三维距离图像基于特征估计与贝叶斯推理的自适应重构研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61503241

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

冯肖维

完成单位：

上海海事大学

中文关键词：

图像重构; 特征估计; 自适应滤波; 贝叶斯推理; 激光测距仪;

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2016-01-01

结束日期：

2018-12-31

中文摘要：

现有距离图像特征提取方法主要利用各种算法来避免图像失真与信息缺失等不利因素的影响，而不改变图像原有质量。本项目以改善图像质量提高特征辨识度为目的，研究具有分辨率调整，噪声抑制与畸变校正功能的三维距离图像自适应重构技术。将距离图像看作状态空间中的离散采样点集，采用统计学中的贝叶斯推理建立概率调整模型，通过蒙特卡罗方法求取图像特征边界位置的联合后验概率实现图像的重构。通过Rao-Blackwellize分解技术，将整个重构过程分解为基于粒子滤波的分辨率调整与基于无嗅卡尔曼滤波的距离值滤波。并根据距离图像局部形状构建特征估计模型，采用最优估计方法计算特征边界先验概率分布，以此构建重要性抽样函数，保证图像重构前后特征不会发生变形与偏移，在抑制噪声的同时改善图像分辨率。将该项技术用于三维距离图像特征提取，解决移动机器人三维空间特征定位问题。本项目研究为三维距离图像的分析处理和特征提取提供一种新思路。