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公开(公告)号：CN104574295A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410785308.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应阈值图像去噪算法，包括以下步骤，（1）将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）构建拟合扩散系数；（3）建立自适应阈值；（4）建立自适应阈值图像去噪算法模型；（5）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。本发明复杂度低，时效性高，去噪后的图像信噪比与经典算法相比提高了15个dB左右，能有效的保护图像的边缘和纹理等细节信息。
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公开(公告)号：CN104392418A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410724307.6
申请日：2014-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，包括以下步骤：（1）对待处理图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）建立八方向图像平滑模型；（3）引入物理学中的重调和方程；（4）建立梯度与阈值的关系；（5）选取不同的扩散系数对图像进行平滑，使图像在保边缘、保部分细节信息和提高效率等方面都达到令人满意的效果；（6）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。实验结果表明，本发明的算法在去噪性能方面更具优越性。
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公开(公告)号：CN115934032B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211269674.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了量子元胞自动机领域的行波进位加法器、进位选择加法器、多级进位选择加法器以及盒式滤波器。其中，行波进位加法器是基于量子元胞自动机技术设置，行波进位加法器的各位全加器均包括由多个量子元胞共面交叉构成的互连的异或逻辑门和多数逻辑门，能够减少电路的逻辑门的数量，以减少量子元胞的使用数量，降低电路延迟；进位选择加法器利用两个行波进位加法器实现；多级进位选择加法器是通过多个进位选择加法器级联获得；将多级进位选择加法器应用于盒式滤波器，不仅能够大幅减少量子元胞数量的使用，还能减少运算时间、减少电路的延迟。
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公开(公告)号：CN114972063A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210354965.5
申请日：2022-04-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于亮通道水下图像复原方法，属于图像处理技术领域，该方法首先通过分析水下图像的亮通道图以及HSI空间中S和I分量的固有特征，进行景深估计；其次结合水下图像成像亮通道先验模型，设计包含景深函数的亮通道；然后在改进后的亮通道中选择最暗的0.1％像素点，根据这些点计算背景光的估计值，并估计透射率；最后通过求取背景光和透射率来复原退化的水下图像。本发明能够有效提高低照度灰度图像的对比度，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114782275A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210463274.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种四方向交叠组合稀疏全变分的柯西噪声图像复原方法，涉及图像修复技术领域，解决了现有的图像修复方法在对柯西噪声修复的效果不好，并且在修复后会出现阶梯效应的技术问题，获取被柯西噪声污染的退化图像；基于交叠组合稀疏的非凸混合正则项，建立图像退化模型；提出一种改进的交替方向乘子快速算法对模型进行求解；对模型参数进行稳定性分析以得到最终的复原图像，本发明能有效去除图像中的柯西噪声，缓解了图像边缘区的阶梯效应，图像复杂纹理区的信息也能够得到很好保护，无论是在视觉效果还是数值分析上，均表现出很大优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110060211A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910121725.9
申请日：2019-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PM模型和四阶YK模型的图像去噪方法，该方法包括：(1)将纹理检测算子引入到PM模型，得到改进后的PM模型；(2)采用训练样本对所述改进后的PM模型进行训练，采用测试样本对训练后的模型进行测试。本发明提供的基于PM模型混合四阶YK模型的图像去噪方法，既能确保图像内部纹理信息的完整性，又能减少图像边缘角点特征信息的缺失。
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公开(公告)号：CN109544469A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811317274.8
申请日：2018-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2200/28 , G06T2207/10004 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的离散卡尔曼自适应图像降噪系统，包括基于FPGA处理器构造的离散卡尔曼滤波模块、图像数据输入模块、数据存储模块、时钟分频模块和数据输出模块，图像数据输入模块将采集的图像像素数据存入数据存储模块中，时钟分频模块实现时序控制，离散卡尔曼滤波模块对数据存储模块中的图像进行降噪处理后，由数据输出模块进行图像输出。此种系统造价较低，图像处理速度快，具有较高的性能和较低的耗能，可以满足设计的复杂性和实时性，降低了硬件设计时的复杂性，具有操作容易、适用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN109461125A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811159018.0
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的点二维高斯滤波器，包括用于采集图像样本的图像数据输入模块，便于FPGA内部时钟分频控制的时钟输入模块；并通过FPGA平台搭建：决定内部处理时序的时钟分频控制模块，用于数据存储的ROM模块，用于遍历样本并确定滤波掩模大小的3×3方形框生成模块，以及对存储图像信息进行处理的二维高斯滤波模块；还包括将处理后的离散二维图像进行终端显示的数据输出模块。此种技术方案以FPGA为基础，将输入的图像信号进行二维高斯滤波。将图像处理算法在FPGA硬件平台实现，在保证图像处理算法的实时性的同时，又可以充分利用FPGA的IP核所具备的定制功能，满足更多具体需求。本发明还公开一种基于FPGA的点二维高斯滤波器图像处理方法。
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公开(公告)号：CN106127672B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610449983.6
申请日：2016-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的图像纹理特征提取算法，通过构建基于FPGA的快速图像纹理特征提取系统，来执行图像纹理特征提取算法，以实现基本图像特征的提取；所述图像纹理特征提取算法，包括以下步骤，1）利用六个高斯导数滤波器组成的滤波器响应空间得到七种不同的纹理特征；2）建立多级流水线结构的卷积模块计算高斯滤波器响应，并将计算结果标准化，获得卷积结果；3）利用分类函数，依次计算出卷积结果的基本图像特征。本发明提供的基于FPGA的图像纹理特征提取算法，可以极大地提高图像纹理特征的提取速度，解决提取算法对性能的需求；低功耗设计，可以嵌入到微型设备中，使得提取算法和模式识别等技术得到更广泛的实际应用。
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公开(公告)号：CN109242853A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811310766.4
申请日：2018-11-05
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T5/002 , G06T7/136 , G06T2207/30141
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的PCB缺陷智能检测方法，包括如下步骤：(1)对采集到的图像进行预处理，包括图像增强和图像去噪，以去除在采集过程中存在各种不稳定的外界干扰因素，从而获取到适合分析处理的高质量图像；(2)选择自适应阈值分割法得到特征清晰，噪声影响低的二值图像从而对图像进行分割；(3)对步骤二中得到的分割图像进行形态学运算处理从而得到拟标准的PCB二值化图像；(4)将步骤三中得到的拟标准PCB板二值化图像和步骤二中的待测PCB板二值化图像进行异或运算，对异或后的结果进行进一步形态学处理从而得出存在缺陷的位置。
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