该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义，并在空域中对其加以推广，用以提取图像的局部纹理信息；然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析，并与Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明，该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。

该文基于Ding-广义分圆理论，将周期为$ 2{p^m}$($ p$为奇素数，$ m$为正整数)广义分圆序列的研究推广到任意素数阶情形，构造了一类新序列。通过数论方法分析多项式广义分圆类，确定并计算线性复杂度与序列的2次剩余类和2次非剩余类的划分紧密相关。结果表明该类序列的线性复杂度远远大于周期的一半，能抗击应用Berlekamp-Massey(B-M)算法的安全攻击，是密码学意义上性质良好的伪随机序列。

为快速生成高质量混淆网络,该文提出一种最大后验弧主导的快速生成算法。它只需遍历一遍Lattice,具有线性时间复杂度。采用K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)来度量弧标号之间的发音相似性,改善了混淆网络生成中弧对齐的准确性。实验结果显示,所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的,而生成质量更好。通过采用KLD作为弧标号相似性测度,生成混淆网络的质量得到了进一步提高。

用H.263标准对甚低码率图像编码时，经过帧间预测后得到的运动补偿数据通常很小，对这些数据再进行DCT和量化后往往成为全零块，Alice Yu算法和周算法是预先判别全零系数块的较为有效的方法，但在对较为复杂的序列图像进行预测时分别出现了较大程度的误判和漏判。针对这些缺点，该文提出了一种新的全零系数块的判别方法，它具有能随量化级的变化自适应地调整全零块的判断阈值、无需任何附加运算和对图像序列内容复杂程度不敏感的优点，将该方法应用于H.263编码器中，对Miss America和News图像序列进行仿真实验。实验表明，大约有40％-80％的块可以在做DCT和量化前被判别为全零系数块，大大减少了编码的时间，同时图像质量的下降控制在0.0005 dB以内。