的噪声残差并在噪声残差的基础上建模，对输入图像进行分类；定义空域图像隐写分析网络的损失函数；初始化空域图像隐写分析网络；准备数据集；使用准备好的数据集训练空域图像隐写分析网络；利用训练好的空域图像隐写分析网络对待检测图像进行分类，分为不含秘密信息的载体图像和包含秘密信息的载秘图像。
基于辅助信息生成注意力机制图像分析方法

[发明专利]基于新设计的一维正弦混沌映射和离散U变换嵌入方式的视觉安全图像加密方法-CN202211053160.3在审
发明人：甘志华;熊宝柱;杨扬;张圆圆;朱长江;柴秀丽 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明属于图像加密技术领域，公开一种基于新设计的一维正弦混沌映射和离散U变换嵌入方式的视觉安全图像加密方法，包括：利用明文信息和SHA‑512哈希函数生成多组密钥，利用明文相关的密钥控制一维正弦混沌系统1‑DSC映射生成测量矩阵，利用该测量矩阵压缩明文图像的稀疏系数矩阵；对处理后数据进行量化，对量化后的数据进行双重锯齿形置乱，最后再经扩散操作生成秘密图像；在1‑DSC映射的控制下，采用基于离散U变换的嵌入方式将秘密图像嵌入载体图像中，得到视觉有意义的加密图像。本发明提出的方法不仅可以同时压缩和加密明文图像，还可以生成高质量的加密图像，以确保视觉安全性。
基于设计正弦混沌映射离散变换嵌入方式视觉安全图像加密方法

[发明专利]一种基于双水印的半开源医学图像数据集分级保护和验证方法-CN202211040275.9在审
发明人：路杨;王斌杰;汤宗伟;王长福;隆国强;张红坤;曹绿晨;柴秀丽 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明属于数字水印技术领域，公开一种基于双水印的半开源医学图像数据集分级保护和验证方法，包括盲水印嵌入算法和可视水印嵌入算法，总体流程包含两个主要步骤，一个是盲水印嵌入医学图像数据集，实现被动版权验证保护数据集；另一个是对嵌入盲水印医学图像数据集进行可见水印嵌入，实现主动授权保护数据集。本发明可以根据数据集开发者对不同用户群体的分级授权进行分级保护，双重水印机制分别实现了数据集主动授权控制功能和数据集被盗用后的版权验证功能。且通过实验得出，本发明具有良好的不可感知性、无害性、有效性和普遍性，可以很好的保护半开源医学图像数据集。
一种基于水印半开医学图像数据分级保护验证方法

[发明专利]基于浅层特征增强和注意力机制的图像篡改检测方法-CN202210980922.8在审
发明人： 柴秀丽;宋世平;谭勇;蒋文斌;甘志华;黄紫晴;路杨;周林 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F21/64 文献下载
摘要：本发明提供一种基于浅层特征增强和注意力机制的图像篡改检测方法。该方法包括：步骤1：构建篡改图像数据集，并将其分为训练集和测试集；步骤2：设置损失函数，基于损失函数利用训练集对构建的图像篡改检测网络进行训练，得到最优图像篡改检测网络模型；步骤3：利用最优图像篡改检测网络模型对测试集中篡改图像进行检测；其中，图像篡改检测网络包括：特征提取器、特征增强模块和注意力模块；利用特征提取器提取输入图像的浅层特征和深层特征，利用特征增强模块对提取的浅层特征进行重构，并将重构的特征与深层特征进行特征融合，利用注意力模块对融合后的特征进行筛选。本发明具有能有效捕获篡改痕迹的网络结构，实现像素级的篡改区域定位。
基于特征增强注意力机制图像篡改检测方法

[发明专利]基于提升方案和跨分量置乱的彩色图像加密方法-CN202110561302.6有效
发明人： 柴秀丽;陈绣辉;宋世平;付江豫;甘志华;路杨 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-05-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明提供一种基于提升方案和跨分量置乱的彩色图像加密方法。该方法包括：根据彩色明文图像的哈希值和预设的外部密钥计算得到洛伦兹‑哈肯激光混沌系统的3个初始值；采用洛伦兹‑哈肯激光混沌系统生成三个混沌序列O、P、Q；将彩色明文图像进行RGB分解，得到三个矩阵IR、IG、IB；分别采用混沌序列O、P、Q基于提升方案的图像预处理策略对矩阵IR、IG、IB进行预处理，得到三个序列CR、CG、CB；利用混沌序列O、P、Q对三个序列CR、CG、CB进行跨分量置乱，得到三个矩阵VR、VG、VB；利用混沌序列O、P、Q对三个矩阵VR、VG、VB进行扩散，得到三个密文矩阵CIR、CIG、CIB；对三个密文矩阵CIR、CIG、CIB进行合成，得到密文图像。
基于提升方案分量彩色图像加密方法

[发明专利]基于压缩感知和三维猫映射的图像加密方法-CN201811058083.4有效
发明人： 柴秀丽;武海洋;袁彩虹;路杨;张苗辉;支相丞;毕建强 -专利权人：河南大学
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于压缩感知和三维猫映射的图像加密方法。该方法包括：步骤1、根据明文图像P的像素平均值I计算三维猫映射混沌系统的初始状态值和系统参数，并对P的稀疏系数矩阵进行zigzag置乱；步骤2、将所述初始状态值和系统参数带入三维猫映射混沌系统，构建测量矩阵，并利用所述测量矩阵对置乱后的稀疏系数矩阵进行压缩测量，得到密文图像F；步骤3、将F按照LSB最低有效位嵌入算法嵌入到载体图像R中，得到视觉安全图像E。本发明可使密文图像在视觉上安全，如此，当密文图像和其他图像一起进行传输或者存储时，攻击者不能从众多有意义的图像中发现密文图像，保证密文图像或相关明文图像的安全。
基于压缩感知三维映射图像加密方法

[发明专利]基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法-CN202110458883.0有效
发明人： 柴秀丽;付志峰;韦通通;甘志华;路杨 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。
基于改进像素局部复杂度计算嵌入可逆信息隐藏方法

[发明专利]一种基于拉丁方阵置乱和双向扩散的图像加密方法-CN201810849704.4有效
发明人： 柴秀丽;张继通;丁文珂;武海洋;贾培艳;毕建强;支相丞 -专利权人：河南大学
申请日： 2018-07-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于拉丁方阵置乱和双向扩散的图像加密方法。该方法包括：将明文图像P(M×N)进行SHA256函数运算，得到256位哈希密钥值，并将其转化为32个十进制数k1，k2，…，k32，并利用预设密钥参数c1、c2、c3、c4计算初始状态值x0、y0、z0、w0；根据x0、y0、z0、w0，利用忆阻混沌系统生成四个大小分别为1×n混沌序列X、Y、Z、W，其中n＝MN；根据X、Y、Z、W确定拉丁方阵L、密钥矩阵U1(M×N)和U2(M×N)；利用L和密钥tmp对P(M×N)进行置乱，得到置乱矩阵P0，并将P0进行顺时针旋转180°得到P1；利用U1(M×N)对P1进行正向扩散得到矩阵P2，利用U2(M×N)对P2进行反向扩散，得到密文图像C。本发明对明文图像高度敏感，可有效地抵御已知明文和选择明文攻击，具有较高的安全性能。
一种基于拉丁方阵双向扩散图像加密方法

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