Limitations of a Mapping Algorithm with Fragmentation Mimics (MAFM) when modeling statistical data sources based on measured packet network traffic

Knowing the estimation of a statistical process’s parameters for measured network traffic is very important as it can then be further used for the statistical analyses and modeling of network traffic in simulation tools. It is for this reason that different estimation methods are proposed that allow estimations of the statistical processes of network traffic. One of them is our own histograms comparison (EMHC) based method that can be used to estimate statistical data-length process parameters from measured packet traffic. The main part of EMHC method is Mapping Algorithm with Fragmentation Mimics (MAFM).     

改进的二维Renyi嫡图像闭值分割

提出一种基于灰度一梯度信息二维Rcnyi墒图像阂值分割新方法。首先,由图像灰度值和梯度值构造出二维直方图,在此基础上计算目标和背景区域的二维Renyi嫡,并使此嫡值函数最大,得到分割阂值。像素梯度信息和Renyi嫡可调参数相结合,可以处理更多类型的图像,同时分割得到的图像内部更均匀,边界形状更准确。     

基于特征参数归一化的鲁棒语音识别方法综述

目前,自动语音识别系统往往会因为环境中复杂因素的影响,造成训练环境和测试环境存在不匹配现象,使得识别系统性能大幅度下降,极大地限制了语音识别技术的应用范围。近年来,很多鲁棒语音识别技术成功地被提出,这些技术的目标都是相同的,主要是提高系统的鲁棒性,进而提高识别率。其中,基于特征的归一化技术简单而有效,常常被作为鲁棒语音识别的首选方法,它主要是通过对特征向量的统计属性、累积密度函数或功率谱的归一化来补偿环境不匹配产生的影响。该文主要对目前主流的归一化方法进行介绍,其中包括倒谱矩归一化方法、直方图均衡化方法以及调频谱归一化方法等。     

彩色图像分割中基于粗糙集直方图的改进

把粗糙集应用于图像分割研究一直是一个热门话题,Milind M Mushrif、Ajoy K Ray等[1]结合Histon直方图,基于粗糙集理论,阐明了一种新的彩色图像分割算法。但是,其中R、G、B粗糙集直方图的相关性并没有得到克服,直接影响到了最终的分割效果。针对该弱点进行改进,经过大量的实验证明本文所进行的改进有以下优点:R、G、B粗糙集直方图的相关性明显降低;计算时间显著减少。     

基于帧间预测误差扩展的可逆视频水印

为了提高可逆视频水印的嵌入容量和嵌水印视频质量,提出一种使用运动估计和预测误差直方图修改的算法.在嵌入端,根据视频中相邻帧间的内容关系,对每一帧使用运动估计获得其像素的预测误差,生成预测误差直方图,并通过扩展位于直方图峰值点的预测误差来嵌入水印;在每帧的嵌入过程中会产生少量用于提取水印和还原视频的头信息,包括运动向量和边界表等,将其与水印一起嵌入到该帧的参考帧中.在提取端,先获取参考帧中的水印和头信息并还原参考帧,保证提取操作具有正确的上下文,然后根据获取的头信息和还原后的参考帧提取当前帧中的水印.实验结果表明,采用文中算法获得的预测误差直方图具有高度的集中性,并且对像素值的修改十分微小,比其他可逆水印算法具有更大的嵌入容量和更好的嵌水印视频质量.     

灰度图像二维最小类方差递推及差分演化的快速分割

为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求.     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。     

放射投影直方图的构建及结构化公路AOI提取算法研究

为了缩小车辆识别AOI,降低对本车状态的要求和行驶方向上车辆识别的难度,提升车辆识别算法的鲁棒性,提出一种基于放射投影直方图的结构化公路车道线提取方法,建立了投影点选择评价模型及车道线区域角度划分模型。实验结果表明,本方法适用于直车道线和具有一定曲率的弯道线检测,对车辆的行驶方向要求较弱,不仅可抗车辆遮挡、较强日光照射下形成的阴影干扰,而且还可以抗车道线严重污损、长距离断线、减速带形成的强干扰。对强、暗光线有一定的适应能力,具有较强的抗干扰能力。     

形变冗余的改进GHT目标双层定位方法研究

经典广义Hough变换可以较好地解决非形变目标定位问题,但对于存在形变的目标定位问题存在不少困难。为解决该问题,同时考虑如何提高检测定位速度与减少存储消耗, 在粗定位与精确定位两级框架下提出基于改进GHT形变目标两层定位快速算法。粗定位过程首先利用图像的局域二进制模式的直方图特征对图像进行全局搜索,检测出目标大致范围 ;在精确定位过程中,通过建立模板图像边缘像素的R表,使待检测图像边缘像素在约束的参数范围内依据该R表进行局部搜索,并通过一个投票结果散布窗对得到的累积矩阵进行 集中化处理,达到把每一点邻域内投票结果集中在某点的目的,从而给出最后的检测结果。实验表明,本文算法能够较好的解决一定程度形变目标的定位问题,同时减少了运算时 间以及存储消耗,检测稳定性高,具有一定应用意义。     

多维直方图联合概率分布的掩模矩阵降维算法

彩色图像的分量独立处理或感知彩色空间的强度分量处理,都能达到增强图像对比度的效果,但由于没有考虑各个分量之间的联系,不能开发完全的RGB色域。多通道直方图建模技术可以改善上述缺陷,就是通过求取多个分量的直方图联合概率密度函数和累积分布函数,从而得到彩色图像的像素灰度值映射函数,但计算联合直方图的过程也导致了过高的运算复杂度。为了降低计算量,提出了掩模降维的方法,将计算多维直方图的过程转化为了计算一维直方图,从而大大降低了运算复杂度,提高运算速度,增强对比度的效果。