b3d滤波算法

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pcl 半径滤波

pcl 半径滤波PCL半径滤波是点云数据处理中常用的一种滤波方法，它可以对点云数据进行去噪和平滑处理，提高数据的质量和精度。

本文将从以下几个方面进行介绍：PCL半径滤波的原理、算法实现、应用场景以及优缺点等。

一、PCL半径滤波的原理PCL半径滤波的原理是在点云数据中选取一个点为中心，然后计算该中心点周围一定半径范围内的所有点的平均值或中位数，将中心点的值替换为计算出的平均值或中位数，从而达到平滑和去噪的目的。

半径滤波的半径大小是一个重要的参数，它决定了滤波的程度，半径越大，滤波效果越明显，但是也会导致数据丢失过多。

二、算法实现PCL半径滤波算法的实现主要分为以下几个步骤：1. 选择一个点作为中心点。

2. 计算中心点周围一定半径范围内的所有点的平均值或中位数。

3. 将中心点的值替换为计算出的平均值或中位数。

4. 重复以上步骤，直到所有点都被处理过。

在实现过程中，还需要考虑一些细节问题，如如何选择中心点、如何确定半径大小、如何平衡滤波效果和数据丢失等。

三、应用场景PCL半径滤波在点云数据处理中有着广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1. 3D建模和分析：在3D建模和分析中，需要对采集到的点云数据进行去噪和平滑处理，以提高建模和分析的精度和效率。

2. 机器人导航：在机器人导航中，需要对激光雷达采集到的点云数据进行处理，以识别障碍物和生成地图。

3. 自动驾驶：在自动驾驶中，需要对车辆周围的点云数据进行处理，以识别道路和障碍物。

4. 工业检测：在工业检测中，需要对工件表面采集到的点云数据进行去噪和平滑处理，以提高检测的精度和效率。

四、优缺点PCL半径滤波作为一种常用的点云数据处理方法，具有以下优缺点：优点：1. 简单易用：PCL半径滤波算法实现简单，易于使用。

2. 效果明显：PCL半径滤波可以有效地去除噪声和平滑数据，提高数据的质量和精度。

3. 适用范围广：PCL半径滤波适用于多种点云数据处理场景，如3D建模、机器人导航、自动驾驶等。

(整理)几种滤波的经典算法

连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值
然后计算N-2个数据的算术平均值
N值的选取：3~14
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
A、方法：
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
适用于波动频率较高的场合
C、缺点：
相位滞后，灵敏度低
滞后程度取决于a值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
8、加权递推平均滤波法
A、方法：
是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
几种经典的滤波算法(转)
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM

改进的生成对抗网络图像去噪算法

数字图像在采集和网络传输的过程中，往往会受到一些随机信号的干扰而产生图像噪声，导致图像质量降低，从而影响人对图像的理解，所以有效地降低图像的噪声，提高图像的质量仍是图像处理领域的热点之一[1-2]。

图像去噪已经有很长的一段历史了，传统的图像去噪方法有空域滤波[3]和变换域滤波[4]，空域滤波直接对图像的像素用滤波模板进行卷积，包括领域中值滤波[5]、均值滤波[6]等。

变换域滤波利用噪声图像和无噪图像在频域的分布差异，将图像转换到频域进行处理后再将结果变换回空间域，从而获得去噪后的图像，常见的变换域有小波变换域[7]、傅里叶变换域[8]等。

这些方法在一定程度上可以抑制图像的噪声，但修复结果往往会使图像纹理信息缺失，导致图像模糊。

BM3D [9]（Block-Matching and 3D filtering ）利用自然图像中存在的自相似性，通过对相似块转换并进行加权处理得到目标块，取得了不错的去噪效果。

CBM3D [10]是BM3D 改进的彩色图像去噪方法，该方法利用了亮度-色度颜色空间的每个通道中高度稀疏的局部3D 变换域中的滤波，这种去噪效果依赖相似块的选取，在图像去噪过程中常常存在一些复杂的优化问题。

