摘要
本发明公开了基于图像地势图的激光雷达深度补全算法,利用深度神经网络对图像进行边缘检测,获取初始边缘,并通过各向异性高斯滤波和非极大值抑制处理,获取细化边缘;通过双阈值限定方法去除细化边缘中的局部噪声,获得最终单像素边缘;基于最终单像素边缘构建图像地势图,通过边缘区域扩散更新像素位置的地势值;利用圆形邻域统计卷积核对LiDAR数据进行前景和背景的分离,纠正RGB相机和LiDAR传感器之间的空间偏移,并通过图像地势图辅助识别和纠正异常点;在校正后的加权邻域内,通过计算局部均值对缺失深度信息进行补全,生成稠密深度图;本发明提升了深度信息补全的精度和连贯性,具备良好的鲁棒性和可解释性,能够在资源有限的设备上高效运行。
技术关键词
激光雷达
像素
图像
邻域
限定方法
稠密深度图
边缘检测
算法
深度神经网络
滤波
异常点
位置校正
低阈值
噪声
深度值
相机
传感器
鲁棒性
数据
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