【摘 要】
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随着数字图像技术的发展和多媒体应用的普及，图像处理和传输变得越来越重要。人们对图像的传输和存储有了更高的要求，对图像的质量要求也逐渐提高，例如远程医疗、航空航天、多媒体教学和视频安防等领域。图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用，此对图像压缩的相关技术和科研工作带来了全新的挑战。几乎所有多媒体应用都追求具有更高压缩率，更低计算成本和更好视觉质量的图像压缩技术，这也是图像压缩的三个关键指标。
JPEG-XR（旧称HD Photo）是一种连续色调静止图像压缩算法，是在2007年由联合图像专家小组
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随着数字图像技术的发展和多媒体应用的普及，图像处理和传输变得越来越重要。人们对图像的传输和存储有了更高的要求，对图像的质量要求也逐渐提高，例如远程医疗、航空航天、多媒体教学和视频安防等领域。图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用，此对图像压缩的相关技术和科研工作带来了全新的挑战。几乎所有多媒体应用都追求具有更高压缩率，更低计算成本和更好视觉质量的图像压缩技术，这也是图像压缩的三个关键指标。
JPEG-XR（旧称HD Photo）是一种连续色调静止图像压缩算法，是在2007年由联合图像专家小组（Joint Photographic Experts Group）正式发布。它具有高压缩比和低计算成本，它同时支持对静止图像进行有损和无损编码。JPEG-XR使用了更加高效率的压缩算法，与目前应用最广的图像压缩标准JPEG相比，JPEG-XR的压缩图像的重构质量提升很大；与图像压缩标准JPEG2000相比，压缩同样的图像，JPEG-XR消耗的计算成本更低。为了追求更高的图像压缩效率，本文基于JPEG-XR图像压缩标准，从以下几个方面做了深入研究：
①针对JPEG-XR图像压缩编码标准中系数预测编码算法的不足，本文提出了一种基于梯度的系数预测（Gradient-based Coefficient Prediction,GCP）算法来代替原始JPEG-XR标准中的预测算法，简称JPEG-XR-GCP。该算法是一种自适应的变化系数预测算法，它通过在被预测系数周围建立局部梯度模型，自适应预测系数附近的梯度强度，来对系数进行更加高效地预测。该梯度是由预测系数相邻及其二阶相邻系数构成。
②针对目前许多图像压缩编码性能提升算法不能同时提高无损压缩和有损压缩性能的问题，本文提出的JPEG-XR-GCP可以在无损和有损压缩模式下提高原始图像压缩标准JPEG-XR的压缩性能。与原始的JPEG-XR标准压缩性能相比，本文提出的优化方案在无损压缩方面将平均比特率提高了0.25到1，在有损压缩方面将压缩图像的平均PNSR提高了0.3DB到0.7DB。
③本文在多个公开图像测试数据库上进行了实验，以评估提出的JPEG-XR-GCP的压缩性能。实验结果表明，本文提出的JPEG-XR-GCP方案在多个方面优于原始的JPEG-XR压缩标准。
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随着人工智能技术的发展，尤其是通信、传感、定位和图像识别等技术的广泛应用，无人自主机器人越来越多的出现在我们的视线中。在实际运用中，经常需要使用多个机器人来协同执行任务。因此，一般将每个自主机器人看作一个智能体，将多自主机器人系统简化为多智能体系统。
传统的多智能体系统编队控制一般是基于智能体的精确信息设计渐近稳定的控制器。而在实际应用中，获取精确信息较为困难。因此，本文第三章研究基于粗糙距离信息的有限时间编队控制问题，使智能体在只能感知粗糙信息的情况下依然可以完成编队任务。相比于传统的渐近稳定
现实网络之间存在相互作用，单层网络的研究已经不能满足实际需要。最近几年，国际上提出了多层网络的概念。多层网络能更好地描述实际网络之间的相互作用。同步是现实网络中普遍存在的现象。多层网络的同步研究具有十分重要的意义，正吸引着不同领域研究者的关注。由于实际网络往往包含大量节点，且拓扑结构复杂，牵制控制实现多层网络的同步更加实际和经济。
以往的牵制控制研究大多都是基于单层复杂网络，本论文基于无向连接的两层网络，研究了牵制控制下的多层网络的层内同步问题，其中第一层的节点和第二层的节点一一对应无向连接，每
