多媒体教学软件开发关键技术研究

如何实现屏幕图像的捕获、压缩、传输,是开发多媒体教学软件的关键技术．为此,给出了实现屏幕图像捕获、压缩及传输的具体实现方法．最后,通过在实际网络教学环境中的应用,证明了实现方法的有效性和适用性．     

空域雷达视频图像压缩关键技术研究

为了解决视频图像质量、压缩比与网络传输之间的矛盾，利用雷达视频数据的统计特性和分块压缩的方案，对雷达视频图像使用动态视频序列进行了压缩．实验结果显示，该方法在帧间压缩比达到140时，峰值信噪比仍稳定在30dB以上，大大超出了单帧压缩的性能，同时也在一定程度上消除了杂波．雷达视频图像的压缩、传输、显示更新速度大幅度提高，可以在工程中采用．     

基于压缩特征的数字图像篡改取证研究

随着计算机网络和多媒体技术的迅速发展,数字图像的恶意篡改和伪造也越来越容易,判断图像真实性和完整性显得尤为重要．对最流行的JPEG图像进行研究,图像篡改操作会破坏、打乱图像数据之间彼此关联性和内在连续性,通过图像压缩特征的差值曲线发现：单次压缩后图像的差值曲线只有一个波谷,而双重JPEG．r~缩图像的差值曲线有两个波谷,因此可以根据图像的差值曲线来检测图像是否被篡改．     

Julia集与分形图像压缩编码的分析与改进

目的通过对Julia图像块分形压缩字典的分析与分类。实现对分形压缩字典的精简，提高分形压缩效果和减少分形压缩时间．方法基于固定的C在复平面上进行迭代得到Julia集，利用量化表量化得到Julia图像块，将所得Julia图像块数据导入到Excel表中，利用Excel的统计功能进行分析并根据均值、方差等特征值进行分类．结果精简了图像块约13000块，并通过分类方法使压缩时间减少到原来的1／3．结论通过对参数C的研究可以提高Julia图像块分形压缩字典的质量．减少编解码的时间．     

一种基于DFT的数字图像压缩算法

根据图像傅立叶变换域频谱系数特征,提出了一种基于DFT的数字图像压缩算法,并通过仿真实验对图像进行了不同压缩比的压缩。实验结果表明：衡量编码压缩质量的5个参数和评价压缩图像逼真度的参数均达到较好效果,且即使图像压缩比为119．1379时,峰值信噪比仍能达到27．6847。而且从直观上,人眼在一定的视觉误差范围内仍能接受压缩图像,表明提出的基于DFT的图像压缩算法是一种有效的、较好的图像压缩技术。     

植物病害图像压缩与传输的研究

为实现植物病害监控,研究了基于DSP的图像压缩编码,构建植物病害监测系统．系统通过CCD进行视频信息的采集,基于TMS320DM642DSP多媒体处理芯片采用H．263编码技术进行压缩编码,并将压缩后的数据经以太网传输至控制中心,进行图像识别分析,从而实现病害监控．测试表明,系统可成功进行图像的采集、压缩编码,并在PC端接收到压缩的图像．     

高清晰快速图像信息传输的研究与设计

在图像信息处理系统中，图像信息传输速度慢、图像清晰度低一直是此类系统存在的问题．文中从图像信息传输所采用的协议和压缩技术进行了分析，提出了一种通过改进协议和压缩技术实现图像信息高清晰快速传输的可行方案．并在此基础上给出了用Java技术实现的设计模型．分析表明，文中提出的方案是一种有效、科学的途径．     

尾流边缘图像处理及压缩

船舶尾流边缘图像处理及压缩编码研究可用于实现尾流识别与探测．文中利用Canny检测器对船舶尾流图像边缘化处理,得到了边缘图像;通过对尾流边缘图像进行抽样、拟合,得到了拟合曲线和对应的多项式曲线及其方程;进行了傅里叶分析,定量描述了边界形状,利用50％个傅里叶描述子来重构原来的尾流边缘图像,可得到一个近似而不改变基本形状的图像;通过对尾流边缘图像进行离散余弦变换压缩实验,在压缩率为56%条件下,压缩前后图像视觉上无变化．     

