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1. 基于概要数据结构的全网络持续流检测方法

周爱平, 朱琛刚

计算机应用 2019, 39 (8): 2354-2358. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010203

摘要（392）

PDF （790KB）（210）

持续流是隐蔽的网络攻击过程中显现的一种重要特征，它不产生大量流量且在较长周期内有规律地发生，给传统的检测方法带来极大挑战。针对网络攻击的隐蔽性、单监测点的重负荷和信息有限的问题，提出全网络持续流检测方法。首先，设计一种概要数据结构，并将其部署在每个监测点；其次，当网络流到达监测点时，提取流的概要信息并更新概要数据结构的一位；然后，在测量周期结束时，主监测点将来自其他监测点的概要信息进行综合；最后，提出流持续性的近似估计，通过一些简单计算为每个流构建一个位向量，利用概率统计方法估计流持续性，使用修正后的持续性估计检测持续流。通过真实的网络流量进行实验，结果表明，与长持续时间流检测算法（TLF）相比，所提方法的准确性提高了50%，误报率和漏报率分别降低了22%和20%，说明全网络持续流检测方法能够有效监测高速网络流量。

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2. 基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

薛寺中周爱平梁久祯

计算机应用 2010, 30 (12): 3225-3228.

摘要（1629）

PDF （952KB）（1214）

针对同一场景多聚焦图像的融合问题，提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先，对源图像进行小波分解，得到不同尺度下的子带图像；然后，在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性，制定基于PCNN的融合规则；使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度，经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图；通过判决选择算子，选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数，然后进行区域一致性检验，获到最终的融合系数；最后，对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，该方法更有效地提取原始图像的特征信息，提高融合图像的视觉效果，在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。

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3. 基于二代Curvelet变换与MPCA的可见光与红外图像融合

周爱平梁久祯

计算机应用 2010, 30 (11): 3011-3014.

摘要（1288）

PDF （633KB）（1017）

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对粗尺度系数的选择,采用基于模块化主成分分析(MPCA)的融合规则,确定融合权值,而对不同尺度与方向下的细尺度系数的选择,采用基于局部区域能量的融合规则;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果,是一种可行有效的图像融合算法。