近年来，深度学习在目标识别及检测等图像处理领域大放异彩，使得很多学者将深度学习模型应用于图像去噪。

深度卷积神经网络拥有很好的学习能力，通过对噪声样本的学习，能够实现图像去噪的自动化与智能化。

Burger 等[11]提出多层感知器MLP （Multi-Layer Per-改进的生成对抗网络图像去噪算法陈人和，赖振意，钱育蓉新疆大学软件学院，乌鲁木齐830046摘要：由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解，为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感，提出一种基于生成对抗网络算法，该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征，并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习，避免特征的丢失。

网络采用对抗损失和重建损失的加权和，在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息。

ISPpipeline之RAW域降噪

ISPpipeline之RAW域降噪ISP pipeline之RAW域降噪RAW域数据在转换到我们常见的JPEG图像的过程中，会经过很多次乘以gain值的放⼤操作，例如LSC gain，AWB gain，gamma等。

因此，降噪是ISP pipeline中对成像画质影响⾮常⼤的⼀个步骤。

今天我们来看⼀下RAW域降噪模块的基本原理。

RAW域降噪算法RAW数据格式⼀般采⽤的是Bayer排列⽅式，即诸如RGGB这样的排列单元，因此，常见的去噪⽅式针对Bayer数据格式是不合适的，需要进⾏变换后才能进⾏处理。

⼀、RAW域去噪算法-----分通道进⾏这⾥我们以中值滤波作为常见的滤波算法来加以解释，中值滤波的核⼼内容就是将滤波器⾥⾯所有像素值进⾏排序，然后⽤中间值替代当前像素点值。

常⽤的中值滤波器kernel⼤⼩有3X3,5X5等。

中值滤波算法的优点在于，实现简单，能够有效的消除椒盐噪声以及其他脉冲型噪声。

缺点则是所有去噪算法所共有的，就是平滑模糊了图像的内容，会损失有些⾓点以及边缘的信息。

在⽤中值滤波算法对CFA DATA进⾏去噪时，需要将不同的颜⾊通道分开进⾏处理，这样是为了防⽌在平滑过程中将有⽤的颜⾊信息丢掉，⽐如说，由绿⾊信息包围的蓝⾊像素值与其相差很⼤时，此时就会被认为是噪声被处理掉，然⽽真实情况是，该区域的蓝⾊信息都是很⼤的。

所以各通道单独处理的话是有利于保护颜⾊信息的。

因此在处理过程中，是将RAW域数据分成4块R,GR,B,GB四个部分去噪完成后再重新恢复到Bayer数据格式。

但是，这种⽅法往往表现差，因为只考虑了灰度的⼤⼩，⽽重要的⾊彩相关性信息被忽视掉了。

⼆、RAW域去噪算法-----构造低分辨率图像这种⽅法是利⽤RAW图像⾥⾯各颜⾊块的信息构造⼀幅低分辨率的RGB图像，这种⽅式虽然很好的利⽤了其颜⾊相关信息，但是不能够较好的保护空间域上的⾼频信息。

三、RAW域去噪算法-----BM3D(Block Matching 3-D filtering algorithm)算法BM3D算法是通过限制图像块具有相同的颜⾊配置结构来达到处理RAW图像的⽬的。

航天器姿态确定(研究现状)

