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公开(公告)号：CN107945117B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201710975599.4
申请日：2017-10-19
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应相似集合稀疏的差错隐藏方法。本发明不同于传统的采用单一图像块或固定数目图像块作为修复单元的方法，该方法根据自然图像中图像块之间的联合特征，自适应地选取不同数量的相似图像块，构造自适应相似集合；然后以相似集合作为基本单元，训练自适应字典，并构造基于稀疏表示的图像恢复模型；最后，采用分解Bregman迭代框架算法高效地求解目标代价函数。本发明所提方法采用自适应相似集合作为差错隐藏的基本单元，能够有效地排除非相似块的干扰，准确地构造相似集合，保证恢复后的图像具有较好的清晰度，能够进一步提高图像的恢复质量。
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公开(公告)号：CN107945117A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710975599.4
申请日：2017-10-19
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06T5/001 , G06K9/46 , G06K2009/4695 , G06T3/4007
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应相似集合稀疏的差错隐藏方法。本发明不同于传统的采用单一图像块或固定数目图像块作为修复单元的方法，该方法根据自然图像中图像块之间的联合特征，自适应地选取不同数量的相似图像块，构造自适应相似集合；然后以相似集合作为基本单元，训练自适应字典，并构造基于稀疏表示的图像恢复模型；最后，采用分解Bregman迭代框架算法高效地求解目标代价函数。本发明所提方法采用自适应相似集合作为差错隐藏的基本单元，能够有效地排除非相似块的干扰，准确地构造相似集合，保证恢复后的图像具有较好的清晰度，能够进一步提高图像的恢复质量。
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公开(公告)号：CN107592537B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710985612.4
申请日：2017-10-20
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/154
Abstract: 本发明涉及一种面向航拍图像集的自适应压缩采样分配方法，包括以下步骤：预测量过程：在待测图像集中随机选取若干幅图像作为预测量图像集，计算预测量图像集中每幅图像的方差，并根据预测量图像集复合质量计算最佳预测量参数；为待测图像集建立图像方差模型；采样率分配；采用高斯随机矩阵进行压缩采样。本发明通过为图像集中的不同图像分配相应的采样率，能够更有效地提升图像集的整体重构质量。
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公开(公告)号：CN107592537A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710985612.4
申请日：2017-10-20
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/154
Abstract: 本发明涉及一种面向航拍图像集的自适应压缩采样分配方法，包括以下步骤：预测量过程：在待测图像集中随机选取若干幅图像作为预测量图像集，计算预测量图像集中每幅图像的方差，并根据预测量图像集复合质量计算最佳预测量参数；为待测图像集建立图像方差模型；采样率分配；采用高斯随机矩阵进行压缩采样。本发明通过为图像集中的不同图像分配相应的采样率，能够更有效地提升图像集的整体重构质量。
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