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申请/专利权人：兰州大学
申请日：2023-12-06
公开（公告）日：2024-03-05
公开（公告）号：CN117649356A
主分类号：G06T5/70
分类号：G06T5/70;G06T7/50;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开
摘要：本发明公开了基于PCNN的自适应深度数据降噪算法，属于自动驾驶技术领域，本申请先通过PCNN识别出深度数据中的噪声点，识别过后根据噪声点位置设定滤波窗口的坐标。然后根据滤波窗口内的噪声数据个数选择不同的权重。最后使用加权中值滤波方法来处理窗口内的噪声数据，实现了自适应的降噪处理。这种新型的降噪算法相较于经典的中值滤波算法等在各种噪声强度下均表现优异，可以在很小的计算资源的情况下具有优秀的降噪性能。
主权项：1.基于PCNN的自适应深度数据降噪算法，其特征在于，利用基于PCNN的自适应深度数据降噪算法采集深度数据到单片机内置RAM中构建设定区域的三维点云图，根据深度数据生成二维灰度图像，将方向角作为横轴，极角做为纵轴，采集的深度数据转换为图像上每一点的灰度，构建一张分辨率为78*58的灰度图像，转换公式为： 式中，a为转换后该点的灰度值，D为对应方向上的深度值，Dmax为深度值的最大值；再利用PCNN对深度数据进行处理，具体如下：1启动PCNN，初始化各项参数；2PCNN的输出为二值矩阵，根据二值矩阵不难确定噪声数据的位置坐标，依次将每一个噪声数据作为3*3滤波窗口的中点；3根据此时窗口除中点外的其它八个点中噪声数据的个数确定权重，噪声数据个数＝0则对应filter1；噪声数据个数＝1则对应filter2；噪声数据个数＝2则对应filter3；4处理噪声数据，根据权重和滤波窗口内除中点之外的八个点数据进行深度值排序，值得一提的是排序时将去除0和255这种非窗口中心点的噪声数据，从去除过后的数据中选取中值赋给滤波窗口中点的噪声数据；5输出重构后的深度数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 基于PCNN的自适应深度数据降噪算法
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