链接地址 /xiaozu/257088?ref=minifeed&sfet=211&fin=1&ff_id=71996187
法优于TRIAD法[3]。此后，Shuster又基于QUEST测量模型证明了：1) Wahba问题等价于最大似然估计问题[18]，并进一步提出了广义Wahba问题[19]；2) TRIAD法是一个最大似然估计器[20]； 3)该测量模型的方差阵在EKF公式中可以等效地用非奇异阵 2 I 33 代替[16]，该模型也是Shuster教授一生中最引以为自豪的[21]。针对大视场敏感器情形，Cheng利用一阶泰勒近似进一步扩展了QUEST测量模型[22]。对于连续旋转理论， Shuster在文献[23]中正式提出并将该方法应用于解决一般性的姿态奇异问题，该方法后来在FOAM法[4]、ESOQ2 法[8]中均得到应用。近年来，虽然没有新的确定性算法出现，但随着Wahba问题本质的探索[19]，现有算法与最大似然估计关系的揭示[19,20,24]以及方差分析的完善[13]等文献出现，让科研工作者对确定性算法有了更深刻的了解，并可进一步掌握方差分析这一有力工具[25]。 (2) 状态估计法单纯依靠矢量观测进行姿态解算的确定性方法要求参考矢量足够精确，且易受敏感器的失准误差、测量误差等因素影响，往往难以满足高精度的定姿要求。与这类方法相反，状态估计法中的状态量并不仅限于姿态参数，还包括矢量观测中的一些不确定性参数；另外，现代航天器上的姿态确定系统往往采用多个姿态敏感器进行组合测量，由于不同敏感器在测量精度、数据更新率上具有较大差异，一般也需要采用状态估计法进行信息融合。根据姿态角速度信息的获取方式可将姿态确定方案分为有陀螺方案和无陀螺方案，前者的姿态角速度由速率积分陀螺测量得到，而后者的姿态角速度一般通过姿态动力学传播得到。常用的姿态描述参数有方向余弦阵(Direction Cosine Matrix, DCM)、欧拉角 (Euler Angles)、旋转矢量(Rotation Vector)、姿态四元数(Quaternion)或欧拉对称参数(Euler Symmetric Parameters)、罗德里格参数(Rodrigues Parameters)或吉布斯向量 (Gibbs Vector)、修正罗德里格参数(Modified Rodrigues Parameters, MRPs)、凯莱克莱参数(Cayley-Klein Parameters)等，目前航天器上最常用的姿态参数是四元数，其优点主要在于用其表示的姿态运动学方程为线性形式，计算量小，且不存在奇异性。在 1964 年，Stuelpnagel从数学上证明了三维参数用来表示姿态不可能是全局且非奇异的[26]，因此，虽然旋转矢量[27]、MRPs[28]作为姿态描述参数也有一定应用，但就描述航天器姿态而言始终不如四元数流行。不过，在航姿系统中常采用旋转矢量进行快速姿态解算[29]，而欧拉角由于其明显的物理意义也常被用于描述火箭或导弹的姿态，至于欧拉运动学方程中的奇异问题，可采用双欧拉角法进行有效解决。另外，文献[30]对姿态描述参数及其运动学方程进行了系统的综述。扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)技术[31-34]常被用于航天器实时姿态确定，根据姿态参数的选取不同和观测量的不同形式，常见的实现方式有乘性扩展卡尔曼滤波[34,35](multiplicative ex-tended Kalman filter, MEKF)和加性扩展卡尔

经典卡尔曼滤波算法公式

经典卡尔曼滤波算法公式
卡尔曼滤波算法是一种基于状态估计的控制算法，经常应用于机器人控制、航空导航、车辆导航等领域。

下面是经典的卡尔曼滤波算法公式：
1. 状态预测方程：
x(k|k-1) = Fx(k-1|k-1) + Bu(k)
其中，x(k|k-1)表示第k步的状态预测值，F表示状态转移矩阵，B表示输入矩阵，u(k)表示第k步的控制输入。

2. 误差预测方程：
P(k|k-1) = FP(k-1|k-1)F' + Q
其中，P(k|k-1)表示第k步的估计误差，Q表示系统噪声协方差矩阵。

以上就是经典的卡尔曼滤波算法公式，可以在实际应用中根据具体情况进行调整和优化。

- 1 -。

十种软件滤波的算法

十种软件滤波的算法软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用，这10种方法各有优劣，根据自己的需要选择。

同时提供了C语言的参考代码，希望对各位能有帮助。

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value =get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value- new_value > A )return value;returnnew_value;}2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){charvalue_buf[N];charcount,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for(i=0;i<N-j;i++){if (value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp =value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for (count=0;count<N;count++){sum + =get_ad();delay();}return(char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] =get_ad();if ( i == N) i = 0;for (count=0;count<N,count++)sum =value_buf[count];return(char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM#define N 12char filter(){char count,i,j;charvalue_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for(j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if (value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp =value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum +=value[count];return(char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM/**/ 略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value =get_ad();return(100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

