针对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化和受到遮挡时无法保证对目标长时间跟踪的问题，提出了一种尺度自适应抗遮挡的长时间目标跟踪算法。首先，将方向梯度直方图(HOG)特征和颜色(CN)特征进行融合并增加一个尺度滤波器用于估计目标的尺度;然后，引入平均峰值相关能量指标(APCE)进行遮挡判断，采用SVM分类器重新检测目标被遮挡后的位置; 最后，根据平均峰值相关能量和位置滤波器最大相关响应值选择模型更新策略。选取OTB100和UAV123两个数据集进行实验，结果表明，改进算法能有效地解决目标尺度变化和遮挡等问题，实现对目标的长时间稳定跟踪。

针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函,并结合梯度下降法将能量泛函最小化以优化目标函数。实验结果表明:本方法与单独的图像分割方法相比,Dice度量均在99%以上;与单独的图像配准方法相比,均方误差下降了30%,能够提高图像的配准精度,且在分割噪声图像时有较好的鲁棒性。