一种基于神经网络的遥感图像压缩编码

为了更好地在恒定压缩率条件下,实现卫星遥感图像的压缩,提出1种将像素分为3类的编码方案．每类采用基于Levenberg-Marquardt算法的双层神经网络进行预测,和基于偏置学习规则的竞争神经网络实现量化．对长城、珠峰、香港等地遥感图像的压缩试验证实了算法的有效性．同时还表明该算法压缩图像的MSE高于距离-权值方法与最小均方误差法,且时间复杂度为O（n）．     

基于梯度指导的双通道深度压缩感知图像重建方法

针对压缩感知重建图像边界部分模糊和畸变的问题,将图像的先验特性与深度学习网络相结合,提出了一种基于梯度指导的双通道深度压缩感知图像重建方法。该方法利用梯度图像和原始图像从边缘和纹理2个方面构建了双通道的深度网络模型。一方面,通过梯度分支来恢复高质量梯度图,为最后的重建图像提供额外的结构先验;另一方面,提出了梯度损失,图像的梯度约束有助于重建网络更专注于几何结构。在原图通道中采用混合卷积残差密集连接模块,扩大感受野的同时提取丰富的细节信息。实验结果表明,本方法与其他方法相比,取得了更高的重建质量,特别是在图像边界部分的恢复上有显著提升。     

海量网络数据传输能耗优化方法

针对传统方法对海量网络数据传输能耗进行优化时存在传输能耗估计不准确、不适合大范围使用的缺陷,提出一种新的海量网络数据传输能耗控制优化方法.通过建立网络数据传输模型,对网络数据节点能耗进行计算.选取合适节点对网络数据进行参数设计,利用分段曲线压缩算法对采集的数据进行压缩传输,结合剩余能量实现海量网络数据传输能耗的优化.结果表明,在不同数据传输距离和数据量条件下,与传统方法相比采用改进算法可以很大程度降低海量数据的传输能耗,改进算法具有的能耗优化效果具有一定的实用性.     

基于McWiLL的大范围多类型数据传输系统设计

为解决大面积范围内数量众多的灌溉机井水泵传感器网络中多种类型数据实时传输的难题,建立了基于McWiLL宽带无线接入技术的新型传感器网络。对该传感器网络各部分功能设计和网络规划进行了研究,并建立了小规模的实验网络;对该试验网络的覆盖范围、数据传输延时进行了测试,并与基于GPRS（Gerner-alPacketRadioService）的传感器网络进行了对比分析。结果表明,该传感器网络能采集并传输多种媒体数据、平均数据传输延时较GPRS网络缩短20％,最大数据传输延时缩短为GPRS网络的1／3,单基站网络覆盖范围约16km,很好地满足了设计需求。     

低时延传输的ERDQN数据调度算法

针对车载网络、远程医疗、工业控制等领域需要低时延、高可靠性的网络传输应用场景,提出了一种经验回放的DQN(experience replay DQN,ERDQN)数据传输调度算法。该算法的主要目的和任务是降低网络时延和提高网络传输的稳定性。ERDQN算法在最后期限感知的传输协议(deadline-aware transport protocol, DTP)的基础上优化了发送端的排队策略,充分考虑了数据块的优先级和截止日期(Deadline),将其作为计算进入等待队列顺序的重要因素,解决了数据块丢失Deadline的问题,降低了网络传输的排队延迟;同时在拥塞控制方面以当前时刻网络传输状态为特征向量,预测下一时刻网络传输状态参数,并赋予不同的奖励因子进行评估,通过ERDQN网络的迭代学习,自动调整到适合当前网络传输的最优参数,在后续的网络链路传输过程中,平均传输速率高且稳定,缓解了网络拥塞和传输不稳定的问题,降低了网络传输时延。实验结果表明ERDQN算法的平均排队时延和传输时延远远低于传统拥塞控制算法(Reno算法),在质量系数(quality of experience, QoE)方面远远高于传统的拥塞控制算法,能够最大程度减少网络传输速率波动、降低丢包率,提供稳定可靠的传输。     

DTN网络中的基于Bundle协议的数据包发送算法

DTN传输协议引入束和分片的概念,将数据分块传输以适应经常发生链接中断的链路。研究了DTN传输层的Bundle协议和LTP(Licklider transmission protocol)协议,针对网络环境可能在短时间内剧烈变化的问题,研究了数据块的大小对传输效率的影响,提出了DTN网络中基于Bundle协议的数据包发送算法,动态选择最适合当前网络状况的发送策略以获得最佳的系统性能和传输效率。仿真结果表明:适当选取发送数据块的大小可以大幅度提高传输效率。     

