深度图象和光学图象的数据融合

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1、中南大学硕士学位论文深度图象和光学图象的数据融合姓名：彭骏驰申请学位级别：硕士专业：模式识别和智能系统指导教师：唐琎20070401硕士学位论文摘要单个传感器所获得的信息通常是不完整、不连续或不精确的，多传感器的信息融合有助于提高信息的完整性、连续性和准确性，因此相关问题成为目前的一个研究热点。本文提出的对激光雷达和摄像头各自所获得的信息进行融合的方法能利用从激光雷达和摄像头所获得的深度图象和光学图象，相互校正、融合，使目标的检测和识别过程变得相对简单，准确率提高。本文把激光雷达和摄像头数据的融合过程

2、分为五个部分：数据的采集和预处理、场景特征的提取，摄像机和激光雷达的标定，摄像机器和激光雷达的配准、激光雷达和摄像头的数据融合。本文研究内容和取得的主要成果如下：1、目前国内外激光雷达和摄像头的配准方法大多存在某些限制条件，如激光雷达和摄像机的相对位姿固定，存在某些参考特征、路标等。本文提出了一种新的配准方法。该方法首先在激光雷达图象和摄像机图象中提取边缘信息，并得到其中的完整线段，然后利用两类图象中完整线段的距离定义了配准误差，通过搜索得到配准误差的最小值，从而达到配准的目的。2、通过摄像头和激光雷

3、达所获得的周围环境信息，不可避免地包含有噪声的干扰，本文选取直线段作为场景特征。由于传统的哈夫变换提取直线的算法，受噪声干扰大，运算量也大，本文结合两点表决哈夫变换算法，提出了一种改进的快速哈夫变换算法，运算速度得以加快。3、开发了一个基于场景特征的激光雷达和摄像头的数据自动融合系统。该系统能在当激光雷达和摄像头发生相对移动的情况下，得到两者的相对位姿，并完成激光雷达图象和摄像头图象的配准工作。关键词数据融合，配准，哈夫变换，激光雷达，摄像机壤士学位论文ABS丁R^cTABSTRACTTheinfor

4、mationofsinglescllsorisalwaysimperfect，discontinuityorinexaetitude．Thedatafusionofsensorscanimprovetheintegrality,continuityandveracityofsensorinformation．So，therelatedproblemsresearchhasbeenhotspot．Thedatafusionmethodforlaser啪gefinder,and(：ameraCallrev

5、ise，fusetheinformationoflaserrangefinderandcameraton3aketheprocessofcheckingandrecognizingtargetmoreeasilyandincreasetheaccuracyrate．Inthispaper,thedatafusionprocedureoflaserrangefinderandcamerahavebeendividedintofourparts：datacollectionandpreprocessing

6、，thescenefeaturedrawing，thecalibrationandregistrationoflaserrangefinderandcamera，thedatafusionoflaserrangfinderandcamera．TheresearchcontentandfruitareprovidedasfoUows：A)Nowadays．mostoftheregistrationmethodsathomeandabroadhavecertainlimits．suchasthefirml

7、yincomparativepositionandposeoflaserrangefinderandc；amera，thereferencefeaturesandroadremarks．TIlispaperpointsoutanewmethod．Thismethodextractstheedgeinformationfromtheimagesoflaserrangefinderandcamerafirstlyandgetstheimperfectlines．Thendefiningtheregistr

8、ationerrorsbythedistanceofperfectlinesintwokindsofimages．Searchingthemin—valueoftheregistrationerrorstoregistcrthelaserrangefinderandcamera．B、TheenvironmentalinformationwhichobtainedthrouIghthecameraandlaserrangefindermayhassomel