基于引导滤波和核相关滤波的红外弱小目标跟踪

为了解决传统跟踪算法不能有效区分背景边缘和红外弱小目标的问题,基于图像引导滤波和核相关滤波,提出了一种改进型的红外弱小目标跟踪算法。将采用6组红外弱小目标图像序列得到的实验结果与采用经典跟踪算法得到的实验结果进行了比较。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于传统算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性。     

基于车载LiDAR点云的道路提取方法

针对提取道路点云聚类方法存在欠分割、过分割的问题,提出了一种基于坡度滤波算法和改进欧式距离的区域生长算法相结合的道路点云提取方法。原始点云数据量大且繁杂,采用统计分析进行预处理,去除一定数量悬空的噪声,减少数据量;为防止点云数据精度损失,对预处理后的点云按照格网进行划分,结合坡度滤波算法,去除非地面点干扰,获取地面点云;以法向量夹角和欧氏距离为约束条件,采用改进的区域生长算法提取路面点云。使用两组不同场景下的车载点云数据进行试验,证明了该方法的有效性。