为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
特征点配准是实现图像配准的重要手段，而如何找到准确可靠的配准点集则是提升图像配准性能的关键。为解决上述问题，首先利用超像素分割算法对图像进行分割，在遵循图像轮廓边缘的同时，使得同一区域内的颜色纹理趋于一致，以保证其内部特征点具有相同或一致的运动趋势；其次，提出一种基于超像素运动统计模型的误匹配去除算法，通过建立超像素网格统计模型，将特征点匹配的概率分布特性转换为统计特性，最后，实现了误匹配点的自动识别和剔除。仿真实验结果表明，本算法具有较高的鲁棒性，可有效去除非刚性形变图像配准过程中产生的误匹配。