结合改进DBSCAN和统计滤波的单光子去噪算法

为了解决光子计数激光雷达探测数据中噪声点云过多的问题,采用结合基于密度的噪声空间聚类应用算法(DBSCAN)和统计滤波算法的单光子点云去噪方法,以美国国家航空航天局提供的多波束试验激光雷达实际飞行数据为实验数据,通过k维树求取点云密度进行粗去噪,然后运用改进DBSCAN算法和统计滤波算法进行精去噪,进行了理论分析和实验...     

基于双尺度算法的激光雷达点云去噪北大核心CSCD

为了提高激光雷达点云去噪效果,提出双尺度算法。首先通过张量投票矩阵将激光雷达点云进行初步去噪;接着动态半径滤波对大尺度噪声去噪,有效提升滤波精度和算法效率;然后改进双边滤波算法对小尺度点云噪声去噪,权值系数对点云平滑处理,同时能获得点云细节特征;最后给出了算法流程。实验显示本文算法能够去除不同尺度的噪声,去噪后的点云模型能够保留细节处的几何特征,评价指标较优。     

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法.首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值.对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高.     

自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波研究

由于自主移动机器人微型激光雷达点云数据采集过程存在多种外界因素的干扰，导致采集到的点云数据中含有大量噪声，为此设计提出自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波方法。采集自主移动机器人微型激光雷达采集点云数据，利用噪声分离算法和改进的三维中值修复对点云数据进行优化。根据精简移动最小二乘法构建微型激光雷达点云数据滤波模型，将经过优化的点云数据输入该模型中，实现微型激光雷达点云数据滤波。实验结果表明，所提方法的点云数据滤波误差低，实际应用效果更好。     

面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。     

三维点云混合去噪算法研究

针对三维点云模型数据在去噪平滑过程中存在的不同尺度噪声和算法计算耗时问题,提出一种点云噪声基于分类思想的去噪算法。此算法将噪声分成两类,分别为尺度大的噪声和尺度小的噪声,首先使用统计滤波配合几何滤波去除尺度大的噪声;然后利用改进之后的双边滤波算法对小尺度噪声实现平滑去噪,实现点云模型的去噪和平滑。与传统的双边滤波相比,利用改进之后的双边滤波算法对点云模型数据进行平滑,有效提升了计算的速率。实验结果显示,此算法既能快速平滑点云数据噪声又能很好地保留被扫物体的几何特征。     

基于改进DBSCAN的星载激光雷达数据多尺度滤波研究

星载激光雷达数据滤波过程易受复杂背景、粗差点、噪声点等问题的干扰,导致滤波效果大幅度下降,所以研究基于改进DBSCAN的星载激光雷达数据多尺度滤波方法。采用改进DBSCAN算法对星载激光雷达数据做聚类处理,并标记噪声点,通过半球形邻域算法提取点云数据特征。根据提取到的点云数据特征构建规则格网,通过格网的多路径效应剔除点云数据中的粗差点与噪声点,完成星载激光雷达数据多尺度滤波。实验结果表明,所提方法的星载激光雷达数据多尺度滤波误差较低、滤波效果好,实际应用价值较高。     

基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法

针对MRI图像具有高噪声与灰度不均的特点,提出了结合小波变换与中值滤波的去噪预处理的双水平集的快速分割方法。对于MRI图像存在的多种噪声问题,利用小波变换去除高斯噪声,采用中值滤波去除椒盐噪声,对原始图像进行预处理。在传统的双水平集模型中增加一个自适应的加速因子,对去噪图像进行快速分割得到分割效果图。实验结果表明,改进的算法显著加快了图像分割速度,既有较强的抗噪性,又保留了图像的细节信息,且无需重新初始化,取得了良好的分割效果。     

