基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究

图像经过多级小波分解后,各级小波子带具有明显的相似性,可利用小波变换和分形编码的优势进行图像压缩编码.对最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带,将水平、垂直和对角3个方向的小波子带结合起来考虑,形成小波树结构,设定一个阈值,小波树所有系数小于等于阈值则直接置零;大于阈值的小波树采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于阈值,则记录分形编码参数,否则进行四叉树分裂.对算法进行了Matlab仿真,结果表明,在保证一定解码图像质量的情况下,运算速度有较大提高.     

基于ARM的远程无线瓦斯监控系统

针对传统瓦斯监控系统的不足,系统基于ARM开发平台,结合GPRS DTU制作了一种新的远程无线瓦斯监控系统。根据系统设计的需要,制作了嵌入式Linux内核以及根文件系统。ARM与GPRS DTU通过串口进行数据传输,将瓦斯传感器采集到的数据传给GPRS DTU,利用TCP/IP进行无线传输,将数据及时传送到监控中心。该系统可以根据工作需要进行工作模式的设置,可以通过短信和电话进行控制,方便了管理和控制。实验证明,该系统可以对煤矿瓦斯浓度进行远程无线监控。     

采用DCT稀疏表示与Dual-PCNN的图像融合算法

针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测量值采用基于测量值的信息熵加权平均融合;最后经过全变分优化算法对融合测量值重构得到融合图像。通过对多组不同类型传感器所获图像融合实验的主观视觉分析和客观评价表明,该算法所得的融合图像能从原始图像中获取更多有用信息,更好地保持原图像的边缘信息,从而获得更好的视觉效果。     

基于ARM的远程无线监控系统的设计与实现

随着计算机、网络、通信技术的发展,以及多媒体视频技术的不断完善,基于网络的第三代远程网络视频监控系统取得了长足的发展。新一代的监控系统以网络为依托,以数字视频的压缩、传输、存储和播放为核心。系统采用嵌入式多任务操作系统、高效的视频压缩芯片和功能强大的嵌入式处理器,     

基于小波变换和四叉树的图像分形编码算法研究

提出利用小波变换和分形编码的优势,进行图像压缩编码.最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带设定系数阈值,小波系数小于等于系数阈值则直接置零;大于系数阈值的块采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于误差阈值,则记录分形编码参数,如果误差大于误差阈值,则进行四叉树分裂.对算法进行了matlab仿真,实验表明解码图像质量和运算速度都有较大改善.     

基于遗传算法阈值优化的模糊边缘检测

针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法易导致图像灰度信息丢失的问题,提出一种改进的图像模糊边缘检测算法。算法先使用遗传算法和Otsu得到最佳阈值参数,通过阈值定义一个新的隶属函数将原始图像映射到模糊特征平面;然后利用模糊增强提高区域之间的层次,加强边缘两侧的对比度;再对图像进行灰度增强;最后用Min算子提取出图像的边缘。实验结果表明,改进算法提高了边缘检测质量。     

基于分形和骑士巡游的图像压缩加密算法研究

将分形编码和骑士巡游相结合,提出一种基于分形和骑士巡游的图像压缩加密算法。首先用骑士巡游产生的路径作为密钥,路径用矩阵表示,矩阵中的每一元素与图像分形编码中的每个值域块相对应。然后按照骑士巡游的路径,从某个元素开始依照某个步长的顺序进行分形编码,为保证图像质量可以进行四叉树分裂。解码是其逆过程。用MATLAB对该算法进行仿真实验,测试了置乱度、密钥敏感性,在保证一定解码图像质量的情况下,压缩比优于JPEG。     

基于分离密钥的云存储加密解决方案

原有的云存储模式所存在的问题已经困扰行业多年,在静态数据加密存储的过程中,只有实现真正意义上的数据私有化才能保证数据的安全,保障数据拥有者的利益。针对云存储应用中用户数据安全存储需求的提高,以Amazon S3(simple storage service)为例分析当前云存储模式下静态数据安全存在的普遍问题,设计了一套新的云端静态数据加密存储方案——分离密钥存储服务(separated key S3)解决方案,设计了新的密钥管理方法,从技术上实现了云端静态数据的安全,最后对该方案的数据安全性进行了分析。