一种弹载单线激光雷达点云数据滤波算法

为了去除激光雷达实测点云数据中的噪声,提出了一种基于梯度分割的加权滤波算法。计算每点的梯度值并依据预先建立的阈值标准将实测点云数据分割;分割时剔除散粒噪声点;再用与每点属于同簇的邻域点集及其自身加权均值的结果对每点估值。实验结果表明:与现有的一维滤波算法相比,此算法既去除散粒噪声点和平滑高斯白噪声,也有效保留了目标细节信息,便于后续目标识别。

高旋掠飞弹载激光雷达对地面装甲目标的分割与识别

为了完成搭载单元激光雷达的高旋掠飞弹药对地面装甲目标的提取与识别,充分考虑高旋掠飞弹药的稳态扫描过程,提出了一种用于弹载单元激光雷达一维距离像的目标分割与识别方法。首先通过基于梯度的自动生长阈值分割算法对一维点云数据进行预分割,并获取初始聚类数与聚类中心;接着基于改进的kmeans算法对分割结果进行调整,实现对装甲目标的优化分割;最后将分割出的目标与真实装甲目标进行特征匹配从而识别装甲目标。实验结果表明:此方法能在不同的高度、视场角下有效地对装甲目标进行分割与识别,为高旋掠飞弹药目标识别研究提供技术支持。

高旋掠飞弹载激光雷达稀疏点云插值算法

为解决掠飞弹载激光雷达点云数据稀疏的问题,提出一种区分边缘点与非边缘点的分类插值重构算法。通过待插值点邻域点集的高度差对待插值点分类;对边缘点采用改进的最近邻插值算法;对非边缘点采用邻域点集反距离加权插值算法。仿真结果表明新算法能有效保留距离像的边缘信息,为后续距离像的目标分割提供技术支持。