抗多遮挡物干扰的光场深度信息估计算法

针对光场的深度信息估计中,由遮挡带来的干扰,造成遮挡处的深度值估计精度低的问题,提出一种抗多遮挡物干扰的光场深度信息估计算法。对场景点的angular patch图像进行多遮挡物分析,分析遮挡物的位置分布特性。基于分类的思想提出改进AP(Affinity Propagation)聚类算法将场景点的angular patch图像进行像素点分类,将遮挡物和场景点分离。对分离遮挡物后的angular patch图像提出联合像素强度信息熵及中心方差的目标函数,最小化该函数,求得场景点的初始深度值估计。对初始深度值估计提出基于MAP-MRF(最大后验估计的马尔可夫随机场)框架的平滑约束能量函数进行平滑优化,并采用图割算法(Graph Cut Algorithm)求解,得到场景的最终深度值估计。实验结果表明,相较于现有深度信息估计算法,所提算法提升了遮挡处的估计精度。

结合核密度估计理论的ICM遥感影像分割算法

针对传统迭代条件模式算法用于遥感影像分割时易出现误分割的问题,该文提出了结合核密度估计理论的迭代条件模式算法。使用自适应双边滤波器对影像进行预处理以提高影像质量,运用基于核密度估计理论的爬山算法获取影像的初始标记,结合MAP-MRF框架构建一种新的ICM算法对遥感影像进行分割。实验结果表明,使用基于核密度估计理论的爬山算法获取的初始标记后,基于MAP-MRF框架构建的分割算法能得到更准确的分割结果。和已有算法相比,该算法获得的分割结果在准确率和Kappa系数上都优于传统ICM算法、基于丰富语义的ICM算法和改进的ICM算法。