移动终端透明图片加密系统的设计与实现

Android系统是最热门的移动智能终端之一,保护Android用户的隐私特别是图片信息非常重要。目前常见的Android加密工具通常采用手动选取图片的方式对图片进行加密保护,这种手动加密方式在加密实时性与用户体验上存在不足。针对这种情况设计实现了一种透明图片加密系统。该透明图片加密系统通过对Android拍照动作进行监听,能够自动拦截并获取系统最新的拍照图片,并利用128位AES加密算法实现图片快速加密保存。实验结果表明,该系统可以实现图片的自动加密,且在图片加解密过程中,系统透明进行,用户不需要额外操作,降低了系统的使用难度。     

调校Picasa图片查看器

不少朋友都在系统中安装了Picasa这款软件,但安装后,系统中的很多设置都发生了变化。譬如,双击图片后Picasa图片查看器就会取代系统自带的图片查看器。不少用户一时还适应不了,其实如何对待Picasa图片查看器,关键取决于需求。     

敏感图片自动检测系统的研究

设计并实现了一个敏感图片自动识别系统。该系统首先利用肤色模型从敏感图片中检测出肤色区域,再从图片肤色区域中,提取大量经验特征表示图像内容,然后采用Haar特征算法设计一个检测敏感部位对象的分类器,最后通过敏感部位的几何特征逐级识别正常图片与敏感图片。该检测系统具有良好的系统性能。     

面向移动终端的图片动态适配系统的设计与实现

本文设计并实现了一个面向移动终端的图片动态适配系统。该系统基于动态适配技术,提供针对移动终端的图片适配业务,能够通过配置文件对图片质量、图片尺寸、图片格式、图片特性(动画、透明背景等)进行灵活的适配控制,使用缓存机制缩短适配时间提高系统性能,并且可以通过分布式部署增加图片适配业务量。经过测试,该图片动态适配系统在通用性、系统性能和适配效果上均表现良好。     

基于OCR模型的通信机房图片归档系统设计

目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。     

基于压缩感知的图片压缩与加密GUI系统

利用Matlab平台设计了基于压缩感知的图片压缩和加密GUI系统,主要解决海量图片的存储空间利用率低和图片数据安全问题.本系统采用小波变换基将图片系数稀疏化,将使用高斯随机矩阵进行压缩测量后得到的数据存储在服务器中,以减少存储空间,提高服务器空间利用率;同时将测量矩阵作为密钥进行加密,增加了图片信息的安全性,在需要访问时使用密钥矩阵和重构算法重构出原始图片.该GUI系统能够直观反映基于压缩感知的图片压缩与加密系统的工作过程.并且通过MCC将代码独立化为可执行exe文件,以便于直接对图片进行压缩、加密、存取和重构.     

基于QT的胶囊内窥镜图片分析系统

针对现有遍历胶囊内窥镜海量图片的繁重工作,提出一种基于QT的胶囊内窥镜图片分析系统的实现方案。该系统在对海量图片进行分类的基础上依次进行过暗图片筛选、重复图片筛选,并在以上的筛选结果中进行肿物病变的识别。根据实验结果分析,依等级筛选或手动输入筛选比例的筛选方式筛除了大部分的无效和冗余图片数据,极大地提高了医生的阅片速度,同时保证了诊断质量。     

网络图片 无缝缩放

安装Windows 7系统后,使用系统自带的图片查看器看图有一个很大的改善,那就是可以无缝放大、缩小图片,不像Windows XP中放大或缩小图片时还会有明显的刷屏动作。其实,微软也提供了在线版无缝缩放图片的查看器,用来看网络图片非常方便。     

Linux集群环境下基于Nginx的图片文件服务器的搭建技术与研究

各电商网站系统中访问的大量图片都存储在图片文件服务器中,系统的后台会专门管理这些图片.随着图片文件服务器的访问量不断增大,系统压力随之变大,若图片文件服务采用单点部署方式,系统的稳定性不能得到保障.甚至在极端情况下,系统将崩溃不可使用.但在Linux环境下,采用"Nginx+Nginx-upload-module"技术以集群的方式搭建图片文件服务器能够很好地解决这类问题.     

基于Java的图片管理信息系统的设计与实现

结合图片管理系统的开发,给出了在大型数据库管理系统支持下,基于客户机/服务器模式开发管理信息系统的一种方法,并详细介绍了所开发系统的主要功能模块.该系统不仅具备完善的图片数据录入、更新、删除、条件检索等功能,而且进行了"图片专题"功能的开发,为扩展图片管理信息系统的应用模式进行了新的尝试.