基于混合链编码二进制图像的压缩和重构

用一种先进的混合链编码算法对二进制图像进行压缩和重构,该算法包含了无损和有损两个部分,并利用这一算法对图像轮廓进行处理,生成大量的链节点数据,然后根据(n10,5)的规则进行编码,可实现很高的压缩比。对于有损部分,引入了一种新的线性处理技术,既平滑了图像轮廓,又保持了很高的图像质量。实验结果表明,该方法优于其它链编码方法 ,包括FCC,DCC-8和L&Z。另外,此方法的压缩比明显大于WinZip,JBIG1和JBIG2等标准的压缩比。     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于图像分割的改进型预测编码

传统的预测编码是通过将图像转化为预测差来消除像素间的冗余度,从而实现图像压缩。为了进一步减小预测差的熵,提出了一种基于图像分割的改进型预测编码算法。实验结果表明,该算法具有比传统预测编码更好的压缩效果。同时,还比较了各种不同的分割方法对图像压缩性能的影响。     

数字视频压缩编码技术

基于网络的视频监控系统主要包括网络视频监控系统中的计算机数字视频处理技术、视频压缩编码技术、信号传输技术以及多媒体信息建立技术等,其中压缩编码技术是网络视频监控系统中的关键技术。介绍了针对数字压缩编码的几种图像序列基本编码方法和应用。     

多媒体计算机图像数据的压缩技术

多媒体计算机的图像数据压缩技术是多媒体计算机的关键技术之一，本对多媒体图像数据压缩的可行性进行了分析，并给出多媒体图像数据的五种压缩方法．     

基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构

目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。     

混合编码图像感兴趣区域无损压缩算法研究

针对包含重要局部信息图像的高压缩比压缩问题,文章对基于改进EZW和Huffman混合编码的感兴趣区无损压缩算法进行了研究,该算法可以保证感兴趣区无损解码还原,并得到整幅图像的高压缩比压缩。相对其它压缩方法,该算法同时较好的解决了压缩比低与重要信息损失的问题。文章采用Lena女孩图像进行实验,在保持其眼睛信息不损失情况下对整体图像进行高压缩比压缩,最后给出了算法实现的流程图,不同码率情况下的压缩比、压缩解压时间以及峰值信噪比PSNR的比较。实验结果显示,编码和解码时间效率高,压缩效果理想。     

符际翻译中图像重构研究

依据符际翻译理论,将翻译视域按照文本——图像——文本的结构予以拓展。分析符际翻译在情景重构,人物外貌重构和情感重构三方面的运用。探讨借用非语言符号（图像）解构并重构语言符号,丰富现有翻译视角和方法,增添翻译的艺术张力和美感。同时给语际翻译,即语言——语言这一传统意义上的严格翻译带来借鉴和启示。     

区块链技术对高等教育发展的价值重构与路径创新

区块链作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成应用,近年来已成为联合国、国际货币基金组织等国际组织以及教育领域研究与应用的热点。为加快推动高等教育信息化的发展,构建统一开放的数字教育市场体系,文章从技术的视角,综述国内外关于区块链技术的研究与应用情况,分析区块链技术的本质及发展历程,从高校学生征信管理模式、数字教育资源服务供给模式、高等教育公共服务平台协同发展模式等三个视角讨论区块链技术对高等教育发展的价值重构,并从顶层设计的政策支持角度提出了利用区块链技术推动高等教育创新发展的路径选择,以期为探索现代信息技术与教育的全面深度融合,以信息化引领教育理念和教育模式的创新提供参考。     

随机弹射结合DNA编码的图像加密算法

针对传统加密算法精度低、安全性差等问题,提出一种新的随机弹射和DNA编码的混沌彩色图像加密算法.利用明文图像和MD5算法生成Logistics混沌系统和Chen超混沌系统的初值,取与明文大小相同的零矩阵供质点进行随机弹射,弹射的角度由logistic混沌序列转化,统计出质点经过每个零矩阵内各单元格的次数,生成随机矩阵....     