一种基于极值的自适应中值滤波算法

图像平滑处理中,如何在去除噪声的同时完整地保留图像边缘细节一直是非线性滤波算法研究的热点问题。提出了一种基于极值的自适应中值滤波算法,该算法根据图像中某点是否为邻域极值点将全部像素分为可疑噪声与信号两类。对可疑噪声点采用包括八个一维窗口和一个二维窗口在内的不同尺度和不同方向的九个子窗口,按照各个子窗口的均方差大小,自适应选择窗口进行中值滤波;对信号点不加处理,灰度值不变。测试结果表明,该算法的滤噪特性和细节保护能力优于多级中值滤波;执行速度较快,优于经典中值滤波。     

基于主成分分析与曲面拟合的激光点云滤波去噪

为了消除激光点云采集时点云中的噪声点，避免噪声尤其是一些孤立离群点对点云数据质量的影响，将散乱的、含有噪声点云变成规则的、高精度的点云，采用了基于主成分分析与曲面拟合进行点云去噪的方法，首先提出了点云区域的主成分分析计算方法，在主成分分析的法向量进行粗去噪，而后去噪后的点云进行曲面拟合，最后根据点到曲面的距离进行了点云的滤波，得到滤波后的点云。结果表明，该方法去噪效果精度高，尤其针对散乱点云，去噪效果明显，最佳滤波性能误差仅为0.018mm。该研究为散乱激光点云的去噪滤波提供了参考。     

基于改进DPC和特征分区的点云去噪算法

针对三维激光扫描仪获取到的点云数据存在的多尺度混合噪声将严重影响后续的三维模型重建的问题,提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法(DPC)和特征分区的点云去噪算法。首先通过改进的DPC算法去除远离点云主体的大尺度噪声;然后利用主成元分析法(PCA)和曲面变分获取点云法矢及曲率信息,同时采用邻域传播法调整法矢方向并根据曲率对点云进行划分,对特征区域点云与平坦区域点云分别采取自适应双边滤波和正交整体最小二乘平面拟合的方法进行光顺去噪。实验结果表明：在包含混合噪声的bunny与block模型下,利用该算法去噪后点云数据最大误差分别为0.235 mm和0.157 mm,平均误差分别为0.029 mm和0.009 mm,均能取得较好的去噪效果,且降低了去噪参数设置的复杂性。     

用于成像激光雷达数据的快速滤波算法

在对三维成像激光雷达获取的数据进行曲面重构时,由于数据中存在噪声,使得重构的曲面不光滑、不连续,因此需要对数据进行滤波处理,滤除其中的噪声。提出了一种改进的Laplacian方法,在该方法中引入低通滤波函数,该函数包含了一个防收缩比例因子,能对曲面进行无收缩的光顺,保留数据中的低频部分,舍弃其中的高频部分。实验结果证明,该方法具有Laplacian方法简单、计算速度快的优点,同时消除了其网格收缩性、细节丢失过多的缺点,能满足曲面重构要求。该滤波算法可以广泛地适用于三维成像激光雷达的数据处理和曲面重构。     

基于面阵三维成像激光雷达的目标点云分割技术

针对偏振三维成像系统的高效目标三维点云分割问题,提出一种多维信息融合的高效分割理念。系统采用高分辨率EMCCD相机作为面阵探测器,在一次成像过程中,可同时获得视场中的灰度图像以及三维点云数据。根据该成像特点,建立灰度图的像素坐标与点云数据像素坐标之间的点对点映射关系,结合粒子群优化算法的边缘分割方法,将灰度图中目标分割后的坐标信息映射到三维点云数据中,得到其三维点云数据。该方法将三维点云数据降维处理为二维图像处理,显著降低了计算复杂度,避免了点云数据误差对分割精度造成的影响。实验验证了多维数据融合目标三维点云分割方法的有效性。     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对传统自适应中值滤波算法的不足,文中提出了一种改进的自适应中值滤波方法,以有效的去除图像中的高密度脉冲噪声。第一,对于噪声点的检测,首先利用极大值和极小值的数量差找出可疑的噪声点,再利用邻域像素的相似性判断可疑点是否为噪声点。第二,对于滤波中值的计算,先把滤波窗口内具有相同灰度值的极值点压缩到一个,然后再计算中值。实验结果表明,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且具有较好的稳定性。     

