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申请/专利权人：江苏聚芯精仪科技有限公司
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。
主权项：1.基于图像地势图的激光雷达深度补全算法，其特征在于，包括以下步骤：通过深度神经网络对图像进行边缘检测，以获得初始边缘；对初始边缘进行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，获得单像素边缘；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，通过深度信息阈值识别并纠正异常点；基于最终单像素边缘，构建图像地势图，通过边缘区域扩散并更新像素位置的地势值；依据图像地势图校正加权邻域的位置和尺度，确定滤波核的中心位置和大小；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，最终生成稠密深度图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏聚芯精仪科技有限公司 基于图像地势图的激光雷达深度补全算法
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