作者单位
摘要
哈尔滨工业大学(威海)船海光电装备研究所,山东 威海 264209
为了剔除闪光式激光雷达白天工作时太阳光对目标的光污染,采用基于形态学开运算的强度图像预处理方法,对闪光式激光雷达在白天接收到的原始强度图像预处理,随后采用相邻帧差法对预处理后的强度图像进行三维重建,可以有效地将目标从太阳光污染中提取出来。为了验证该方法的可行性,用闪光式激光成像雷达在白天对距离500 m外的目标建筑物进行了成像实验,并与高斯滤波预处理、中值滤波预处理和阈值分割预处理进行对比,随后采用相邻帧差法并根据四种方法预处理后的强度图像来获取目标的距离信息。经过计算,形态学开运算预处理与高斯滤波预处理、中值滤波预处理和阈值分割预处理的结构相似度分别为0.78、0.83和0.85,他们之间的结构相似图分析结果充分说明采用形态学开运算的预处理方法在去除由太阳光引起的干扰的同时,可以完整获取目标的距离信息。
激光雷达 成像系统 图像重构 形态学开运算 三维图像采集 Lidar Imaging system Image reconstruction Morphological opening operation Three-dimensional image acquisition 
光子学报
2022, 51(11): 1111002
作者单位
摘要
西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
针对传统点云配准方法在处理大型点云模型时存在计算量大、效率低和移动扫描配准实时性较差等问题,提出基于卷积神经网络结合改进Harris-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的点云配准方法。首先改进Harris-SIFT算法,使其可以提取三维空间中点云模型的稳定关键点。进而将关键点的加权邻接矩阵作为卷积神经网络的输入特征图,实现源点云和目标点云关键点的预测匹配。然后基于匹配的关键点,采用迭代最近点(ICP)算法实现点云数据的精配准。相较于传统的点对点配准,所提方法不需要生成对应关系的点描述符,解决全局搜索开销大的问题。实验结果表明,相较于ICP算法,所提方法能够较好地完成即时点云配准,且计算量小,耗时短,效率高。
成像系统 三维图像采集 点云配准 Harris-SIFT算法 卷积神经网络 深度学习 
激光与光电子学进展
2020, 57(20): 201102

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!