三维激光雷达点云信息的遥感图像分析

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

本文提出了一种在三维激光雷达场景中（MMS）获取移动物体框架的新方法。现有的大多数研究直接在三维空间解决这个问题。而本文的这项工作基于在二维图像处理领域已经深入研究的非连续性问题通过使用三维点云的二维距离图像表示。首先，利用传感器的拓扑结构将点云变成2D距离图像。然后，在2D距离图像上通过基于深度直方图的半自动分割过程以选择要被移除的遮挡物体。最后，使用变分图像修复技术来重建由该对象遮挡的区域。本文通过实际数据进行仿真实验证明了该方法在准确性和速度方面的有效性。

本文所提出的新方法可以看作距离图像点云信息的简化表示。本文还提出了一种经典的成像技术的改进方法，该方法考虑到点云的性质可以改善距离图像的形成效果。本文所提出的方法在应用中可以在任何时候采集新的窗口时进行流分析，从而大幅提高处理速度。此外，该方法的优势在于使用非常少的参数和合理的计算时间。根据传感器拓扑衍生的距离图像可以将未知数量的三维点确定问题简化成仅估计一维深度在固定的一组范围图像像素的光线方向上。除了大大简化搜索空间以外，还直接为重构点集提供了合理的抽样模式。实际上，该方法的分割步骤依赖于非地面点的良好提取，当数据质量低时效果较差。未来的研究工作将着重于改进当前的方法，以便于通过考虑客体背景的邻近关系来进行更好的图像重建。