基于博弈论的百万富翁协议

在经典的百万富翁协议中,一方在得到最后的财富比较结果后,没有动机将结果告诉另一方,或者告诉另一方一个错误的结果。结合博弈论和密码算法,提出一种百万富翁协议。在此协议中,参与者背离协议的收益小于遵守协议的收益,遵守协议是参与者的最优策略,任何百万富翁的欺骗行为都能被鉴别和发现,因此理性的参与者有动机发送正确的数据。最后每个参与者都能公平地得到最后的财富比较结果。     

离焦模糊图像模糊半径检测的新方法

针对离焦模糊图像盲复原中模糊半径难以快速精确检测的问题,提出了局部熵和直方图统计相结合的算法。首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像的灰度变化信息量,利用Canny边缘算子和Hough变换检测出离焦图像的直线边缘;然后利用相互平行直线边缘区域内的直方图统计特性和Grubbs检验法,定位出阶跃直线边缘求出线扩散函数;最后利用线扩散函数得到模糊半径。实验结果表明所提算法在模糊半径较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,从而提高模糊半径的识别精度和识别效率。     

基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究

针对图像分割中的问题,采取量子多阈值最大熵算法.首先确定图像信息最大熵的概率密度函数,求解出熵最大化验前密度;接着把图像用灰度值分成背景和物体两个区域,统计不同的灰度等级内像素的量子比特值,由所占的比例得出像素点的最佳分割阈值;最后给出了算法步骤.实验仿真给出了不同算法的图像分割结果,本文算法对噪声的抑制能力较强,得到较高精度的图像,并且保留了边缘的重要信息.     

Java容器类的教学实践与思考

基于部分学生数据结构课程知识的欠缺,较难解Java程序设计课程中的容器类,给出了一种启发式教学方法,使得学生能够理解容器类的内部数据组织机理并掌握其使用方法.最后给出了TreeSet容器类的课堂教学设计实例,验证了该方法的可行性.     

一种改进的二维最小误差闭值分割方法

二维最小误差(TME)阈值法是一种有效的图像分割方法,但该方法计算复杂度高,难以实时处理,且该算法受噪声影响较大.针对此问题,提出了一种改进的TME阈值分割方法.首先,将传统的3×3模板分成互补的两个模板:十字模板和4-角域模板,并用这两个模板分别对原图像进行中值滤波得到两幅图像;然后,用两幅图像创建二维直方图并对其进行分割,以获得更好的分割性能;最后,对TME阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此最简公式和其在二维直方图上的计算特性构建新型的快速算法,以便降低计算复杂度.仿真实验结果表明,与当前TME 阈值分割方法相比,所提方法不仅分割效果更好、稳定性更强,而且运行速度更快,占用的存储空间更少.