图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点，其中复制-粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作，这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制-粘贴伪造技术，提出一种基于多支持区域局部亮度序模式（LIOP）的图像伪造检测算法。首先，利用最大稳定极值区域（MSER）算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域；其次，利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域；然后，在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子，并利用双向距离比值法实现特征初匹配；接着，采用空间聚类将匹配的特征进行归类，进而用随机抽样一致性（RANSAC）算法对每个归类进行几何变换参数估计；最后，使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明，提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。

针对现有的主动队列管理(AQM)算法造成的队列时延无法满足VoIP、音视频等流媒体传输需求的问题，提出一种直接控制队列时延的主动队列管理算法——DCQA。该算法使用PID控制器计算路由器缓存的数据包丢弃概率，用其对即将进入缓存排队的数据包做丢包判断并采取相应动作，以控制队列时延在期望值以下。实验仿真了3种网络环境下DCQA的性能，链路利用率分别是99.93%、99.88%和99.95%。并且，队列时延分别有50.45%、51.59%、52.4%被控制在期望值以下，比CoDel算法分别提高了3.6%、40.53%、50.69%。实验结果表明，DCQA在不同的网络环境中都可以获得较高的链路利用率，而且控制队列时延的能力优于CoDel算法，适用于流媒体的传输。