基于Tucker分解的高动态范围图像水印方法.pdf
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基于Tucker分解的高动态范围图像水印方法.pdf
本发明公开了一种基于Tucker分解的高动态范围图像水印方法,其包括水印嵌入和水印提取两部分,在水印嵌入过程中,将高动态范围宿主图像表示成三阶张量的形式,然后利用Tucker3分解对高动态范围宿主图像进行处理,并将得到的核心张量的第一特征图作为水印信息的嵌入载体,这不仅是因为核心张量的第一特征图涵盖了一幅高动态范围宿主图像的主要能量,而且还可以使嵌入的水印信息随着分解的逆变换扩散到高动态范围水印图像的R、G、B三个通道中,从而有效地提高了鲁棒性;在水印提取过程中不需要原始的高动态范围宿主图像,实现了水印信
一种基于深度学习的图像高动态范围重建方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的图像高动态范围重建方法,属于计算摄影学和数字图像处理领域。发明采用基于深度学习的方法建立了一个从单幅LDR图像到HDR图像的映射网络。方法首先从收集到的HDR数据集中分别依次生成LDR训练数据、亮度单位对齐的HDR样本标签和高亮度区域的掩码图像。然后构建并训练神经网络以得到具有LDR到HDR映射关系的网络模型。最后利用训练得到的生成网络模型,直接将LDR图像输入至网络模型,即可输出其重建的HDR图像。该发明可以从单幅普通数字图像中有效地重建出真实场景的动态范围,可用于普通数字
基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法.pdf
本发明公开了一种彩色图像盲水印方法,利用Hessenberg矩阵分解将彩色数字图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中,所嵌入的彩色图像水印具有较好的不可见性,满足了基于彩色图像标识的版权保护需要。本发明将4×4像素块进行Hessenberg分解,通过系数量化技术将加密的彩色图像数字水印信息嵌入到Hessenberg矩阵的最大系数中,提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的参与,达到盲检测目的。本发明具有较好的水印算法性能,适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。
基于高动态范围原理的图像合成方法、装置及移动终端.pdf
本发明公开了一种基于高动态范围原理的图像合成方法、装置及移动终端,所述方法包括:采集多张不同曝光参数的图像;基于高动态范围原理将多张不同曝光参数的图像进行合成,获得高动态范围图像;对高动态范围图像进行色调映射,使高动态范围图像的像素进行重新压缩;所述装置包括图像采集模块、图像合成模块和色调映射模块;所述移动终端包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器,处理器执行存储器存储的程序时,实现上述方法的操作。本发明通过将多张不同曝光参数的图像进行合成得到高动态范围图像,并进行色调映射,既改善了图像内部细节,
基于压缩感知的高动态范围图像去伪影融合方法.pdf
本发明公开了一种基于压缩感知的高动态范围图像去伪影融合方法。首先,对输入的多曝光图像序列进行压缩采样;接着,使用重构方法进行重构得到压缩感知后的多曝光图像序列;然后归一化经过压缩感知的图像集,对图像集使用基于PatchMatch和秩最小化算法进行多曝光图像去伪影融合得到目标的高动态(highdynamicrange,HDR)图像。本发明利用K‑SVD字典学习、压缩感知和去伪影融合的最新研究成果,能够有效降低采样率、存储空间和计算复杂度,得到去除伪影和模糊的HDR图像。