一种新的基于CV模型的图像分割算法

CV模型是一种重要的图像分割模型,本文针对其收敛速度慢、效率低的缺点提出一种求解CV模型的新方法。首先将CV模型的能量泛函改写成与原来有相同稳定解的总变分公式形式,然后使用对偶公式法求总变分公式的极小值,再在其中引入一速度项以加快模型的收敛速度。新方法一方面克服了梯度下降法要求时间步长小、迭代次数多的缺点,经过较少次的迭代就能收敛,减少了迭代计算的次数;另一方面,引入的速度项能够减少每次迭代的时间,从而缩短求解模型的时间。速度项的引入同时减少了对梯度的依赖,增强了抗噪性。另外,可以通过调节速度项得到不同数目的同质区域,以适应相同图像不同分割任务的需求。实验结果表明本文方法是有效的。      

遥感图像中舰船检测方法综述

随着遥感成像技术的发展,遥感图像中大型移动目标的检测和识别成为可能,舰船目标检测和识别就是在这一背景下提出的.在参考大量文献的基础上,回顾了舰船检测的发展历程,分析了其研究现状,对舰船检测方法进行了综述并分类,在此基础上对各类算法进行对比,最后给出了该领域存在的问题和发展趋势.