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。     

一种自适应双边滤波点云去噪算法

目前双边滤波算法的空间方差σ_s和灰度方差σ_r凭借经验预先设定参数。然而,人工设置参数往往取值不合理,以致出现噪声不能滤除或者不同区域存在降噪和保留边缘特征之间矛盾的现象。文中提出一种自适应参数选择的双边滤波点云去噪算法,该算法首先为每个采样点建立k-邻域,然后以该点处的微切平面为视平面,在该视平面上利用目标尺度信息实现空间方差σ_s局部自适应取值,从而实现双边滤波算法自适应以保留更多的边缘特征。实验结果表明,所提出的方法滤波效果较传统双边滤波在边缘特征细节失真方面明显提高。     

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。     

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。     

基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声滤波

基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法.首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声,并给出了神经元参数的估计方法.然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似,提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波.仿真表明,本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能,和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势.     

一种改进的具有半径滤波和RANSAC优点的点云图像去噪方法

为了剔除点云中离散点噪声和密集平面噪声且保留点云的特征,提出了一种改进的具有半径滤波和RANSAC优点的点云图像去噪新方法.首先利用体素下采样对原始点云数据进行精简,然后针对离散点噪声,使用半径滤波将其剔除,最后在保留原始RANSAC算法的基础上,引入高度信息参数对拟合出的平面进行区分,据此进一步剔除点云中的密集平面噪...     

基于APOCS的点云去噪算法

使用3D扫描工具获取点云数据时常常会伴随着加性噪声.本文提出了一个基于凸集平均映射(APOCS)的原创点云去噪算法.首先,使用基于相关性筛选改良过的均值滤波算法对噪声点云的法向量进行滤波.每个滤波后的法向量都能决定其相对应的局部平面,将这些平面视为凸集,可通过APOCS算法更新点云中各点的位置.在本文的最后将给出该算法在不同强度噪声点云上与双边滤波对比的实验结果.     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

一种基于曲面约束的点云数据滤波方法

针对机载LIDAR点云数据滤波问题,结合机载LIDAR点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于多尺度虚拟格网与曲面约束的机载LIDAR点云数据滤波方法。该方法首先根据点云密度等点云数据特点构建多尺度虚拟格网;其次基于多尺度虚拟格网分别获取一级、二级地面种子点;然后依据一级、二级地面种子点基于曲面约束进行滤波获取三级地面种子点;最后将所有地面种子点合并得到地面点集。实验方面,通过两组实验验证了该方法的可行性和适用性。     

基于双边滤波与非局部均值的图像去噪研究

提出了一种基于双边滤波与非局部均值的图像去 噪算法,近年来提出的非局部均值算法是去噪效果非常 出色的算法之一,双边滤波去噪算法采用空间邻近度和灰度相似性构造新的权重系数,其取 得了良好的去噪效果,本文 据此改进非局部均值算法的权重部分,把空间邻近度因子与非局部均值的权重系数相结合, 构造新的权重系数。实验表 明,本文改进权重的非局部均值算法与已有的去噪方法相比,能得到更好的峰值信噪比,能 更好的保护图像细节以及结构信息。     

图像去雾过程中的噪声抑制方法

大气中微小颗粒（如雾、霾等）的散射作用会使户外场景拍摄的图像发生退化,造成图像质量下降。图像去雾可以提升图像对比度,增加场景能见度,校正颜色失真,改善视觉效果。但是图像去雾经常会出现明显的噪声放大现象,尤其是无穷远处的天空区域最为严重。针对这一问题,提出了一种去雾过程中的噪声抑制方法。以传输率图像为指导,采用滤波半径变化的双边滤波对雾天图像进行模糊。再计算新的传输率图像,代入雾天成像模型,得到去噪后复原图像。结合噪声评价方法,实验结果验证了该方法的噪声抑制效果。     

一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。     

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PCNN算法的图像选点滤波方法

提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络算法的图像选点滤波方法,首先介绍了脉冲耦合神经网络算法模型,分析了噪声的特点。然后提出新的算法：用脉冲耦合神经网络构造图像像素点火时间矩阵,根据时间矩阵判别该点应采取怎样的滤波算法。最后通过图像质量评价方法对实验结果作了分析,结果证明该方法有效可靠,能够抑制高斯噪声和脉冲噪声。     

一种基于PCNN的图像噪声消去方法

提出了一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)的图像椒盐噪声消去方法,针对椒盐噪声的特点,根据PCNN集群点火特性,结合邻域均值滤波器较好地进行了图像平滑.试验证明,该方法不仅能够有效地去除椒盐噪声,对图像纹理和边缘的保护也较好.     

基于图像区域分割的SAR 图像去噪算法

给出了一种结合图像分割的合成孔径雷达(SAR)图像去噪算法,利用水平集图像分割方法将SAR 图像分割得到多个连通区域,并利用基于结构相似性指数的非局部均值滤波(NLM鄄SSIM)去噪算法对每个连通区域进行去噪。对每个连通域分别去噪利于维持连通区域边缘的原有数值特征,同时也能够保证图像平滑区域的滤波效果,提高了去噪算法的性能。实验部分使用了合成孔径雷达图像中的道路、农田、沟壑和建筑图像块进行测试,将本文算法与非局部均值滤波(NLM)和NLM鄄SSIM 算法进行了去噪效果比较,并通过等效视数(ENL)和边缘平均梯度比(EGR)评价指标验证了文中算法的有效性。     

采用聚类分割和直方图均衡的图像增强算法

针对炮车打靶、夜间车辆侦察、航空航天、士兵巡逻过程中红外图像边缘模糊、对比度低、细节不清晰等问题,本文提出了基于小波变换改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。将红外图像进行小波分解,获得红外图像的低、高频系数;对高频进行改进阈值函数增强处理,实现自适应选取像素值域标准差对红外图像进行去噪处理;对低频采用改进双边滤波Retinex图像增强算法处理,平滑红外图像保持图像细节;对高、低频图像进行小波重构,得到重构红外图像;最后进行模糊集函数处理,增强红外图像的对比度。实验结果表明,本文改进算法与对比度受限的自适应直方图均衡方法、多尺度Retinex图像增强方法等相比,有效去除了噪声、细节丰富、背景抑制能力以及对比度提升效果好。

     

毫米波人体安检图像自适应滤波方法

为解决毫米波人体安检图像背景区域的大量毛刺、混叠等噪声对隐匿物体识别造成的干扰问题,提出一种自适应的二次模板匹配滤波方法。首先将原始图像进行水平集二值分割,然后将分割结果作为模板对原始图像进行背景滤除,最后将滤除背景的结果作为先验图像对原始图像进行改进的双边滤波。基于毫米波成像系统的实际图像进行对比实验,验证了此算法相比于传统滤波方法的改善,并证明此算法可以针对性地滤除毫米波安检图像的背景噪声,保留人体区域的图像细节,有利于毫米波安检图像中的隐匿物品识别与定位。