基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

一种基于参数切换的高维混沌流密码设计

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌序列具有非周期性和伪随机性的特点,能够产生大量的、非相关的、类随机但为确定性和可再生的信号,使得混沌序列非常适合用作保密通信的流密码。本文针对传统的单一混沌序列安全性较差的缺点,提出了一种基于参数切换的高维混沌序列产生方法。该方法在非线性滤波器结构的基础上,根据参数切换策略在迭代过程中不停改变非线性滤波器的反馈系数来产生复杂的高维混沌序列。仿真结果表明,这种方法产生的序列周期、均匀分布、抗预测性、线性复杂度和序列相关性等方面的性能明显优于单峰映射的混沌系统和固定的高维混沌系统,具有理想的密码学特性,且便于硬件实现。     

变比特率视频业务的混沌局域预测

鉴于变比特率视频业务具有混沌特性,本文在相空间重构的基础上,利用混沌时间序列的局域一阶预测法对两条标准的变比特率视频业务进行了预测,预测结果表明预测值能够很好地与实际值相吻合,而且不存在预测时延。相比自适应线性预测,具有更好的预测效果,为有效地进行网络资源分配和流量控制提供了基础,同时也为用混沌理论对变比特率视频业务进行建模和预测做了探讨。