Butterworth (巴特沃斯)滤波器设计参考

可以看出 fc@1000Hz 有-3dB 的衰减。
6
3. 1 阶 Butterworth HPF 设计
1 z 1 s C1 1 z 1 1 z 1 1 H ( z) , set G (C1 1) (C1 1) z 1 C1 1 1 H (s) , s 1 G Gz 1 H ( z) 1 G (C1 1) z 1 B0 G, A0 1, B1 B0 , B2 0 A2 0
多项式因子
1 2 3 4 5 6 7 8
(Note: 参考维基百科 “巴特沃斯滤波器”)
1
由此得到 d0=a0=aN=1 情况下的 Butterworth 多项式展开的系数表：
H (s)
d0 , a0 a N d 0 1 a 0 a1 s a 2 s 2 a N s N
Butterworth （巴特沃斯）滤波器设计参考
-- By Water 在嵌入式音频产品开发过程中经常会到 LPF（Low Pass Filter 低通滤波器）和 HPF（High Pass Filter 高通滤波器），一般情况下都是离线用工具(如: Matlab）设计好滤波器的参数（Filter Coefficients）再应用到产品中去。但有些状况下需要用户自己根据需求来实时(Real-time)调整 Filter Frequency Response (滤波器频率响应）, 这种情形下就需要在嵌入式系统中实时根据客户的设定需求来产生相应的 Filter Coefficients。下文就汇总出了 N 阶 IIR LPF & HPF Butterworth 滤波器系数的设计方法，具体的算法原理推导可以参考陈佩青《数字信号处理教程》一书，此处只给出工程上可以应用的结论。

滤波器在电机驱动中的应用与算法选择

滤波器在电机驱动中的应用与算法选择在电机驱动中，滤波器是一种重要的组件，它能够帮助去除电机驱动中的噪声和不必要的频率成分，提高电机系统的性能和稳定性。

本文将探讨滤波器在电机驱动中的应用，并介绍一些常用的滤波算法。

一、滤波器的作用和应用滤波器在电机驱动中起到了关键的作用，它可以将输入信号中的干扰和噪声滤除，提供一个干净的输出信号供电机使用，从而保证电机的正常运行。

滤波器的应用广泛，下面我们将重点介绍几个常见的应用场景。

1. 电源滤波在电机驱动系统中，电源产生的噪声会干扰到电机的正常工作。

为了消除这些噪声，需要采用电源滤波器来滤除电源中的高频噪声。

常见的电源滤波器包括低通滤波器和陷波滤波器等。

2. 频率响应补偿电机驱动中，由于电路元件的频率响应限制，会导致输出信号的频率响应不平坦。

为了解决这一问题，可以通过使用频率响应补偿滤波器来改善输出信号的频率响应特性。

3. 限幅器在电机驱动中，为了避免过大的幅值对电机的损坏，通常会使用限幅器对输出信号进行限制。

限幅器可以根据需要对信号进行截断，确保输出信号的幅值在一个合理的范围内。

二、滤波算法选择在电机驱动中，常用的滤波算法有许多种。

在选择滤波算法时，需要根据具体的应用场景和需求来进行判断和决策。

下面将介绍一些常见的滤波算法，并分析其适用性。

1. 均值滤波算法均值滤波算法是一种简单、易于实现的滤波算法，它通过计算输入信号的均值来得到平滑后的输出信号。

该算法适用于对信号的高频噪声进行滤除，但对于存在脉冲噪声或快速变化的信号则效果较差。

2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种非线性滤波算法，它通过将输入信号的数值按大小排序，然后选择中间值作为输出信号。

该算法适用于对存在脉冲噪声的信号进行滤除，但对于快速变化的信号则效果不佳。

3. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，它可以根据系统模型和观测数据来估计真实状态，并对噪声进行补偿。

