基于自适应形态学滤波的目标检测方法

本文针对三维激光雷达进行目标检测过程中,激光雷达点云的稀疏性、数量非固定性、分布的任意性,会带来点云空洞引起分割错误的问题,提出了一种点云自适应形态学滤波方法。不同于传统的形态学滤波对所有的像素点统一进行二值化、开闭运算等进行矫正,本方法能够根据像素点与周边像素点信息,决定是否对该像素点采取运算以及采取何种运算,补充缺失的点云信息的同时避免了传统形态学滤波带来的边界和形态改变问题。实验结果表明,该方法用于稀疏激光点云的障碍物检测中具有更强的鲁棒性。