激光点云与可见光图像融合算法的研究主要包括数据预处理、配准和融合三个步骤。 首先,数据预处理是融合算法的基础,它主要包括对激光点云数据和可见光图像数据的去噪、滤波和归一化处理。去噪和滤波能够去除激光扫描仪和相机采集过程中引入的噪声和杂点,提高数据质量。归一化处理则使得两种不同数据源之间具有相同的尺度和...
通过实验数据进行融合处理算法验证，实现了分辨率1024x768像素单光子探测三维点云和二维可见光图像的像素级融合处理。实验结果表明，提出的融合处理算法能够有效实现三维、二维图像的融合。关键词：单光子；三维点云；融合；可见光图像 中图分类号:TN248文献标志码:A DOI：10.5768/JA0202142.0602004 Fusion processing ...
激光点云与可见光图像融合算法研究 摘要:激光点云和可见光图像融合技术是当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。该技术能够实现对三维场景的更加准确、完整的描述,为自动驾驶、智能机器人、虚拟现实等领域提供了广泛的应用前景。本文综述了激光点云与可见光图像融合算法的研究现状,并提出了一种基于卷积神经网络的深度融合...
内容提示: 软件2014 年第 35 卷第 3期 S0 FTⅥ , ARE 国际 IT 传媒品牌 改进 l CP算法用于多组图像的点云拼接与融合 赵龙 , 韦群 ( 中国人民解放军装备学院 北京 101400) 摘要 :随着计算机图形图像技术、机器视觉、虚拟现实技术等的发展,近年来,通过室外场景的序列图像进行三维重建的方 法逐渐成为计算机...
点云与图像融合的三维目标检测算法进行研究,主要研究内容和成果如下: (1)现有方法在进行点云-图像特征融合时存在点云特征与图像特征的感受野不匹配的问题,图像特征可能包含过少的前景信息或过多的背景信息,无法有效对点云特征进行补充,造成不佳的点云-图像融合效果.为解决此问题,本文设计了两种点云-图像特征融合方法...
点云图像与可见光图像之间的融合技术已在三维场景重建,机器视觉等多个领域发挥重要的作用,但是大部分融合方法需要提前在特定的实验环境下进行标定,过程较为复杂.为了解决这一问题,本文进行了一系列研究. 本文首先分析了图像融合算法,激光成像雷达的工作原理,光学系统成像模型和系统标定理论.然后提出了一种基于SIFT算法的...
的点云数据来完成的,但由于高线程激光雷达价格昂贵且点云数据量庞大等原因,造成高精地图生产效率低且更新复杂困难.针对上述问题,本文提出了一种基于单帧图像与稀疏点云相融合的道路交通标线提取算法.该算法首先从图像和点云中分别提取道路交通标线的边缘点及内部点坐标信息,利用相机和激光雷达的标定参数对图像和点云...
改进ICP算法用于多组图像的点云拼接与融合 赵龙,韦群 (中国人民解放军装备学院北京101400) 摘要:随着计算机图形图像技术、机器视觉、虚拟现实技术等的发展,近年来,通过室外场景的序列图像进行三维重建的方 法逐渐成为计算机视觉和图形学等相关领域的重点研究方向。但是,通常在图像的采集过程中由于受到测量设备和环境的影...
软件2014年第35卷第3期 S0FTⅥ,ARE 国际IT传媒品牌 改进lCP算法用于多组图像的点云拼接与融合 赵龙,韦群 (中国人民解放军装备学院北京101400) 摘要:随着计算机图形图像技术、机器视觉、虚拟现实技术等的发展,近年来,通过室外场景的序列图像进行三维重建的方 法逐渐成为计算机视觉和图形学等相关领域的重点研究方向。
生长点云分割算法.传统的区域生长点云分割算法经常因种子点选取不当或者生长策略设计不当使分割结果出现欠分割或过分割现象.针对以上问题,本文借助图像提取出目标点云边缘,根据边缘性质设计出相关生长策略,最后以边缘点为种子点进行区域生长.(3)融合图像质心的聚类点云分割算法.传统的聚类点云分割算法经常因类别数量定义...