基于投票策略的图像配准算法

针对二维刚体图像配准,本文提出了一种由粗到细的图像配准方法.该方法首先由多尺度Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,采用基于投票策略的特征点匹配算法进行初步配准,有效地减少假点和不稳定点,然后对变换矩阵参数进行初估计,采用基于窗的精细算法对变换矩阵参数进行精估计,并得到最终的变换矩阵.实验结果表明,该算法具有高精度,对噪声鲁棒和低计算量的特点.     

基于小目标孤立度的小目标检测算法

针对在红外图像序列中检测小目标的问题,本文提出了一种新型的单帧检测算法,该算法包括了两个部分:基于小目标孤立度的背景抑制和一种基于目标信杂比的自适应阈值分割.其中,小目标孤立度为本文提出的一种衡量像素属于待检测小目标的量度,与传统方法中把小目标视作图像中高频或者局部突出的思想不同,该量度着重考察目标的"孤立"的特性.实验结果显示,该算法的背景抑制效果明显,尤其对运用传统算法容易发生抑制不充分的建筑物边缘的有很好的抑制能力,与自适应阈值算法结合后的单帧目标检测也取得了满意的检测效果.