基于边缘的多尺度立体匹配算法

提出了一种面向对象的多尺度递进的立体匹配算法,实现了由粗到细的快速立体匹配。首先对参考图进行粗分割获取目标对象,针对目标区域采用边缘线动态规划的方法获取视差,根据精度需求进一步判断该目标是否需要细分以获取更加精细的视差,得到有效的视差图。实验结果表明此方法快速有效。     

基于像斑的多光谱影像跨尺度分类研究

提出了一种新的多尺度像斑模型,充分利用多尺度像斑模型所提供的尺度纵向信息,并结合决策树的分类方法来实现跨尺度分类,而不直接进行最佳尺度选择。实验结果证明,跨尺度方法较单一尺度分类能更准确地区分地物,从而提高分类精度。