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[发明专利]图像质量评价方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201910666636.2有效
发明人：刘金华;吴姗;黄佳文;徐信叶;李永明;卢超 -专利权人：上饶师范学院
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理领域，具体提供了一种图像质量评价方法、装置、电子设备及可读存储介质，该图像质量评价方法通过对待处理图像进行小波分解，得到多个子带图像，接着计算各所述子带图像的小波对数熵，并对所述小波对数熵进行归一化处理。利用预先建立的图像质量预测模型，对各所述子带图像进行图像特征提取，以获得各所述子带图像对应的质量预测值。最后，将各所述子带图像归一化处理后的小波对数熵作为累加权重以对多个子带图像的质量预测值进行累加处理，获得所述待处理图像的质量评价值。如此，利用了小波对数熵能较好地描述图像的突变区域的特点及小波变换的多尺度分析特性，提高了图像质量评价的有效性和稳健性。
图像质量评价方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于深度迁移学习的目标跟踪方法-CN201811436746.1有效
发明人：刘金华;吴姗;任桂平;徐信叶;徐牡莲;李永明 -专利权人：上饶师范学院
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度迁移学习的目标跟踪方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括离线训练和在线跟踪两个阶段。离线训练阶段基于辅助图像数据，利用深度卷积神经网络获取通用目标的先验结构特征信息；然后采用迁移学习将获取的先验结构特征信息迁移到在线跟踪过程中。在线跟踪阶段结合离线学习获得的先验结构特征信息和Haar特征以及图像灰度特征，采用结构稀疏表示和基于多子空间的字典模板技术，建立一种基于深度迁移学习的目标跟踪模型，获取最终的目标跟踪结果。该方法充分利用了视频图像数据的先验结构特征信息，并融合了在线跟踪阶段获取的特征信息，可较好地减轻跟踪的漂移问题，提高目标跟踪的鲁棒性。
基于深度迁移学习目标跟踪方法

[发明专利]乘性水印嵌入方法、提取方法及相关装置-CN201711293328.7有效
发明人：刘金华;李永明;徐信叶;徐牡莲;吴连发 -专利权人：上饶师范学院
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种乘性水印嵌入方法、提取方法及相关装置。通过根据图像子块对应的能量值选出目标图像子块，再根据获取到的高频子带小波系数能量及显著度距离，生成自适应嵌入强度因子，获取的自适应嵌入强度因子结合人类视觉感知模型的纹理掩蔽效应及视觉显著度特性，以便根据第一低频子带图像小波系数向量、自适应嵌入强度因子及待嵌入的水印信息，计算每个所述目标图像子块对应的嵌入后的第二低频子带图像小波系数向量。最终根据所述第二低频子带图像小波系数向量，将所述待嵌入的水印信息嵌入原始图像中，以获得水印图像。通过本方案，降低了水印信息嵌入的成本，也可以提高后续水印信息提取的简易性及精确度，适于推广使用。
水印嵌入方法提取相关装置

[发明专利]基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法-CN202110018597.2在审
发明人：刘金华;黄源源;徐信叶;黄佳文;徐晓晖;李永明 -专利权人：上饶师范学院;成都信息工程大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，结合图像的低秩结构特性，采用了一种改进的低秩函数来逼近秩函数，并结合基于多方向全变分的正则化方法，设计了一中基于低秩函数和多方向全变分的图像混合去噪方法。本方法采用改进的低秩函数，更好地利用了图像内在的低秩结构特性；另一方面，为了充分利用图像中所有可能方向上存在的相关性，引入多方向全变分正则项。即利用多方向的相邻域像素点作为输入数据，这样将充分考虑到当前像素与其所有相邻像素之间的纹理连续性，最大限度的利用这个图像在空域的冗余性。
基于函数多方全变分图像混合噪声去除方法

[发明专利]基于对数量化的信息隐藏方法、提取方法及相关装置-CN201711294368.3有效
发明人：刘金华;李永明;徐牡莲;徐信叶;吴连发 -专利权人：上饶师范学院
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供基于对数量化的信息隐藏方法、提取方法及相关装置。其中，基于对数量化的信息隐藏方法包括：从原始图像对应的多个图像子块中，按照预定规则筛选出预定数目的目标图像子块；分别对每一目标图像子块进行小波变换处理，再对获得的第一低频子带图像小波系数向量进行对数变换处理，以获得对应的对数域小波系数向量；分别根据每一低频子带图像，利用视觉模型，获得对应的量化步长；根据量化步长及对数域小波系数向量，将待嵌入的水印数据嵌入原始图像中。通过本方案，使嵌入的水印数据对幅度尺度缩放、旋转等攻击的鲁棒性提高，同时，使嵌入的水印数据具备良好的不可感知性，避免了对水印数据的检测性能造成影响。
基于对数量化信息隐藏方法提取相关装置

[发明专利]一种基于复小波和奇异值分解的混合数字水印及检测方法-CN202011596186.3在审
发明人：刘金华;黄源源;徐信叶;黄佳文;徐晓晖;李永明 -专利权人：上饶师范学院;成都信息工程大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复小波和奇异值分解的混合数字水印及检测方法，包括以下步骤：S1、对原始载体图像进行分块处理，得到多个图像块；S2、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取低频子带图像块进行乘性水印嵌入处理，得到含水印低频图像；S3、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取高频子带图像块进行量化水印嵌入处理，得到含水印高频图像；S4、将含水印低频图像和含水印高频图像进行合并，得到含水印图像；S5、对含水印图像提取低频和高频水印信息，并基于低频和高频水印信息计算加权相关系数，检测含水印图像是否包含水印信息；本发明克服了现有基于抖动调制的量化水印方法的不足。
一种基于复小波奇异分解混合数字水印检测方法

[发明专利]基于双目竞争的立体图像质量评价方法-CN201811469588.X在审
发明人：刘金华;吴姗;任桂平;徐信叶;徐牡莲;李永明 -专利权人：上饶师范学院
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双目竞争的立体图像质量评价方法，涉及图像质量评价技术领域。本发明针对基于平面图像质量评价策略的立体图像质量评价方法的不足，利用高斯混合模型刻画立体图像的统计分布特性，设计基于互信息的视觉内容权重，以提高立体图像质量评价方法的鲁棒性和稳定性。同时，本发明基于人类视觉系统的双目竞争特性，应用立体图像左右视图的视差信息，并且综合立体图像左右单目视图的结构信息、梯度特征以及相位一致性特征，设计了一种基于双目竞争指导下的立体图像质量评价方法。本发明基于多个特征信息的融合以及对于人类视觉系统的内在感知特性的考量，可有效提升立体图像质量评价方法的主客观一致性。
立体图像质量评价双目人类视觉系统高斯混合模型统计分布特性图像质量评价相位一致性结构信息竞争特性平面图像视差信息视觉内容特征信息梯度特征互信息鲁棒性主客观目视权重感知刻画融合应用

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