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激光成像雷达目标识别算法研究

陈晓清  
【摘要】: 随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,其相关目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。本文基于激光成像雷达距离像,围绕噪声抑制、图像分割和目标分类与识别这三个方面展开深入研究。论文的主要内容如下: 绪论部分首先阐述了论文的研究背景及意义,然后概述了激光成像雷达目标识别的研究现状及存在的问题,最后介绍论文的主要工作。 第二章研究了距离像噪声抑制。针对距离像中距离反常的形成机理和噪声特性,提出了三种距离反常噪声抑制算法。(1)提出了基于排序差分和自适应中值滤波的距离反常噪声抑制算法,通过对大滤波窗口内的像素值进行排序差分,选择低于门限的最大连续差分值所对应的像素值作为距离正常值,实现对距离反常噪声的自适应中值滤波。(2)提出了基于最优参数自适应中值滤波的距离反常噪声抑制算法,通过计算当前像素值与中值的差,再与两个门限比较来获取滤波结果。(3)提出了基于包围准则的距离反常噪声抑制算法,根据包围准则检测噪声,结合中值滤波和加权均值滤波,达到噪声抑制目的。实验结果表明,这三种算法都能够有效抑制距离反常噪声,同时保护目标的边缘细节信息。 第三章研究了距离像图像分割。针对经典边缘检测算子在检测距离像边缘与分割距离像时的功能局限,提出了两种改进算法。(1)提出了基于Canny算子的深度区域边缘检测算法,先利用排序差分初步分割,再采用Canny算子检测边缘信息并修正,提取出完整的目标轮廓边缘。(2)提出了基于边缘控制区域生长的图像分割算法,自主选取目标区域的生长起始点,并利用目标轮廓边缘控制区域生长过程,实现了完整目标区域的图像分割。实验结果表明,将两种算法组合应用于激光雷达距离像,能够收到较好的图像分割效果。 第四章研究距离像目标分类与识别。基于图像特征和模型匹配两种技术途径提出了几种距离像识别算法。基于图像特征的技术途径,提出了四种距离像识别算法:(1)提出了基于奇异值特征的距离像识别算法,通过分析识别率与奇异值特征数目的关系,找出有效特征并应用最优参数支持向量机进行分类识别。(2)提出了基于小波变换的距离像识别算法,先对距离像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取分类特征,应用最优参数支持向量机进行分类识别。(3)提出了基于矩特征的距离像识别算法,分别从距离像中提取Hu矩和Zernike矩特征,作为输入矢量训练RBF神经网络实现分类识别。(4)提出了基于纹理特征的距离像识别算法,通过计算距离像的灰度共生矩阵,提取出13个纹理特征作为输入矢量训练RBF神经网络用于分类识别。根据模型匹配的原理,提出了一种基于模型匹配的距离像识别算法,包括矩形估计、模型匹配和相似度测量三个主要步骤:(1)提出了SLEC矩形估计算法,通过将点云栅格化得到二值图像并以形态学闭运算填充内部孔洞,采用Sobel算子提取边界并用Hough变换得到其角度参数,以边界直线的角度为约束条件寻找面积最小矩形得到目标的方向和尺寸估计。(2)提出了一种改进迭代最近点算法,将标准ICP算法点与点之间的匹配扩展到点与面之间的匹配,通过寻找达到点云和CAD模型之间欧氏距离之和最小的刚体变换实现精确匹配。(3)提出了一种点云和CAD模型之间的目标相似度测量方法,将归一化欧氏距离作为相似性的测度,据此实现目标的分类识别。仿真实验表明,这几种距离像识别算法均取得了较好的识别效果。 结束语总结了论文的创新性成果,并给出下一步的研究方向。


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