简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：探讨了机器学习技术在计算机视觉处理领域的应用。首先，介绍了计算机视觉处理的基本概念和技术，包括图像处理基本算法、特征提取与表示以及分类与识别技术。然后，重点分析了机器学习在图像分类、目标检测与跟踪以及图像分割中的应用。在图像分类方面，介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等方法；在目标检测与跟踪方面，介绍了目标检测技术和目标跟踪技术，并通过实例分析了这些技术在实际应用中的优势；在图像分割方面，介绍了图像分割技术的基本原理以及常见的图像分割算法，同时探讨了基于机器学习的图像分割方法。此外，还介绍了深度学习在计算机视觉处理中的应用，包括卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，并通过实例展示了这些方法在计算机视觉处理中的优势。