用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。

红外与激光融合目标识别方法

针对自动目标识别需求,提出了一种激光与红外融合目标识别方法。首先分别对激光与红外两类单源数据分别提取小波矩和投影轮廓特征来表征目标;其次,将两类单源特征进行组合,并对组合后的特征进行约简。考虑到组合多个约简在进行分类时将产生互补信息,基于三种不同观点的约简提出了一种差异性组合分类器的构建方法,对约简后的激光和红外复合数据进行融合识别。最后,通过对激光与红外仿真数据的实验,验证了文中方法的有效性。

激光与红外融合目标检测

针对自动目标识别需求,提出了一种激光与红外融合目标检测方法。首先介绍了基于方向显著性的红外目标检测算法,并分析了该算法的优缺点。针对该算法的缺陷,提出了一种激光与红外融合的目标检测方法,该方法将激光雷达测得的弹目距离信息引入到基于方向显著性的红外目标检测算法中,大大提高了目标检测算法的精度。仿真实验表明文中方法解决了单源红外目标检测算法对应用场景适应性不强和鲁棒性较差的诸多问题,大大提高了目标的检测率。