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。

相比传统的点扫描激光雷达，基于距离选通和增益调制测距原理的面阵成像激光雷达，具有测距速度快的优点，但同时会引起单帧图像信噪比降低。根据成像激光雷达的原理，建立了其在散粒噪声影响下的测距精度模型，基于该精度模型和机载面阵激光雷达成像的特点，提出了一种应用灰度图像配准叠加提高测距精度的方法。对飞机姿态、光源均匀性、叠加帧数等因素在采用该方法时是否对测距精度有影响进行了分析。分析结果表明，图像完全匹配后，飞机姿态对测距精度没有影响，光源均匀性优于40%时对测距精度影响可以忽略，一定叠加帧数内时灰度叠加不会影响目标之间的相对距离。进行了地面动态实验和机载航拍实验，并将此方法应用于图像的校正，实验结果验证了该方法的有效性。