点云数据的k近邻快速建立改进算法

针对点云数据最近点搜索时栅格化所得空间子块大,并且在未完全找到前搜索范围需扩展一圈的问题,提出一种基于二次栅格化和扩展方向可控的快速搜索算法。采用传统分块算法一次栅格化数据空间;综合考虑非空栅格、最近点数目及一次划分边长,计算二次栅格化的边长;在局部搜索过程中控制扩展方向,优先在最有可能出现的栅格中进行搜索。实验结果表明,与现存的方法相比,该算法在搜索时间上至少减少了20%。     

基于SVM和小波系数的图像去噪算法研究

结合小波系数的性质和SVM的优点,提出一种基于SVM和小波系数的图像去噪算法,选取特定的支持向量,输入到训练机中进行训练,然后得到最优的分类函数,最后用最优分类函数对含噪图像进行去噪处理.仿真结果表明,该方法具有很好的去噪效果,且能达到较高的峰值信噪比.     

嵌入式系统中的快速光条中心提取算法

在嵌入式系统中,其各种资源有限,为实现由ARM9处理器构成的三维形貌测量系统,光条纹中心提取算法的时空效率至关重要。激光器投射的光条在其法线方向上灰度值呈现高斯分布,针对该种情况,提出应用条纹法线方向结合灰度重心法求条纹中心的方法。对获取的图像进行中值滤波,用最大类间方差法对图像进行阈值分割;利用阈值法粗略提取光条的中心,利用微分中值定理近似求出光条纹法线方向,在法线方向上利用灰度重心法求光条中心。在实验中移植OPENCV2.0嵌入式视觉库,实验结果表明,该方法能实时精确地提取光条中心,且能达到亚像素级。