CN119478454A 一种面向异构数据融合的同名特征点求解方法 （天津大学）_第1页
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一种面向异构数据融合的同名特征点求解了一种面向异构数据融合的同名特征点求解方算法进行分类；S5、使用RANSAC算法和Alpha合，提高了特征点检测的准确性和系统的稳定2使用双边阈值滤波对红外图像中的特征点进行优化，然后使用K_Means算法对优化后使用RANSAC算法从预处理后的三维点云中分割出标志物表面，并利用Al使用Harris算法计算红外图像中每个像素点使用双边阈值滤波对红外图像中的特征点进行优化，然后使用K_Means算法对优化后的特3333y1)2＝)2+(y_y1)2。4结合红外图像和三维点云中求得的交点进行同对红外图像和三维点云的特征点进行几何变结合红外图像和三维点云中求得的交点进行同名特征点求解的步骤还包括通过迭代优化在凸台上方及铝制底板的周围均贴覆黑色哑光塑料片，以增强5[0010]使用双边阈值滤波对红外图像中的特征点进行优化，然后使用K_Means算法对优67222333y1)和O2o22＝)2+(y_y1)2。[0060]本发明还提供一种面向异构数据融合的同名特征点求解装置，包括红外热像仪、8[0065]本发明提供了一种面向异构数据融合的同名特征点求解方法。具备以下有益效RANSAC的红外图像同名特征点提取方法和基于AlphaShapes的三维点云同名特征点提取方[0075]请参阅附图1附图5，本发明实施例提供一种面向异构数据融合的同名特征点求9[0081]采集到的数据需要进行适当的预处理。对红外图像使用[0086]采用双边阈值滤波进一步优化红外图像中的特征点，该还能保持边缘的清晰度。之后使用K_Means算法对优化后的特征点进行分类，将特征点分[0091]本发明的方法利用异构数据的融合，提高了特征点检测的准确性和系统的稳定iy1)2＝)2+(y_y1)2。[0170]这一实施例提供了一种结合RANSAC算法和AlphaShapes算法的高效三维点云处理[0176]如果点集Q中所有点到O1和O2的距离都大于圆的半径a，则初始点P([0179]重复以上距离检测和圆心重计算过程，直到找到满足所有点距离都大于a的轮廓的特征点和三维点云中的对应特征点。匹配过程通常依赖于特征点的几何属性和相对位不同传感器数据之间的高度一致性和融合，从而提高系统在实际应用中的精度和可靠性。达到最佳配准效果。这种方法的应用极大地提高了多传感器数据融合技术的实用性和效[0206]下文描述的面向异构数据融合的同名特征点求解装置与上文描述的面向异构数

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