该算法适用于对信号进行精确的滤波和估计，但实现过程相对较为复杂。

数字信号处理中的滤波算法

数字信号处理中的滤波算法在数字信号处理领域中，滤波算法是一种广泛应用的技术，用于处理信号中的噪声、干扰以及其他所需的频率响应调整。

滤波算法通过改变信号的频谱特性，实现信号的增强、去噪和频率分析等功能。

本文将介绍几种常见的数字信号处理中的滤波算法，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。

一、低通滤波算法低通滤波算法是一种常见的滤波算法，用于去除高频信号成分，保留低频信号。

该算法通过选择适当的截止频率，将高于该频率的信号部分进行衰减。

常见的低通滤波算法有巴特沃斯滤波器、滑动平均滤波器和无限脉冲响应滤波器（IIR）等。

巴特沃斯滤波器是一种常见的无波纹、无相位失真的低通滤波器。

它通过设计适当的传递函数，实现对高频信号的衰减。

巴特沃斯滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

滑动平均滤波器是一种简单的低通滤波算法。

它通过取信号一段时间内的平均值，实现对高频成分的平滑处理。

滑动平均滤波器适用于对周期性干扰信号的去噪，以及对信号进行平滑处理的场景。

无限脉冲响应滤波器（IIR）是一种递归滤波器，具有较高的计算效率和频率选择能力。

IIR滤波器通过对输入信号和输出信号进行递推计算，实现对高频信号的衰减和滤除。

然而，在一些特殊应用场景中，IIR滤波器可能会引入稳定性和相位失真等问题。

二、高通滤波算法与低通滤波相反，高通滤波算法用于去除低频信号成分，保留高频信号。

高通滤波算法通常用于信号的边缘检测、图像锐化和音频增强等处理。

常见的高通滤波算法有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应滤波器和基于梯度计算的滤波器等。

巴特沃斯滤波器同样适用于高通滤波。

通过设计适当的传递函数，巴特沃斯滤波器实现对低频信号的衰减，保留高频信号。

巴特沃斯高通滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

无限脉冲响应滤波器同样具有高通滤波的功能。

通过对输入信号和输出信号进行递推计算，IIR滤波器实现对低频信号的衰减和滤除。

然而，IIR滤波器在一些特殊应用场景中可能引入稳定性和相位失真等问题。

ab3dmot

ab3dmot简介AB3DMOT是一个提出了准确、简单、实时的3DMOT框架。

创新它不是在2D图像空间或者鸟瞰图视角下进行3D MOT，而是将Kalman 过滤器拓展到了3D领域，包括3D 位置、尺寸、速度和方向。

提出了新的评估矩阵可以更好地评估追踪结果（解决单一trajectory confidence threshold的问题，此评价方法平均了多个threshold，更好的反应了MOTA与MOTP的特性）框架Kalman过滤器(预测+更新)、匈牙利算法，代价矩阵是IoU矩阵主要分为5部分3D目标识别模块：(x, y, z, l, w, h, θ, s)，PointRCNN的识别结果，包括中心坐标(x,y,z)、长宽高(l,w,h)、转向角(θ)、置信度(s) 3D卡尔曼滤波（预测）：使用匀速运动模型数据关联：匈牙利算法，代价矩阵是根据3DIOU计算得到的，多项式时间内解决(O(n3))3D卡尔曼滤波（更新）：根据贝叶斯规则，将匹配成功的识别结果和轨迹加权平均，在这里涉及到了orientation修正的问题，如果detection和预测角度相差大于π，则将预测结果+π/2进行修正Birth&Death轨迹：Birth轨迹可能受到false positive的影响、Death可能会受到missing detection的影响评估指标sMOTA实验结果3D detector：影响最大的模块，对比3D 和2D识别器，结果是3D 远优于2D，因此可以看出识别质量是追踪过程中最重要的，这里也许缺少不同3D detector之间的对比，可以更好的看出detector对tracking 的影响。

2D&3D卡尔曼过滤器：3D优于2D，深度信息对追踪有帮助角速度：有角速度反而会降低性能，可能是因为车辆行驶过程中没有明显的角速度变化，因此加入这个维度的信息反而会带来噪声方向校正：加入后也会提高性能，如果考虑修改detection的角度会怎样？IoU(min)：越大性能降低越明显新轨迹判定参数Fmin：小一些会提高精度并且减少FN数量，但是会加大IDS；大一些会会减少遮挡带来的问题，但是精度和准确的都会下降源码阅读main.py：程序入口model.py：AB3DMOT模型，Kalman预测更新和匈牙利匹配过程kalman_filter.py：Kalman模型，涉及到了方向校正预测和更新的具体操作，包括相关矩阵的参数的设置trk_conf_threshold.py：删除置信度太小的tracking结果，提交KITTI进行2D MOT评估之前的步骤visualization.py：用于可视化数据读取和结果存储逐帧追踪结果保存#main.py 逐帧接上# saving results, loop over each tracklet#结果保存，遍历每一条轨迹for frame in range(min_frame, max_frame + 1):#...追踪过程for d in trackers:bbox3d_tmp = d[0:7] # h, w, l, x, y, z, theta in camera coordinateid_tmp = d[7] # 每个识别结果对应的轨迹ID，与输入数据相比，输出数据只多增加了这一项ori_tmp = d[8]type_tmp = det_id2str[d[9]]bbox2d_tmp_trk = d[10:14]conf_tmp = d[14]# save in detection format with track ID, can be used for dection evaluation and tracking visualization。

