“欧阳军林”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5个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于纹理和统计特征的鲁棒图像哈希认证方法-CN202310494688.2在审
发明人： 欧阳军林;王志敏;马嘉勇 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F21/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理和统计特征的鲁棒图像哈希认证方法。图像哈希认证方法，包括：步骤S1：预处理，首先将RGB图像转换到YCbCr颜色空间，对Y分量执行NSCT变换。步骤S2：特征提取与表示，在NSCT子带图像上提取纹理特征和统计特征获得更多的图像有用信息，其中纹理特征从NSCT低频子带图像上使用均匀局部二值模式描述子(ULBP)映射为直方图获得，该特征比原始局部二值模式描述子LBP直方图的向量维数小。另一方面，对NSCT高频子带图像进行奇异值分解（SVD），利用奇异向量距离获得统计特征。步骤S3：结合上述两种纹理特征和统计特征以生成图像哈希并进行图像认证。本发明具有原理简单，适用范围广，在检测性能上有较好鲁棒性和鉴别性等优点。
一种基于纹理统计特征图像认证方法

[发明专利]一种基于关系嵌入网络的生成人脸检测方法-CN202310501131.7在审
发明人： 欧阳军林;马嘉勇;王志敏 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系嵌入网络模型的生成人脸检测方法，包括：步骤S1：给定支持集和查询集图片，经过共享嵌入网络后提取到对应特征和，然后对同一域的支持集特征(L{1,…,NK})逐元素求和得到和。步骤S2：将共享嵌入网络获取的特征，将它们分别送入DSA模块生成自注意力特征，并与对应权重相乘后与输入特征相加得到和，再通过CCA模块生成并进行同样权重操作，最后得到输出特征和。步骤S3：将和在通道方向上进行拼接，输入到得分网络最后进行分类。本发明具有原理简单，适用范围广，在检测性能上有泛化性和鲁棒性等优点。
一种基于关系嵌入网络生成检测方法

[发明专利]一种基于半脆弱可逆水印的篡改定位方法-CN202211617031.2在审
发明人： 欧阳军林;黄井滔;马嘉勇;唐滢璇;王志敏 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半脆弱可逆水印的篡改定位方法，包括：步骤S1：得到中间水印图像fw1；将宿主图像f分成Nb组图像块，并在每组前三个图像块的中频QDFT系数中嵌入半脆弱水印W1，得到中间水印图像fw1；步骤S2：获得最终水印图像fw2；可逆水印由频域误差Dfre，空域误差Ddom和哈希值H三部分组成，在将其压缩后可逆地嵌入到每组的第四个图像块中，以获得最终水印图像fw2；步骤S3：在接收方，若水印图像在未受到攻击的情况下将直接恢复成原始宿主图像f，若在受到攻击时将执行篡改认证。本发明具有原理简单、适用范围广、能有效的抵抗内容保留攻击、定位准确等优点。
一种基于脆弱可逆水印篡改定位方法

[发明专利]基于四元数卷积神经网络的图像鲁棒性哈希认证方法-CN202011490320.1有效
发明人： 欧阳军林;张啸;文杏梓;戴特勃;黄井滔 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于四元数卷积神经网络的图像鲁棒性哈希认证方法，其步骤包括：步骤S1：彩色图像预处理；即将图像的大小进行处理，将图像的RGB数据输入四元数矩阵；对图像添加噪声，并将图像数据和噪声数据总的分为训练数据和测试数据；步骤S2：建立彩色图像的四元数卷积神经网络；步骤S3：对彩色图像进行图像认证。本发明具有特征描述更精确、具有有鲁棒性和区分性的等优点。
基于四元数卷积神经网络图像鲁棒性哈希认证方法

[发明专利]一种腹部CT序列图像中肝脏肿瘤区域图像的自动分割方法-CN201810341254.8有效
发明人：廖苗;赵于前;刘毅志;方志雄;欧阳军林 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种腹部CT序列图像中肝脏肿瘤区域图像的自动分割方法。包括如下步骤：预处理步骤，对腹部CT序列图像进行预处理，获取其中的肝脏区域；肝脏增强步骤，根据肝脏区域灰度分布特性，采用分段非线性增强和迭代卷积操作提高正常肝实质与肿瘤组织的对比度；自动分割步骤，利用增强结果，结合图像边界信息，构建多目标分割的图割能量函数，采用最优化算法最小化能量函数，获取肝脏肿瘤初步自动分割结果；后处理步骤，采用三维数学形态学开操作对初步分割结果进行优化，去除其中的误分割区域，提高分割精度。本发明有助于放射科专家和外科医师及时有效地获取肝脏肿瘤的整体信息和三维显示，为肝脏疾病计算机辅助诊断和治疗提供技术支持。
一种腹部 ct 序列图像肝脏肿瘤区域自动分割方法