GEO/LEO卫星网络的数据传输与抗毁性技术

针对低轨卫星网络对地传输时实时性不足的问题,提出了一种双层卫星网络协同的数据传输与抗毁性技术．在技术中以高轨卫星网络作为通信骨干网,负责卫星网络中数据的中继与转发,低轨卫星层则负责数据的收集和辅助路由．通过高轨卫星层与低轨卫星层的联合通信,实现了低轨卫星数据的实时传输．采用多路径传输策略,提高了卫星网络的抗毁性．通过仿真,对提出的技术在吞吐率、传输时延、时延抖动以及丢包率等方面的性能进行了分析．在遭受攻击环境下,对网络的数据交付能力变化进行了研究．多层卫星协同的数据传输方法能够很好地解决单层低轨卫星网络在数据传输方面的不足,满足卫星节点多业务的实时传输需求．     

基于物联网的网络控制器设计

针对物联网系统中多样性通信网络导致的信息割裂问题,设计了一种基于物联网的网络控制器.该网络控制器是通过无线传感器网络汇集不同终端的数据,并将这些数据与传统通信网络进行连接传输,构建一个统一管理的物联网系统,进而形成了多样通信网络的统一性.根据系统实现方案,在硬件、软件设计的基础上搭建了系统实验测试平台,实验结果表明,所设计的网络控制器能够实现不同网络之间的数据传送和协议转换,且具有良好的数据传输性能.     

一种基于BER模式的蓝牙网数据传输算法

分析了蓝牙网在不同BER模式条件下的数据传输情况,提出了一种基于物理链接层BER模式的蓝牙网络的自适应数传算法。按照蓝牙网数据包的ACL分组,在不同BER模式条件进行了数据传输实验,实验结果分析表明该算法能显著改善蓝牙网数据传输效率。     

基于Web的铝电解综合信息系统设计及其关键技术实现

在铝电解生产过程中,办公局域网和工业控制网采用Web技术集成,形成综合的Web管理信息系统,已成为当前及今后铝电解企业信息化发展的主要目标之一.所提出得基于Web的铝电解综合信息系统,基于SQLServer等大型关系型数据库、JSP技术、SOCKET传输技术和三层Web架构,实现了办公局域网与CAN网的集成.详细论述了系统实现的几个关键技术,如数据的采集与提取,实时数据传输、静态数据传输等.最后分析了本系统的应用前景.     

高QoE的低时延智能网络数据传输调度算法

面向低时延、稳定传输、高用户体验质量(quality of experience, QoE)的网络实时传输需求场景,提出一种低时延智能网络数据传输调度算法。该算法由数据块排队控制策略和拥塞控制策略两部分组成。数据排队控制策略提出了综合数据块的创建时间和有效时限(effective time)的性价比模型,有效地解决了传输时间约束下的信息传输不均衡问题;拥塞控制策略提出了基于使用耿贝尔分布(Gumbel distribution)采样重参数化与混合经验优先级模型改进后的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)方法,解决了深度确定性策略梯度不适用于离散网络动作空间拥塞控制的问题,并通过学习自适应调整发送参数显著提升了网络拥塞控制质量。实验结果表明,实时传输场景下使用本文提出的排队算法能够有效提升QoE,采用改进后的DDPG进行拥塞控制能大幅降低传输时延。同样场景下,将提出的智能网络数据传输调度算法与排队策略及拥塞控制策略相结合,与传统的网络数据传输调度算法相比,能够更好地兼顾低时延和稳定传输,提供更高的数据传输质量。     

基于多传感器信号传输网络的TCP增强方法

为了解决多传感器信号传输中端到端TCP协议存在的如高丢包率、带宽不稳定、动态拓扑以及存在由于多信号同时传输产生拥堵,导致网络传输性能降低等问题,提出了一种基于多传感器信号传输网络的传输控制协议M-TCP.M-TCP采用了一种基于瓶颈节点信息反馈的新的流量控制机制,取消了慢启动探测网络带宽阶段,在连接建立后便采用较理想的发送速率进行数据传输,成功避免了传输振荡.结果表明,M-TCP在数据吞吐量、丢包率和传输延迟等方面具有较大优势,能够很好地提升传输网络的传输性能.