（DISOCCLUSION OF 3D LIDAR POINT CLOUDS USING RANGE IMAGES）

本文提出了一種在三維激光雷達(dá)場景中（MMS）獲取移動物體框架的新方法?，F(xiàn)有的大多數(shù)研究直接在三維空間解決這個問題。而本文的這項工作基于在二維圖像處理領(lǐng)域已經(jīng)深入研究的非連續(xù)性問題通過使用三維點(diǎn)云的二維距離圖像表示。首先，利用傳感器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將點(diǎn)云變成2D距離圖像。然后，在2D距離圖像上通過基于深度直方圖的半自動分割過程以選擇要被移除的遮擋物體。最后，使用變分圖像修復(fù)技術(shù)來重建由該對象遮擋的區(qū)域。本文通過實際數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實驗證明了該方法在準(zhǔn)確性和速度方面的有效性。

本文所提出的新方法可以看作距離圖像點(diǎn)云信息的簡化表示。本文還提出了一種經(jīng)典的成像技術(shù)的改進(jìn)方法，該方法考慮到點(diǎn)云的性質(zhì)可以改善距離圖像的形成效果。本文所提出的方法在應(yīng)用中可以在任何時候采集新的窗口時進(jìn)行流分析，從而大幅提高處理速度。此外，該方法的優(yōu)勢在于使用非常少的參數(shù)和合理的計算時間。根據(jù)傳感器拓?fù)溲苌木嚯x圖像可以將未知數(shù)量的三維點(diǎn)確定問題簡化成僅估計一維深度在固定的一組范圍圖像像素的光線方向上。除了大大簡化搜索空間以外，還直接為重構(gòu)點(diǎn)集提供了合理的抽樣模式。實際上，該方法的分割步驟依賴于非地面點(diǎn)的良好提取，當(dāng)數(shù)據(jù)質(zhì)量低時效果較差。未來的研究工作將著重于改進(jìn)當(dāng)前的方法，以便于通過考慮客體背景的鄰近關(guān)系來進(jìn)行更好的圖像重建。