针对目前关于城区景观树提取存在的提取精度低、数据代表性不足、算法复杂等问题，提出了一种空间约束标识点过程的机载激光雷达（LiDAR）景观树提取方法。所提方法从点云数据中分离非地面点，且通过树冠点云密度约束标识点过程模型。首先，采用三角网迭代加密滤波算法将LiDAR点云数据中的地面点与非地面点分离；然后，针对非地面点数据定义景观树空间分布标识点过程模型，以圆形刻画景观树在地面投影区域的几何形状，定义树冠投影区几何模型，并结合景观树和非树区域数据点的高程分布特点构建高程分布模型；在此基础上，根据树冠点云的空间密度特征，构建高程约束模型；在贝叶斯理论架构下综合上述模型建立景观树提取模型，并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗算法模拟该提取模型；最后，根据最大后验概率准则，获取最优景观树提取结果。实验结果表明，所提方法提取的景观树整体精度较高，总体的提取率和正确率均达到了90%以上，对识别难度较大的复杂场景景观树提取结果亦能达到较高精度。

当前较多图像篡改检测方法主要通过对图像特征间的距离进行测量来完成特征匹配，忽略了图像的色彩信息，导致检测结果中存在较多的误检测和漏检测现象。对此，本文将色彩信息引入到图像特征匹配过程中，设 计了一种采用色彩制约模型的篡改检测算法。利用 Laplacian算子与 Harris算子提取图像特征，并利用像素点的红 (R)、绿(G)、蓝(B)三原色信息，结合特征描述符建立色彩制约模型，对特征点间的色彩信息进行度量，再 借助该度量值与特征点间的距离测量值共同完成图像特征匹配，充分剔除误匹配现象，有效提高匹配准确度。该算法还根据特征点间距离方差构造距离惩罚模型，对匹配后的图像特征进行聚类，准确识别篡改内容。通过实 验结果发现，与其他篡改检测算法相比，本文算法不仅对伪造内容具备更高的检测准确度，而且对模糊及旋转等内容操作也具有更好的适应性。

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率，开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块，实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出，并与逆向工程软件对接。同时，在轮廓拟合与优化模块中，提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略，并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法，提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。