分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对NDN卫星网络内容传输时延高、丢包率高且请求命中率低的问题,提出了一种基于SDN与NDN的卫星网络多约束路由算法并命名为SNMcRA(Satellite Networks Multi-constraint Routing Algorithm)。基于SDN的集中控制与全局视图,通过建立多约束路由模型,将链路多约束信息与蚁群算法相结合以求解满足时延、带宽、丢包率多约束的代价最小路径,由节点在包转发的过程中动态完成转发表FIB(Forwarding Information Base)和待定请求表PIT(Pending Interest Table)的构建。实验结果表明,该算法与DSP算法相比时延降低了35%,带宽利用率提升了29%,丢包率降低了17%,并且在请求命中率方面也具有显著优势。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 如何更好地保护量子图像的版权,是量子水印技术的一个重要研究课题。基于对数极坐标的量子图像表示,提出了一种新颖的量子水印算法。根据通信双方共享一组密钥的值,发送方选择量子载体图像像素灰度值的高四位中的某一位作为受控位;再根据所选受控位的值,发送方将水印信息嵌入到量子载体图像的最低有效位或次最低有效位上。这种基于密钥的受控最低有效位修改技术,提高了量子水印图像的透明性和稳健性。基于MATLAB的实验仿真和性能分析也表明新算法在透明性、稳健性和嵌入容量上有着良好的表现。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 纹理相似度计算是大数据分析和数据挖掘的基本手段之一。为现有纹理特征对彩色图像鉴别能力不强的问题,提出了一种改进LBP特征的纹理相似度计算方法。该方法提出了极值模式、求和模式和编码模式三种特征融合模式,对彩色图像的H、S和V三个通道上获取的LBP特征进行融合,得到彩色图像的纹理描述特征。融合操作在邻域像素点LBP计算、中心像素点LBP计算、直方图特征提取三个阶段进行,提高特征鉴别能力。在VisTex纹理数据库上进行纹理相似度计算实验,结果表明该方法的错误接受率、错误拒绝率和等错误率明显低于文献[7,8,9]所述方法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了解决当前椒盐噪声滤除算法对X光图像滤除效果不佳且运算效率不高的问题,提出了一种融合多级分类和自适应模糊滤波的椒盐噪声滤除方法,主要包括像素点多级分类和自适应模糊滤波两个部分。在像素点多级分类阶段,先结合先验知识设计快速的一级粗分类,将像素点分为椒盐噪声、信号和可疑噪声三类。对于可疑噪声,再提取区域内的直方图分布特征,设计BP神经网络分类器进行精确分类,最终将图像中的所有像素点分为信号和椒盐噪声两类。在自适应模糊滤波阶段,针对三种模糊集合分别创建模糊隶属度函数,计算模糊隶属度值,通过模糊加权求和恢复像素点亮度。实验结果表明,所提方法的像素点分类正确率高,滤波后图像的峰值信噪比高,平均滤波耗时少。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有超分辨率方法对不同低分辨率图像的超分辨率效果差异较大的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率方法。该方法将单图像超分辨率问题看做是回归问题,采用Kronecker脉冲函数作为回归基函数,综合利用图像的局部信息和全局信息寻找特定预测的最优稀疏解决方案,采用贝叶斯方法估计权重,据此重构超分辨率图像。实验结果表明,采用该方法对14幅测试图像进行单图像超分辨率,得到的平均峰值信噪比高、方差小、耗时少,证实了该方法的超分辨率效果好、适应性强,且运算效率高。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了满足网络大数据背景下,大数据传播的数据知识高精度要求和清除劣质数据干扰,基于粒度可变调整方案提出了机会调度的网络大数据知识扩充算法。在分析网络大数据特征基础上,通过自适应向量编码,捕捉网络大数据的异构特性,采用多阶反向传播将异构网络大数据归一化处理,再通过机会调度实现网络大数据实时传输。同时,基于网络大数据组成的知识工程系统分割细粒度大数据,将多维特征进行降维处理,使得知识粒度转变为已知,接着调整粒度动态特性,使得知识工程的大数据集具有线性特征和明确的几何特性,通过知识扩充提高知识获取精度。实验结果通过与基于细粒度的知识获取算法进行对比,证明了所提算法的网络数据传输的高可靠性、实时性和知识获取的高效率。