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题名基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测
被引量:4
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作者
刘建林
温显斌
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机构
天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室
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出处
《天津理工大学学报》
2011年第3期42-45,共4页
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基金
国家自然科学基金(60872064)
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文摘
本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.
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关键词
图像处理
边缘检测
CANNY算子
平滑滤波
非极大值抑制
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Keywords
image processing
edge detection
Canny operator
smoothing filter
non-maxima suppression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于IPFIX的大规模网络异常流量检测机制研究
被引量:4
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作者
李天枫
王劲松
王立学
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机构
天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室
天津教育委员会教育信息化管理中心
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出处
《天津理工大学学报》
2015年第3期1-5,11,共6页
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基金
国家自然科学基金(61272450)
天津市科技计划项目(14ZCZDGX00072)
天津市物联网智能信息处理创新团队建设项目(TD12-5016)
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文摘
对于大规模网络异常流量检测,由于数据包数量和规模过于庞大,利用传统的深度包检测技术难以在线实时发现网络中存在的攻击,尤其是网络中存在的新型的未知异常流量.本文利用分析IPFIX流量日志,对IPFIX流量进行属性提取,提出了一种改进K-means的算法,用于分析大规模高速网络中未知的异常流量,对于产生的聚类结果加以分析,得出网络中存在的新型的异常流量,并根据类内聚合程度,对类内发现的异常IP进行排查,从而判断攻击源.
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关键词
异常流量
IPFIX
聚类
K—means
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Keywords
abnormal traffic
IPFIX
clustering
K-means
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分类号
TP311.563
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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