针对分布式多视点加深度格式(DMVD)的视频编码中深度图视频解码质量问题,提出一种结合子带层及子带系数的小波域分布式深度视频非均匀量化方案,通过给边缘分配更多比特来提升深度图的边缘质量。结合深度图经小波变换后系数分布特性,对第N层的低频小波系数采用均匀量化方案,对其他层高频小波系数采用非均匀量化方案。针对高频系数的非均匀量化,对处于"0"左右的高频系数采用较大的量化步长,随着高频系数幅度值的增大,量化步长逐渐减小,量化逐渐精细,从而提升深度图中的边缘细节质量。实验结果表明,对于边缘较多且变化较明显的"Dancer"和"PoznanHall2"深度序列,该算法能够有效地提高二者的边缘信息质量从而提高其率失真(R-D)性能,最高可达1.2 dB;而对于边缘区域较小且较为模糊的"Newspaper"和"Balloons"深度序列,系统的R-D性能也能被提升0.3 dB左右。

针对防火墙规则集中规则间的相互关系难以把握,从而导致防火墙无法正确地过滤数据包的问题,提出了一种基于集合理论的规则间包含关系的解析方法.该方法在不考虑规则动作的情况下,基于集合理论的包含关系来解析和分类规则之间的关系,简化了分析规则间相互关系的过程.并且使用高效的函数式编程语言Haskell实现了所提出的方法,整体代码简洁、易于维护和扩展.实验结果表明,对于中小规模的防火墙规则集,能够快速而有效地解析规则间的包含关系,并且能够为后续的规则间的异常检测提供重要的依据.