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三维激光成像技术的改进研究

发布时间:2021-05-23 12:03
  三维激光图像的成像受多种因素影响,导致成像后模糊程度高,局部活动轮廓是最重要的干扰因素。为有效提高三维激光图像的成像质量,提出三维激光成像技术的改进与研究。将多分辨率小波降噪技术与Retinex算法相融合,对层状纹理激光图像进行降噪处理,利用Retinex算法实现层状纹理激光图像的信息增强,采用LGB向量量化算法进行激光图像的特征分解,结合背景差分连续重构技术实现图像的区域像素信息增强,提取图像的高阶不变矩特征量,采用深度学习算法进行图像特征数据的多分辨重构,实现三维激光成像技术的改进。仿真结果表明,方法的输出信噪比在25.6~42.5 dB、时间开销在0.14~0.31 s之间、重建精度在87%~94%之间,证明该方法的输出像素强度较高,图像的成像质量较好,能够实现高分辨的三维激光成像。 

【文章来源】:激光杂志. 2020,41(09)北大核心

【文章页数】:5 页

【文章目录】:
1 引言
2 三维图像采集和预处理
    2.1 三维激光图像扫描
    2.2 图像小波降噪预处理
3 三维激光成像技术改进
    3.1 激光图像的特征分解
    3.2 三维成像技术改进实现
4 仿真实验分析
    4.1 输出信噪比对比实验
    4.2 成像时间开销对比实验
    4.3 重建精度对比实验
5 结语


【参考文献】:
期刊论文
[1]无扫描激光三维成像雷达研究进展及趋势分析[J]. 卜禹铭,杜小平,曾朝阳,赵继广,宋一铄.  中国光学. 2018(05)
[2]自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测[J]. 王鑫,周韵,宁晨,石爱业.  计算机应用. 2018(03)
[3]基于双向扩散与冲击滤波的雾天图像增强算法[J]. 张然,赵凤群.  计算机工程. 2018(10)
[4]基于关键点逐层重建的人脸图像超分辨率方法[J]. 傅天宇,金柳颀,雷震,李子青.  信号处理. 2016(07)
[5]基于3D区域增长法和改进的凸包算法相结合的全肺分割方法[J]. 代双凤,吕科,翟锐,董继阳.  电子与信息学报. 2016(09)
[6]基于形态学滤波的红外图像背景补偿[J]. 李武周,余锋,王冰,胡琥香,周长荣.  红外技术. 2016(04)
[7]扫描型红外焦平面探测器图像实时传输系统[J]. 代具亭,汤心溢,王世勇,刘鹏.  激光与红外. 2016(04)
[8]基于非下采样轮廓波变换遥感影像超分辨重建方法[J]. 周靖鸿,周璀,朱建军,樊东昊.  光学学报. 2015(01)



本文编号:3202488

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