作者：石东光学图像建筑物激光雷达降噪滤波仿射不变矩
摘要：通过对激光雷达成像的光学图像分析,实现地面建筑物的识别和分类,面临抗噪性能差,特征可变性强等问题。提出一种基于自适应局部噪声滤波和仿射不变矩特征的建筑物激光雷达光学成像分类识别算法,首先构建激光雷达光学成像的采集模型,采用横向扫描、块扫描方法进行图像的特征点扫描,根据自适应局部噪声滤波算法进行光学图像的降噪提纯处理,提取滤波输出图像的仿射不变矩特征,采用BP神经网络分类器进行特征分类,实现建筑物激光雷达光学成像的分类识别。仿真结果表明,采用该方法进行光学图像的降噪滤波以及特征提取的准确性较好,输出图像的峰值信噪比较高,对建筑物分类的精度较高,计算开销小于传统方法,误分率等各项指标性能优越。
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