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公开(公告)号:CN115272067A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210716644.5
申请日:2022-06-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于神经网络的激光雷达三维距离像超分辨率重建方法。本发明涉及三维距离像超分辨率重建技术领域,本发明根据一组高分辨强度像Z和低分辨距离像X,用理想的高分辨距离像Y表示低分辨距离像X上的任一像素s;确定高分辨强度像Z与理想的高分辨距离像Y存在非线性映射关系,并建立损失函数;增加高分辨强度像Z的像素映射范围,引入图像像素坐标编码与区域像素编码,进行超分辨重建。本发明较双三次插值、引导滤波、TGV、标准图像引导算法、区域相似度引导算法性能更优,对于低分辨Gm‑APD激光雷达三维距离像,本发明算法在重构像边缘锐利度和恢复低分辨距离像边缘轮廓等信息能力上表现更优。
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公开(公告)号:CN113608237A
公开(公告)日:2021-11-05
申请号:CN202110713546.1
申请日:2021-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈工大(北京)工业技术创新研究院有限公司
IPC: G01S17/894 , G01S7/48 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达三维距离像超分辨重构方法,涉及三维成像技术领域。根据高空间分辨率图像与低空间分辨率图像计算重构后的Gm‑APD距离像。基于最大后验概率法,将重构后的Gm‑APD距离像f(x,y)和原始的Gm‑APD距离像g(x,y)均视为马尔可夫随机场,在已知g(x,y)的情况下,求解f(x,y)使得条件概率P(f/g)取最大值。后验概率的约束项由距离保真项和正则化项组成,其中ICCD强度像参与构建正则化项。综合对仿真数据和真实数据的实验结果,可以看出本发明算法较双三次插值、引导滤波、TGV、标准图像引导算法、区域相似度引导算法性能更优。
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