控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

一种高精度视频目标检测与分割新方法

根据动态视频场景与多目标检测的应用需求,提出了一种变分光流场与mean shift图像分割相结合的高精度运动目标检测与分割新方法.依据动态场景多运动目标检测的约束条件提出变分光流场优化计算模型,并给出其数值解法.在此基础上提出结合meanshift的高精度运动目标检测与分割算法,此方法对摄像机运动和静止情况都适合,能够进行同一场景中多个运动目标的高精度检测,并且不需要事先的学习和人工干预,具有通用性.