基于分层PatchMatch匹配的运动目标检测方法

提出一种基于分层PatchMatch匹配的运动目标检测方法。首先使用分层PatchMatch匹配准确估计视频影像帧间运动信息；进而根据背景和目标的运动位移大小不同的特点，自动计算出最优分割阈值，并进行阈值分割；最后进行形态学处理去除少量背景噪声，从而完成运动目标检测。采用无人机视频影像数据对所提出方法进行实验分析，实验结果表明该方法能够快速、有效地检测出运动目标。

顾及几何特征和拓扑连续性的道路网匹配方法

已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。