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公开(公告)号：CN108765355A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810582602.0
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，步骤包括：获取雾天图像；对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。该雾天图像增强方法有效降低了增强方法的复杂度，通过利用天空识别算法，确保了所提方法的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108765355B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810582602.0
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，步骤包括：获取雾天图像；对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。该雾天图像增强方法有效降低了增强方法的复杂度，通过利用天空识别算法，确保了所提方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109740383A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910022845.3
申请日：2019-01-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 一种面向雾计算医疗系统的隐私保护方法，采用层次化属性加密方法，将属性权威的权力与运算负载分散并提高其可扩展性，使之适用于动态变化的雾计算环境；其次对用户的隐私信息进行加密处理，在加密过程中利用密文定长技术产生长度恒定的密文，在此基础上利用外包解密技术修改密钥生成算法，首先输出一个原始私钥，用户在请求解密时利用密钥转换算法输出一个转换私钥与一个Elgmal型密钥，其中转换私钥交由解密服务器，而Elgamal型私钥由用户保存，解密服务器启动密文转换算法，利用转换私钥将密文转换为Elgmal型密文，最后用户仅需通过一个次乘就可以恢复明文。
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公开(公告)号：CN108537760B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810582601.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提供了一种基于大气散射模型的红外图像增强方法，步骤包括：利用反转红外图像和有雾图像之间的相似性，对红外图像进行反转操作将其转化为虚拟的雾天图像；利用四叉树分解技术将反转红外图像分割为一系列子块，并在各子块内进行独立的去雾处理；将去雾处理后的反转红外图像再次反转，得到增强后的红外图像；基于导向全变分模型对增强后的红外图像进行边缘修复；基于Retinex模型对对增强后的红外图像进行亮度调节，从而获得最终的增强后的红外图像。该红外图像增强方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN109740383B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201910022845.3
申请日：2019-01-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 一种面向雾计算医疗系统的隐私保护方法，采用层次化属性加密方法，将属性权威的权力与运算负载分散并提高其可扩展性，使之适用于动态变化的雾计算环境；其次对用户的隐私信息进行加密处理，在加密过程中利用密文定长技术产生长度恒定的密文，在此基础上利用外包解密技术修改密钥生成算法，首先输出一个原始私钥，用户在请求解密时利用密钥转换算法输出一个转换私钥与一个Elgmal型密钥，其中转换私钥交由解密服务器，而Elgamal型私钥由用户保存，解密服务器启动密文转换算法，利用转换私钥将密文转换为Elgmal型密文，最后用户仅需通过一个次乘就可以恢复明文。
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公开(公告)号：CN108537760A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810582601.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提供了一种基于大气散射模型的红外图像增强方法，步骤包括：利用反转红外图像和有雾图像之间的相似性，对红外图像进行反转操作将其转化为虚拟的雾天图像；利用四叉树分解技术将反转红外图像分割为一系列子块，并在各子块内进行独立的去雾处理；将去雾处理后的反转红外图像再次反转，得到增强后的红外图像；基于导向全变分模型对增强后的红外图像进行边缘修复；基于Retinex模型对对增强后的红外图像进行亮度调节，从而获得最终的增强后的红外图像。该红外图像增强方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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