突发灾难发生后，受灾区域的一些基础服务设施，例如道路、医院等，可能会遭受严重破坏。由于突发灾难下伤员数量激增，远远超出现存医疗设施的承受能力，大量伤员无法入院治疗，可能导致伤员死亡率增加甚至造成现有医疗服务系统瘫痪。因此，突发灾难下迅速的应急医疗响应决策对提高伤员存活率具有重要的意义。
针对突发灾难下应急救援工作，以灾后应急医疗设施选址与分配问题作为研究主体，在现存医院的基础上选择要新建的临时应急医疗设施的位置、将有限数量的救护车分配至应急医疗设施以及将受灾点伤员分配至应急医疗设施进行统一决策，
语义分割旨在对图片所有像素点进行类别标记，随着深度学习与高精标记数据集的快速发展，该视觉任务取得了重大进展。然而，繁琐耗时的人工标记成本极大限制了样本数量与识别类别种类，阻碍了语义分割的实际应用。因此，近几年基于弱监督的语义分割得到了广泛关注。给定图片级别的类别标签(即只标明图片含有的类别)，CAM(类别响应图，ClassActivationMaps)常用于初始图片分割(也称初始种子)，其分割区域通常集中于小且稀疏的显著判别域，而非完整的物体对象。为了提升分割性能，本文着眼于初始种子的区域扩张。
频发的自然灾害对人类社会造成了巨大的损失。随着人类社会的快速发展，人们在抗灾救灾方面的意识也越来越强烈，关于应急管理的政策和研究也受到了广泛的关注。面对难以预测的自然灾害，最高效的应急管理措施就是灾后快速地展开救援活动。而灾后救援活动的首要任务就是为灾民提供安全的应急避难场所和生存所需的资源。因此，立足于自然灾害背景，对灾后应急避难场所选址与资源分配问题进行探索研究具有重要的现实意义。
基于自然灾害下应急避难场所选址与资源分配问题的特性，针对现有研究的不足，提出了根据灾民的受伤程度将灾民划分为不
滑坡灾害是一种极具破坏性的地质灾害，严重威胁人们的生命财产安全，造成全球生态环境的破坏和资源的浪费。因此，深入对滑坡预测及其控制系统的研究对降低滑坡灾害的影响具有重要意义。
滑坡演变过程受多种因素影响，具有很强的非线性和不确定性。人工神经网络可以避开复杂的机理分析，建立系统的黑箱模型。本文以三峡库区白水河和石榴树包滑坡为研究对象，将神经网络引入滑坡的预测和控制系统研究中。首先，采用Elman动态神经网络建立滑坡单步预测模型，利用滑坡时间序列数据特点改进BP算法，降低模型训练的时间复杂度，以较高的
传统巴甫洛夫联想记忆实现的学习和遗忘功能，分别对应于经典条件反射中的强化和消退定律。实际上，经典条件反射除了强化和消退定律外，还包含了泛化和分化定律。在传统的巴甫洛夫联想记忆基础之上加入泛化和分化功能，可以更加充分的模拟大脑的联想记忆过程，为类脑系统的进一步发展提供参考。
本文设计了基于忆阻的联想记忆泛化和分化电路，电路经过最初的联想记忆学习之后可以对某种条件刺激做出反应，然而当相似的条件刺激作用于电路时，电路会做出类似的响应，这就是泛化现象。为了使神经网络电路能够充分的认知这两种相似的刺激并最
由于数字图像数量的快速增长，基于内容的图像检索已成为管理图像数据库的强大工具。但是，随着图像数据库的扩大，图像检索系统对存储和计算资源的需求随之增加。幸运的是，随着云计算的繁荣，中小型企业开始在云平台上构建和维护大型、经济、高效的图像检索系统。尽管云平台提供了便捷的存储、计算和通信服务，但它们带来了新的隐私问题。在加密图像上进行检索是一种保护用户隐私的技术，并且在过去十年中学者们已经进行了广泛的研究。尽管一些方案已经被提出并可以在一定程度上保护用户隐私，但是它们仍然具有一些缺点。首先，在实践中，仅图像的部
近年来，大学生心理健康日益成为高等学校乃至全社会关注的一个问题。在具有心理健康问题的大学生群体中，学校特别关心大学生心理危机个体，即有较高风险罹患心理疾病的大学生个体。这类学生可能会出现严重心理障碍，或者因为心理问题实施自残、伤人甚至自杀行为，从而严重影响学生的学习、生活和人身安全。
心理量表是目前普遍使用的心理健康检测工具，然而直接使用量表的传统计算方法识别心理危机个体存在许多不足，导致较高的假阳率和假阴率。本文提出了一种基于图神经网络的心理危机个体识别方法，以弥补传统识别方法的不足。本文的主
近年来，移动互联网、边缘计算、物联网等技术的发展和成熟催生了大量新的移动设备和移动应用，如有健康监测功能的可穿戴设备、移动电子商务、网络手游、短视频等。这些新兴的移动应用有着更高的数据存取需求和更大的计算量，同时表现出新的数据存取模式和数据分布特征。小文件随机读写操作占到这类移动应用中数据存取的很大部分，这种大量的细粒度存储需求导致基于块设备建立的移动设备存储系统不足以满足这类应用的存储需求。研究表明，移动设备性能瓶颈由原来的网络和处理器已转为现在的存取能力。新兴的非易失性内存(NVM)具有可字节寻址、高