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基于颜色聚类的计算机桌面图像压缩算法 被引量：1
1
作者 卢毓海 沈燕飞 +1 位作者 王春洁 朱珍民 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期221-225,236,共6页
针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然... 针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然图像块采用H.264帧内预测编码方法,对混合块采用混合编码方法。实验结果表明,该算法所得图像的峰值信噪比和结构相似度均高于传统算法。 展开更多
关键词 计算机桌面图像 混合图像 块分类 颜色聚类 图像压缩 图像编码
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支持模式串动态更新的多模式匹配Karp-Rabin算法 被引量：6
2
作者 王歧 卢毓海 +3 位作者 刘洋 刘燕兵 谭建龙 孙波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期39-44,69,共7页
多模式匹配算法是网络监测和内容过滤系统的核心算法,但是现有的多模式匹配算法无法实现高并发下动态更新模式串的功能。通过改进Karp-Rabin算法,实现了多模式字符串匹配技术,实验表明多模式Karp-Rabin算法具有良好的性能。随后在多模式... 多模式匹配算法是网络监测和内容过滤系统的核心算法,但是现有的多模式匹配算法无法实现高并发下动态更新模式串的功能。通过改进Karp-Rabin算法,实现了多模式字符串匹配技术,实验表明多模式Karp-Rabin算法具有良好的性能。随后在多模式Karp-Rabin算法的基础上进一步改进,使其在高并发情况下能够支持模式串动态增删功能。实验表明该算法在单个线程不断更新的条件下,随着扫描线程个数的增加,搜索速度能够保持线性增长。 展开更多
关键词 多模式匹配 Karp-Rabin算法 动态更新 入侵检测系统 多线程
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一种针对DFA状态爆炸的正则表达式匹配方法 被引量：4
3
作者 王翔 卢毓海 +1 位作者 马伟 刘燕兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期148-156,共9页
针对基于确定有限状态自动机的匹配引擎在大规模、复杂规则下会出现状态爆炸的问题,提出正则表达式子串抽取算法。通过将子串抽取算法应用于DFA状态爆炸场景,设计基于子串抽取的正则匹配引擎。实验结果表明,该算法在单个规则上运行时间... 针对基于确定有限状态自动机的匹配引擎在大规模、复杂规则下会出现状态爆炸的问题,提出正则表达式子串抽取算法。通过将子串抽取算法应用于DFA状态爆炸场景,设计基于子串抽取的正则匹配引擎。实验结果表明,该算法在单个规则上运行时间可达10 ms量级,抽取率高达99%,同时匹配引擎具有较好的稳定性和可拓展性,且匹配速度优于相关开源匹配引擎。 展开更多
关键词 正则表达式 确定有限自动机 状态爆炸 子串抽取 匹配引擎
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无损压缩中基于块的梯度预测模式 被引量：1
4
作者 王春洁 沈燕飞 +2 位作者 卢毓海 朱珍民 周应权 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期290-294,共5页
为应对自然图像纹理属性的多方向性要求，提出一种基于块的梯度预测模式。对不同的块采用水平、垂直、左斜以及右斜4种扫描方式，并根据图像纹理属性自适应选择扫描方式。块中每个像素则通过加权不同扫描方式下的相邻像素预测得到。实... 为应对自然图像纹理属性的多方向性要求，提出一种基于块的梯度预测模式。对不同的块采用水平、垂直、左斜以及右斜4种扫描方式，并根据图像纹理属性自适应选择扫描方式。块中每个像素则通过加权不同扫描方式下的相邻像素预测得到。实验结果表明，与CALIC单一水平扫描方式的梯度预测方法相比，该方法能有效提高预测精度，且预测残差的零阶熵可降低3％～12％。 展开更多
关键词 梯度预测 扫描模式 压缩 纹理属性 无损编码
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基于二级索引结构的图压缩算法 被引量：1
5
作者 李高超 李犇 +2 位作者 卢毓海 刘梦雅 刘燕兵 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期109-115,共7页
目前,各领域对图数据的分析、应用需求日益增加,且对结构复杂、耦合度高的大规模图数据的管理面临着速度低下和空间开销大的双重挑战。面对图数据管理中查询耗时高和空间占比大的难题,提出一种图数据二级索引压缩算法——GCom Idx。该... 目前,各领域对图数据的分析、应用需求日益增加,且对结构复杂、耦合度高的大规模图数据的管理面临着速度低下和空间开销大的双重挑战。面对图数据管理中查询耗时高和空间占比大的难题,提出一种图数据二级索引压缩算法——GCom Idx。该算法利用有序的键值(Key-Value)结构将相关节点和边尽可能地以相邻的方式存储,并为高效的属性查询和邻居查询分别构造二级索引和hash节点索引。此外,为了节省存储空间,GCom Idx算法采用压缩算法来降低图数据磁盘空间占用率。实验结果表明,GCom Idx算法能够有效降低图数据计算的初始化时间和图数据存储的磁盘空间占用,且查询时间小于通用数据库和其他Key-Value存储方案。 展开更多
关键词 二级索引 图压缩 键值结构 属性查询 邻居查询
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