基于边缘角度二阶差分直方图的城市遥感图像检索方法

针对目前存在的遥感图像检索方法中,图像区域分割困难,不易准确提取局部形状特征的问题,提出一种无需进行区域分割的全局形状特征,即基于Freeman差分码思想的边缘角度二阶差分直方图特征;通过检索特征和传统的基于边缘角度直方图特征的遥感图像检索对比实验,揭示了该遥感图像检索方法具有更好的检索性能,检索精度提高了约32%。

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。