图像分割的熵方法综述

对图像分割的熵方法进行较全面地分析和综述,其中包括一维最大熵、最小交叉熵、最大交叉熵图像分割方法等。对Shannon熵、Tsallis熵及Renyi熵之间的关系等进行分析与评述。对二维(高维)熵及空间熵等进行分析与评述。最后指出一维熵与其它理论的有机结合、高维熵模型的计算效率等未来研究方向。     

基于QR码和DWT-SVD分解的双水印算法

目的为了进一步提高水印的鲁棒性和保护性,文中提出一种基于QR码和DWT-SVD分解的双重水印方案。方法将次级水印的奇异值嵌入主水印经一级离散小波变换后低频系数的奇异值中,再将含有次级水印信息的主水印奇异值嵌入主图像的二级小波变换后低频系数的奇异值中。结果经仿真实验发现,文中算法的主水印和次级水印PSNR值可达66 dB和60 dB,并对于高斯噪声、JPEG压缩、JPEG2000压缩、旋转攻击、对比度增强以及缩放攻击有一定的鲁棒性,攻击后提取的水印相关系数接近于1。结论算法属于非盲水印,在多种攻击情况下都能检测到次要水印,但有时候主水印会严重失真。     

移动云计算:模式与挑战

在移动互联网的推动下,云计算正在向着更智能、更多样、更广泛的方向发展,本文通过分析,探讨了未来移动云计算技术的业务应用模式与面临的技术和商业挑战。     

缓存交换：间歇连通车载网络中的路到路的路由机制

Due to the road-constrained data delivery and highly dynamic topology of vehicle nodes in a Vehicular Ad Hoc Network (VANET), it is better to construct routing based on the road-to-road pattern than the traditional node-to-node routing pattern in MANETs. However, the challenging issue is the opportunistic forwarding at intersections. Therefore, we propose a novel routing scheme, called Buffer and Switch (BAS). In BAS, each road buffers the data packets with multiple duplicates propagation in order to provide more opportunities for packet switching at intersections. Different from conventional protocols in VANETs, the propagation of duplicates in BAS is bidirectional along the routing path. Moreover, BAS's cost is much lower than other flooding-based protocols due to its spatio-temporally controlled duplicates propagation. Different from recent researches, BAS can deliver packets not only to a stationary node, but also to the stationary or mobile nodes in a specified area. We conduct the extensive simulations to evaluate the performance of BAS based on the road map of a real city collected from Google Earth. The simulation results show that BAS can outperform the existing protocols, especially when the network resources are limited.     

马尔科夫网的概念、方法及其在图像处理中应用

研究可分解马尔科夫网(decomposab le M arkov network DMN)的概念、方法;分析它在空间数据挖掘中的作用与意义。与以往关于DMN的研究不同,本文直接将DMN的结构作为推理依据或应用于问题求解,扩大DMN概念和方法的应用范围。以多光谱遥感为例广泛研究以多种迹度量建立多波段遥感图像间的马尔科夫网,用以解释波段组合效果;以视频图像为例广泛研究以多种粒度(节点数)建立视频图像间的马尔科夫网,通过网络结构分析检测视频图像中的目标差异,用以定位和跟踪违章车辆。研究表明马尔科夫网可以很好地揭示空间数据间的抽象近邻关系,并且这种网络自身就具有表达知识的意义。     

车载自组织网络在智能交通中的应用研究综述

对基于车载网络的智能交通技术进行了全面的总结和分析。首先,通过分析智能交通系统的需求和车辆自组织网络的特点,指出将车载网络应用于智能交通系统面临的问题和挑战。然后,对现有的基于车载网络的智能交通应用进行了分类:安全性相关、效率相关和资讯娱乐3个大类,以及进一步按照技术方法进行详细分类。按照这个分类,对研究现状进行了深入分析,比较了不同方法的利弊。基于对现有工作的分析,总结出了存在的问题和不足,并对未来的研究工作发展进行了展望。     

联合像素与多尺度对象的高分辨率遥感影像谱聚类分割

建立了融合多尺度信息的图模型,同时,为了顾及对象的局部统计特性,改进了基于对象的顶点间相似度计算方法。在图模型的基础上完成相似矩阵计算,并使用归一化分割准则对相似矩阵特征进行分解,将原始数据映射到低维子空间。最后,对特征筛选后的子集使用聚类算法完成影像分割。为了验证本文方法的有效性,选取高空间分辨率遥感影像进行实验并与目前分割精度较高的算法做定量化对比。实验结果表明:在4项实验指标中,除一项基本持平外,其他3项指标优于其他算法,证明了本文方法在高分辨率遥感影像分割中的有效性。     

基于直方图重构的极大交叉熵图像分割方法

针对图像分割阈值选择问题,提出用动态参数将原始图像直方图分成两部分,构造两个新的相关直方图,分别对应于同原始图像等尺寸的虚拟图像,其中等概率像素是原始图像的相似像素。聚集计算两个构造直方图概率分布的交叉熵,分析其函数曲线极大值的峰谷关系,实现图像最佳多阈值分割。实验结果表明该方法的有效性。     

一种基于图像几何矩的非降维连续尺度解构模式

针对降维解构分析的多尺度图像处理容易造成高维信息的破碎与损失这一问题,建立了一种基于图像几何矩的非降维连续尺度解构模式,并在此模式下构建了10组非降维解构模型。模型以单通道图像为应用对象,以几何矩为算子,以不同尺度窗口下矩运算产生的特征值为基础对原始信息进行非降维解构。10组解构结果呈现均衡模式和增长模式两种形态。代入多尺度分割算法验证证明,基于图像几何矩的非降维连续解构分析可以提升多尺度分割精度,且增长模式下的解构信息对于图像分割更有利。     

EADEEG:能量感知的无线传感器网络数据收集协议

提出了一种基于簇结构的无线传感器网络数据收集协议EADEEG(an energy-aware data gathering protocol for wireless sensor networks).EADEEG通过最小化网络通信开销以及良好的能量负载平衡方法,可以有效地延长网络寿命.与以前的相关研究相比,EADEEG采用了一种全新的簇头竞争参数,能够更好地解决节点能量异构问题.此外,EADEEG也采用了一种简单而有效的簇内节点调度算法,通过控制活动节点的密度,可以在不增加额外控制开销的条件下关闭冗余节点并保证覆盖要求,因此可以进一步延长网络寿命.模拟实验证明,在节点初始能量同构和异构两种情况下,EADEEG协议都能够满足用户对覆盖率的要求,并在网络寿命上大幅度优于LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),PEGASIS(power-efficient gathering in sensor information systems)和DEEG(distributed energy-efficient data gathering and aggregation protocol)协议.