In order to effectively restore color noisy images with the mixture of Gaussian noise and impulse noise,a new algorithm is proposed using the quaternion-based holistic processing idea for color ***,a color image is re...
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In order to effectively restore color noisy images with the mixture of Gaussian noise and impulse noise,a new algorithm is proposed using the quaternion-based holistic processing idea for color ***,a color image is represented by a pure quaternion ***,according to the different characteristics of the Gaussian noise and the impulse noise,an algorithm based on quaternion directional vector order statistics is used to detect the impulse noise. Finally,the quaternion optimal weights non-local means filter （QOWNLMF）for Gaussian noise removal is improved for the mixed noise *** detected impulse noise pixels are not considered in the calculation of *** results on five standard images demonstrate that the proposed algorithm performs better than the commonly used robust outlyingness ratio-nonlocal means （ROR-NLM）algorithm and the optimal weights mixed filter （OWMF）.
为解决移动自组网(Mobile Ad Hoc Network,MANET)网络信道开放、节点灵活多变且资源受限以及难以部署复杂认证机制的问题,结合轻量级CA思想,构造出一种适用于生存周期短、拓扑结构高度动态变化的MANET的认证体系结构即轻量级可移交认证...
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为解决移动自组网(Mobile Ad Hoc Network,MANET)网络信道开放、节点灵活多变且资源受限以及难以部署复杂认证机制的问题,结合轻量级CA思想,构造出一种适用于生存周期短、拓扑结构高度动态变化的MANET的认证体系结构即轻量级可移交认证中心(Lightweight and Shifted Certification Authority,LSCA)。LSCA结构简化了传统基于证书CA机制的公钥产生及验证的复杂性,无需证书管理;同时以移交CA角色的方式工作,不需预先配置节点及预知网络拓扑结构,使系统在不采用门限机制的情况下具备一定的容侵能力。性能分析及仿真实验表明:LSCA对DoS攻击表现出较强的健壮性,在通信、计算及存储代价方面均优于分布式CA及门限机制CA,适用于动态多变、生存周期较短的MANET网络应用。
海量气象观、探测数据是提高公共气象服务精细化、精准化和个性化水平的关键。日增TB级的海量气象数据在存储、检索、传输、共享方面的时效性要求对构建在传统的IOE技术架构上气象数据管理系统提出了严峻挑战。在HBase基础上,提出了一个基于索引的气象结构化数据查询优化架构HBase4M(HBase for Meteorology)。首先,根据HBase存储特性设计表结构;然后,利用协处理器建立和维护辅助索引,将字段查询转化为对索引表的行键查询,使得HBase4M在具备HBase可扩展性、低延迟的特性上可以支持结构化气象数据的灵活查询。实验结果表明,HBase4M的性能可以基本满足气象服务的业务需要。
为提高非匀速RFID(Radio Frequency Identification)数据流情形下的数据清洗准确性,在传统数据清洗算法SMURF(statistical SMoothing for unreliable RFID data)的基础上,提出了一种基于标签速度和滑动子窗口的RFID数据清洗方法。该方...
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为提高非匀速RFID(Radio Frequency Identification)数据流情形下的数据清洗准确性,在传统数据清洗算法SMURF(statistical SMoothing for unreliable RFID data)的基础上,提出了一种基于标签速度和滑动子窗口的RFID数据清洗方法。该方法考虑到标签速度对滑动窗口调整的影响,依据标签速度动态调整置信度δ,同时进一步划分滑动窗口,对子窗口中的标签数据进行统计采样,并将其与整个滑动窗口的统计采样处理结果联合起来,以及时检测出标签的跃迁现象,从而准确判断标签的运动情况。实验表明,该方法有效地降低了平均错误率和积极读现象的出现频度,提高了数据准确性。
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