基于最小生成树的图像分割方法

图像分割是数字图像处理的重要分支,它研究的是将图像中感兴趣的部分准确、快速分割,以便于后续利用,它是从图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的好坏直接影响图像分析的精确度。由于图像的直观、可视性等特征,图像可以较准确地还原物体,许多领域的研究可以转变为对图像的研究。介绍了图像分割的基本概念及常见的几种图像分割方法,重点介绍了基于最小生成树的图像分割原理,并对最小生成树图像分割的优缺点进行分析,针对其缺点提出了改进的意见,并就图像分割的应用前景进行了简单的阐述。

利用Poisson方法实现图像前景提取

图像前景提取是运用图像处理算法快速、准确地提取出图像中人们感兴趣的信息,它是图像研究的基础和重要的工作。图像前景提取的重点工作是研究出高效、准确的算法来确定图像中的每个像素点是属于需要提取的前景还是需要舍弃的背景。用Alpha值来表示该像素点属于前景的部分,称为掩模值。根据图像的表达公式可知,求解Alpha值是一个病态问题,快速、准确地进行前景提取成为图像研究的重点。介绍了前景提取的基本概念,详细介绍了Poisson前景提取算法并对关键代码进行分析,对Poisson前景提取算法进行了分析与展望。

面向车载自组网中无证书聚合签名方案分析

车辆自组织网络对于支持现代城市中的交通数据共享和协作处理等智能交通系统至关重要。然而,数据安全和条件隐私是制约发展的关键因素。为了解决这些挑战,提出了几种具有匿名性和可追踪性的无证书聚合签名方案。首先,简要回顾了Xiong等人提出的抗合谋攻击的无证书聚合签名方案,声称在随机预言机模型下证明该方案满足数据安全和条件隐私需求。然后,通过给出具体的攻击过程证明该方案不能抵抗公钥替换攻击,不适用于车载自组网中。最后,为了避免公钥替换攻击,提出了一种抗公钥替换攻击的无证书聚合签名方案可用于车载自组网。

基于VB和Oracle的金融监管报表自动化研究

从当前中小金融机构监管报表自动化需求入手,针对现有监管报表报送中普遍存在的问题,提出了一种基于VB和Oracle的大数据量自动化监管报表生成方案,有效解决部分报表格式繁琐、报表处理逻辑复杂、人力加工成本过高且效率低下等问题,为金融业务数字化转型探索出一种简单有效、低成本、高效率的技术开发方案。