摘要：为更好保护图像的重要信息,在非局部模型及BF模型的基础上,提出一种乘性噪声去除算法。利用对数变换将乘性噪声转换为加性噪声,结合PCA稀疏字典和迭代收缩算法更新稀疏编码,用牛顿迭代法得到对数域中的去噪图像,通过指数函数以及误差校正得到实数域中的去噪图像。实验结果表明,该算法能够有效去除噪声,较好保留图像的边缘、细节和纹理信息。

摘要：提出一种基于Android智能手机平台的定位系统。该系统利用智能手机自带惯性测量单元(陀螺仪、加速度计以及磁力计)的数据经过行人航迹推算(PDR)算法处理,在封装算法时采用交叉编译环境Cygwin和Android NDK来编译算法c程序,以得到可被安卓系统调用的so库文件,来获取室内行人的实时步长与方向角数据,并通过手机WIFI模块将实时数据传送到服务器,实现室内行人实时定位监控。测试软件结果表明:所设计手机软件安全性能得到提高,并且运行良好,能够很好地达到实时监测室内行人的目的。

摘要：针对云计算领域亟待突破的安全问题,提出一种采用合数阶双线性群隐藏访问策略的CP-ABE方案。将与门、布尔式和通配符用于访问策略中,利用密码访问控制方法保证数据机密性,保护数据拥有者和接收者的隐私信息,克服传统CP-ABE中将访问策略连同密文发送给用户,由此可能让数据拥有者的隐私被泄露的不足。分析比较结果表明,该方案较之前一些隐藏访问策略的方案简单高效,减少了计算量,具有良好的可扩展性。

摘要：云存储下已有基于属性加密的访问控制研究多是基于单授权中心来实现,该种方案在授权方不可信或遭受恶意攻击的情况下可能会造成密钥泄露.基于CP-ABE设计了一种多授权访问控制方案,引用代理服务器(Proxy Server,PS),帮助用户承担大量解密操作;对用户属性撤销问题采用高效安全的算法进行处理;最后,利用双线性判定(Decision Bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设理论证明是选择明文攻击安全的.

摘要：针对传统的特征点在目标追踪算法中鲁棒性不强和基于先验知识的目标追踪算法模型漂移的问题,提出一种基于光照不变特征的无模式跟踪算法。采用无模式追踪的思想,利用敏感直方图提取二值化的光照不变特征,用双向光流跟踪和全局匹配算法进行筛选得到稳定特征点,根据特征点的投票结果进行聚类确定目标中心,实现目标追踪。通过实验验证了该方法在光照变换、部分遮挡、运动模糊等情况下都表现出较好的追踪效果和鲁棒性。

摘要：为充分保留源图像的细节信息,提高融合图像的清晰度、对比度,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(improved pulse coupled neural network,IPCNN)的红外与可见光图像融合算法。对源图像进行非降采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),采用基于静态小波变换(static wavelet transform,SWT)的融合策略对低频子带进行融合,对高频子带采用绝对值取大与IPCNN相结合的融合方式,在融合过程中引入链接突触计算神经网络(linking synaptic computation network,LSCN)进行图像增强,通过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像在清晰度、对比度、图像信息熵等方面均具有较好的优势。