一种基于扩频和错误控制编码的图像隐写通信系统研究

图像隐写技术应用较为广泛,国内外对于图像隐写技术的研究都比较多。在进行隐写通信系统研究时探讨了扩频技术和错误控制编码技术,系统允许隐藏数据信息的无错恢复,图像隐写具备抗剪裁的鲁棒性,系统能够确保数字图像在公共网络中安全可靠地传输。     

基于自然图像混合的验证码

文章提出了一种基于自然图像混合技术的验证码方案,将前景图像与自然场景背景图像深度融合,防止恶意程序自动地将前景图像从整幅图像中分离出来并进行识别,可有效区分操作者是人还是计算机,有效保障网络应用系统的安全.     

一种基于二进制编码的频繁项集查找算法

在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高.     

视觉重构视域下爱国主义话语的图像转向

数字视觉元素的发展激活了图像蕴藏的形式表意特征,在给予观者视觉快感的同时,也推进了视觉重构视域下爱国主义话语的图像转向。从本质上看,爱国主义话语的图像转向是在种种矛盾所形成的张力中展开的,其中包含着实指性与潜隐性的隐喻张力、具象化与抽象化的叙事张力、思想性与娱乐性的象征张力。推进爱国主义话语的图像转向,需要从活化图像资源的时空意涵、优化图像叙事的话语表达、提升话语主体的图像素养三个方面入手。     

基于多源异质特征的紧致二进制编码学习

为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法．该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码．该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升．在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度．     

基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割

超声相控阵无损检测图像中往往含有大量的噪声且灰度不均匀,严重降低了超声相控阵图像质量。在采用常规方法分割超声相控阵NDT图像时,往往陷入局部最优解,无法获得准确的边界信息。基于LCV模型和改进的GAC模型,提出一种新的分割方法,结合图像全局信息、局部信息和梯度信息构造了新的能量函数约束轮廓曲线的演化,并结合梯度信息与局部信息提出了一种新的边缘停止函数,引入新的边缘停止函数使模型的抗噪性更强。实验结果表明,该模型能够处理灰度不均匀图像,且对初始轮廓和噪声不敏感。与以往算法相比,可有效避免陷入局部最优解。     

基于Freeman链码二维图像轮廓的提取与匹配

在边缘检测技术的基础上,利用Freeman链码的性质实现了二维图像轮廓的提取;并运用动态规划编程,提出了一种新的图像轮廓匹配算法。结果表明,该算法比传统的图像轮廓匹配算法更简洁有效。     

基于内容的图像缩放方法研究

随着信息化时代的到来,我国在多媒体和讯息传递方面的技术也日益成熟,对于传输和储存数据这方面的需要,也提出了新的要求,这对于现在不太发达的技术也是一次重大的挑战和机遇,尤其在数字图像的信息传递方面,对大量数据的传递和保存的难度也进一步加强,这对于利用图像来进行信息传递的进步是一个严重的阻碍,所以在这一方面也引起众多学者的兴趣.该篇文章对图像压缩编码不同种类的方法作了简单的陈述和对比,并探讨了应用Huffman编码所进行的图像压缩处理的原理和应用.     

基于通道编码的数字图像恢复算法

信息损失不可避免。为达到图像的篡改容忍度与恢复质量之间的平衡,基于纠错编码方法,对原始图像采用SPIHT编码进行整体压缩,再用RS纠错编码对SPIHT源码流进行保护,将编码后的RS码流作为水印嵌入宿主图像。实验结果表明,该算法的图像质量和篡改容忍度均有所提高。基于纠错编码的图像恢复技术能够保证在篡改容忍度以内恢复所有的压缩码流,大大降低接收端解压的计算复杂度,提高图像恢复效率。     

德育互动的重构:互动仪式链理论对大学德育的启示

大学德育困境的根本在于忽视生活互动。兰德尔.柯林斯的互动仪式链理论对个体在一定会话际遇下的微观互动进行了阐释,为反思大学德育提供了新的启示。当前德育活动的形式化导致空洞或强迫的互动仪式出现;德育活动空间的虚拟化使会话际遇脱离了现实,德育的个体化倾向导致群体团结的减少和神圣物的祛魅。改变现有困境需要重构已有的互动仪式,增加真实情境下的会话际遇,让互动符号与群体道德返魅。