阎雨梦 1,2,3,**张元 1,2,3,*庞敏 1,2,3熊风光 1,2,3杨晓文 1,2,3
1 中北大学计算机科学与技术学院，山西 太原 030051
2 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室，山西 太原 030051
3 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心，山西 太原 030051
针对点云去噪过程中难以分离和去除贴近模型表面的噪声，或者去除时会损失有效数据点的问题，提出一种改进的点云引导滤波算法。首先使用统计滤波筛选出较难平滑的噪声，并进行初次引导滤波，降低平滑难度较大的噪声对整体滤波效果的影响；然后根据点云各点的几何特征，自适应地调整权重参数，并将其代入改进的引导滤波算法中，对点云整体进行二次引导滤波，利用自适应的权重参数，得到更加光滑且保留有效数据点的点云数据。实验结果表明，所提算法对噪声点云的平滑效果更明显，处理后的点云模型有较明显的边缘线条，较难平滑的噪声也能得到很好处理。
图像处理 点云滤波 统计滤波 点云引导滤波 点云曲率 激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2211006
1 国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室，安徽 合肥 230037
2 先进激光技术安徽省实验室，安徽 合肥 230037
光子计数激光雷达数据中噪声点云过多的问题严重制约了光子雷达的实际应用，为了解决该问题，针对推扫式光子雷达探测体制和光子点云数据分布的特点，提出一种去噪方法。首先根据点云数据集的空间分布设定密度阈值进行粗去噪；然后计算探测激光束的斜率，将剩余数据划分成不同区间，再结合最大密度点设定距离阈值，对各区间进行进一步去噪；最后针对部分区间使用统计滤波进行最终去噪。实验结果显示，所提方法对试验区目标点云的识别率达98.2%，去噪率达93.8%，可以有效地去除光子数据中的噪声点云，较为完整地保留信号点云。
图像处理 激光技术 光子雷达 去噪 统计滤波 推扫式 激光与光电子学进展
2022, 59(12): 1210007
1 国防科技大学 电子对抗学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 合肥 230037
2 国防科技大学 电子对抗学院 先进激光技术安徽省实验室, 合肥 230037
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验证。结果表明, 实验区目标点云识别率在85%以上, 性能优于经典的半径滤波算法。这一结果对于光子数据去噪是有帮助的。
激光技术 点云滤波 基于密度的噪声空间聚类应用 统计滤波 光子雷达 k维树 laser technique point cloud filtering density-based spatial clustering of applications w statistical filtering photon radar k-dimension tree
1 昆明理工大学国土资源工程学院, 云南 昆明 650093
2 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心, 云南 昆明 650093
3 滇西应用技术大学工程学院, 云南 大理 671009
针对野外扫描原始点云中存在各种形态噪声点和大量冗余数据,提出一种基于方法库、布料模拟滤波和曲率分级等综合算法运用的点云精简优化策略。首先利用统计滤波去除远距离稀疏的噪声点,然后利用直通滤波分割出含有近距离大密度噪声点的点云块,利用布料模拟滤波算法去除这类噪声点,再利用半径滤波去除目标点云周围近距离的噪声点,最后基于曲率分级压缩方法实现对点云冗余数据的去除,并与两种传统的压缩方法进行实验对比分析。实验结果表明,所提的精简优化策略能有效去除点云中的噪声点,在保留点云大部分特征点的同时,能最大化减少点云数据的冗余量,提高了点云模型重建的数据质量。
激光光学 点云去噪 统计滤波 布料模拟滤波 半径滤波 点云压缩 曲率分级 激光与光电子学进展
2020, 57(23): 231402
为了减少不同尺度噪声对三维点云模型重建效果的影响,提出一种基于直通滤波、统计滤波、半径滤波、改进的双边滤波、体素栅格滤波的方法库的点云模型去噪与精简算法。首先利用直通滤波将目标物体提取出来,再依据噪声点离模型主体的距离,将其分为小尺度噪声和大尺度噪声,然后利用统计滤波结合半径滤波去除大尺度噪声,利用改进的双边滤波去除小尺度噪声,最后通过体素栅格滤波进行点云精简来降低空间复杂度,并以三角网格面重建展示该算法的精度效果。实验结果表明,该算法可有效去除点云模型的不同尺度噪声,在不破坏点云本身几何结构的前提下,保证点云精简的均匀化,而且算法执行速度快,重建效率高。
图像处理 点云去噪 统计滤波 半径滤波 改进的双边滤波 体素栅格滤波 激光与光电子学进展
2018, 55(1): 011008
数字图像以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源。但和所有其他的信息传输方式一样,数字图像技术也会受到噪声的干扰,在这种前提下,各种各样的去噪方法层出不穷。提出了一种新颖的图像椒盐噪声的非线性自适应统计滤除法。并通过实验数据证明了该算法简单易行,滤波效果稳定。
加噪 去噪 椒盐噪声 自适应 统计滤波 noisy image denoise pulsing noise self-adaption statistics filtering
1 空军工程大学航空航天工程学院， 西安 710038
2 中国人民解放军95247部队， 广东 惠州 516259
针对大量传感器同时跟踪同一目标产生海量目标量测数据而一般融合滤波算法难以处理的问题，提出了通过数学统计原理提取跟踪状态信息并应用交互式多模型统计滤波算法进行解决的方法。该方法首先利用数学统计原理从海量目标量测数据中统计出目标跟踪滤波过程中所需要信息，并利用改进的交互式当前统计模型算法对所提取信息进行滤波，在不影响跟踪精度的情况下很好地解决了的海量目标量测信息的融合跟踪问题。理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。
目标跟踪 数据融合 交互式多模型 统计滤波 当前统计模型 target tracking data fusion interacting multiple model statistic filter current statistical model
分析了Kuan滤波和σ滤波两种基于局部统计滤波的斑点噪声平滑算法的原理,以实际的激光遥感图像为例进行了滤波实验,并对滤波性能进行了比较,结果表明Kuan滤波是有一定自适应能力的局部统计滤波方法,而σ滤波是简单而高效率的平滑算法.
遥感图像处理 斑点噪声 局部统计滤波 标准差 remote sensing image processing speckle noise local statistic filtering standard deviation
基于统计信号处理技术的贝叶斯(Bayes)估计原理,提出一种新的滤波方法.该方法能有效减少散斑条纹图中的噪声,而且仅用一幅散斑条纹图就能获得准确的条纹相位分布.通过实例说明了该方法的处理过程.
贝叶斯估计 散斑条纹图 统计滤波 相位恢复
