基于TLD框架的上下文目标跟踪算法

提出了一种基于TLD(Tracking-Learning-Detection)框架的上下文目标跟踪算法。在TLD框架中,融入时空上下文跟踪算法,提高跟踪器的鲁棒性和稳定性。引入Kalman滤波来处理目标被严重遮挡时跟踪失效的问题。此外,采用由粗到精的搜索策略进行目标检测,利用帧差法确定运动目标疑似区域,提高检测效率。实验结果表明所提出的算法具有较好的鲁棒性和实时性。

基于直线特征和谱图理论的光学与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像配准问题,提出了基于直线特征和谱图理论的配准方法。通过提取图像的直线特征求交点,再利用特征点集构造Voronoi图,结合谱图理论寻找匹配的Voronoi多边形,从而获得配准参数,最后根据仿射变换模型得到配准结果。实验结果表明,与传统配准算法相比,本文配准方法普适性好、配准效率高。

基于基尼系数的倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测

针对已分割出的建筑物立面,提出了以基尼系数作为损毁指数对倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法。该方法首先通过改进的k-means算法分割出建筑物立面的门窗和墙面,然后利用Canny算法对分割影像进行边缘检测提取统计特征,最后利用经济学中的基尼系数来判断建筑物立面是否损毁。实验结果表明,本文方法在没有先验信息的情况下仅利用单时相倾斜航空影像就能简单高效地判定建筑物立面损毁。