计算机网络拥塞控制综述

随着计算机网络的快速发展,人们对网络资源的要求越来越高,尤其是近年来如语音,图像等多媒体流在网络上大量涌现,网络拥塞问题也随之变得严重.本文将阐述目前基于TCP/IP协议的几种典型拥塞控制算法,并指出其优缺点,同时给出两种拥塞控制方法的比较。     

基于结构相似的改进SIFT图像复制 粘贴篡改检测

基于SIFT算法的复制-粘贴篡改检测方法中用广义2NN测试获得的匹配点对存在错误匹配,产生误匹配点,针对这一问题,提出了一种利用匹配点对间的结构相似性对广义2NN测试得到的匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,提高匹配正确率;误匹配点对的剔除,减少了匹配点对,使后续的聚类和几何评估操作减少了时间,由此提高了整个算法的执行效率;实验表明改进算法性能有较大提升。     

基于WIFI的室内环境监测系统设计与实现

室内环境监测是基于物联网智能家居的重要组成,所以设计了利用STM32单片机和WIFI技术的使用智能终端实时监测室内环境信息的监测系统。智能终端可在局域网内或利用互联网远程监测室内环境,包括PM2.5、甲醛、温湿度等信息。最后通过系统测试,实现了相应监测功能。     

基于SURF算法的图像复制粘贴篡改检测

由于SIFT算法的特征点检测速度较慢,而SURF算法将Haar小波响应和积分图像相结合,使得能够快速捕捉特征点的纹理特征,有比SIFT快得多的运算速度,所以采用SURF算法提取特征点。为能够有效检测目标被多次粘贴的情况,采用被称为广义2NN测试的特征点匹配算法,对由SURF获得的特征点进行匹配,找出篡改区域。最后对各种篡改情况进行实验,结果表明,SRUF算法对图像复制-粘贴篡改检测是有效性的。     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。