上海大学 CIMS及机器人研究所,上海 200072
为了提取含有噪声的激光扫描距离图像中的特征,提出了一种多尺度自适应滤波方法。该方法由特征估计和多尺度滤波两部分组成。利用无嗅卡尔曼滤波器构建自适应特征估计器,估计扫描点间的几何拓扑关系,并用估计过程中所获得的Mahalanobis距离构建扩散滤波核,对原始距离像进行多尺度滤波处理。为了能够仅依靠单一模型实现对环境中不同几何元素的有效估计,介绍了一种根据距离像局部特性进行自适应调整的曲线估计模型。试验结果表明,在噪声方差为2.25×10-4 m2时,经自适应滤波处理后的图像的最高峰值信噪比增益达10.55 dB,均方误差减小58.24%。与基于固定模型的滤波相比,本文所述自适应模型滤波法能够使特征提取的正确率提高10%,而时间消耗减少55%。
自适应滤波 特征估计 尺度空间 无嗅卡尔曼滤波器 激光测距仪 adaptive smoothing feature estimation scale space UKF laser rangefinder
工程图样的自动矢量化是CAD领域尚未解决的关键技术之一.本文通过对平面二维的工程图样进行了分析,介绍了图像二值化、修饰处理、边缘检测、骨架化、矢量化,编制了自动矢量化算法,并描述了主要函数的功能,该算法将彩色或灰度图样自动转化为直线与圆弧,再由CAD/CAM软件生成NC代码.
工程图样 矢量化 二值化