基于点云数据分类的机载雷达地形坡度勘测

为提高变电站的三维设计效果,需勘测变电站地形坡度。提出基于点云数据分类的机载雷达地形坡度勘测方法。采用机载雷达回波扫描技术采集地形坡度勘测数据。结合像素点跟踪识别法,重构地形坡度勘测过程中三维图像。采用三维光学检测技术采样机载雷达地形坡度勘测点云数据,结合中值滤波法和平均值滤波方法,增强地形坡度点云信息分类结果,获取地形信息中的高程信息,在地理信息系统中形成等高线图,实现变电站三维地形坡度勘测和优化设计。仿真实验结果表明,所提地形坡度勘测方法的勘测准确性较高,有效提高了变电站三维空间规划能力。     

空间位姿测量中面阵点云CPD方法的优化及验证

面阵激光成像雷达可以实现瞬态三维探测,适用于运动平台及非合作目标的位姿测量。针对相邻像元间具有串扰特性的面阵非均匀格网型稀疏点云,提出了一种适用于空间非合作目标位姿测量的多视角点云自动配准方法。该方法基于改进的相干点漂移(Coherent Point Drift, CPD),将目标点云视为观测数据集,源点云视作为高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的质心点集。利用贝叶斯后验概率公式及期望最大化(Expectation-Maximum, EM)方法,对构造的GMM模型似然函数进行求解,在寻优过程中通过点云重叠特性对运算点集的权值参数进行自适应调整。对单次EM迭代后源点云间距离残差进行排序,选取最优变换点云对使用最近邻方法建立局部扰动量,得到每次漂移迭代的空间变换矩阵。为了避免陷入局部解,通过监督点云均方误差更新率,对参与漂移运算的点集属性进行交替。针对空间配准目标,建立了两种近似运行下的阵列成像仿真工况。试验结果表明：在强背景及像元模糊干扰下,该配准框架具有鲁棒性优势,其结果平均最大公共点集测度相对于粗+精组合配准框架提升约61%,可应用于空间面阵平台下...     

基于置信度的飞行时间点云去噪方法

飞行时间（Time-of-Flight,ToF）三维成像方法由于多路径干扰和混合像素等问题降低了目标物体深度测量的精度。传统的方法通过优化重构异常点云数据或滤除噪声点云数据来提高目标的准确性,但是这些方法复杂度高且容易导致过度平滑。三维点云图像中的有效点云与噪声点云之间的关系很难用数学模型来表示。针对上述问题,本文提出了一种基于置信度的飞行时间点云去噪方法。首先,分析多帧点云数据的概率相关性,以点云数据的置信度作为判别有效点云与噪声点云的依据;其次,利用多帧点云之间的矢量对偶性,提出了一种快速提取不同置信度点云的算法,其时间复杂度为O(L);最后使用该算法提取多帧三维图像中置信度高的点云数据获得目标物体的真实测量数据,并重点对4组不同场景的点云数据进行对比实验。实验结果表明,该算法能够在有效滤除噪声的同时,显著提高目标物体的距离测量精度,增强目标物体的特征,因此具有广泛的应用价值。     

批次处理解决气象雷达距离模糊

借鉴WSR-88D雷达所采用的批次处理方法，并对该算法进行了改进，加入了噪声功率门限判断，使回波数据保留了更多的信息量。介绍了雷达终端、临控和信号处理所实现的功能，并且从工程实现的角度讲述批次处理的时序设计和DSP软件设计的流程。改进后的算法在3830气象雷达上得以实现，给出的试验结果表明该方法具有较好的解距离模糊效果。     

方向自适应的光子计数激光雷达滤波方法

提出一种自适应滤波方向的光子计数激光雷达点云滤波方法,定义了一种可调节主滤波方向的滤波核,通过遍历得到最佳滤波方向的密度值并剔除远离地物的噪声点,根据密度值与邻域内其它点的密度值差值剔除接近地物的噪声点。通过实验数据对算法进行了验证,结果表明算法能有效剔除与地面非常接近的噪声点,适用于低密度地物点云的滤波处理,其中植被滤波精度91.86%,地面点滤波精度97.89%。