均值滤波、中值滤波、高斯滤波公式

均值滤波、中值滤波、高斯滤波的公式如下：
1.均值滤波：使用邻域平均法，用均值代替原图像中的各个像素值。

设有一个滤波
模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=∑f（x，y）/m m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

2.中值滤波：其数学公式为y[n]=median(x[n-k],…,x[n],…,x[n+k]) 其中x xx是原始
信号，y yy是滤波后的信号，n nn是当前位置，k kk是窗口大小。

3.高斯滤波：高斯函数可以用来模拟存在噪声的图像。

假设有一幅大小为N×N像
素的图像f(x,y)，那么任意一点(x,y)上的像素值可以用高斯函数来描述：
f(x,y)=∫∫f(u,v)exp[-{(u-x)^2+(v-y)^2}/2σ^2]dudv 其中，f(u,v)是原始图像上(u,v)点的像素值，σ是高斯滤波参数，表示高斯函数的“宽度”。

以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询专业人士。

卡尔曼滤波算法及其代码

卡尔曼滤波算法及其代码下⾯整篇⽂章都是转载的。

最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等⼈的研究⼯作，后⼈统称为维纳滤波理论。

从理论上说，维纳滤波的最⼤缺点是必须⽤到⽆限过去的数据，不适⽤于实时处理。

为了克服这⼀缺点，60年代Kalman把状态空间模型引⼊滤波理论，并导出了⼀套递推估计算法，后⼈称之为卡尔曼滤波理论。

卡尔曼滤波是以最⼩均⽅误差为估计的最佳准则，来寻求⼀套递推估计的算法，其基本思想是：采⽤信号与噪声的状态空间模型，利⽤前⼀时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。

它适合于实时处理和计算机运算。

现设线性时变系统的离散状态防城和观测⽅程为：X(k) = F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1)Y(k) = H(k)·X(k)+N(k)其中X(k)和Y(k)分别是k时刻的状态⽮量和观测⽮量F(k,k-1)为状态转移矩阵U(k)为k时刻动态噪声T(k,k-1)为系统控制矩阵H(k)为k时刻观测矩阵N(k)为k时刻观测噪声则卡尔曼滤波的算法流程为：1. 预估计X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)2. 计算预估计协⽅差矩阵C(k)^=F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)'Q(k) = U(k)×U(k)'3. 计算卡尔曼增益矩阵K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)R(k) = N(k)×N(k)'4. 更新估计X(k)~=X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^]5. 计算更新后估计协防差矩阵C(k)~ = [I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'6. X(k+1) = X(k)~C(k+1) = C(k)~重复以上步骤其c语⾔实现代码如下：#include "stdlib.h"#include "rinv.c"int lman(n,m,k,f,q,r,h,y,x,p,g)int n,m,k;double f[],q[],r[],h[],y[],x[],p[],g[];{ int i,j,kk,ii,l,jj,js;double *e,*a,*b;e=malloc(m*m*sizeof(double));l=m;if (l<n) l=n;a=malloc(l*l*sizeof(double));b=malloc(l*l*sizeof(double));for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ ii=i*l+j; a[ii]=0.0;for (kk=0; kk<=n-1; kk++)a[ii]=a[ii]+p[i*n+kk]*f[j*n+kk];}for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ ii=i*n+j; p[ii]=q[ii];for (kk=0; kk<=n-1; kk++)p[ii]=p[ii]+f[i*n+kk]*a[kk*l+j];}for (ii=2; ii<=k; ii++){ for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=m-1; j++){ jj=i*l+j; a[jj]=0.0;for (kk=0; kk<=n-1; kk++)a[jj]=a[jj]+p[i*n+kk]*h[j*n+kk];}for (i=0; i<=m-1; i++)for (j=0; j<=m-1; j++){ jj=i*m+j; e[jj]=r[jj];for (kk=0; kk<=n-1; kk++)e[jj]=e[jj]+h[i*n+kk]*a[kk*l+j];}js=rinv(e,m);if (js==0){ free(e); free(a); free(b); return(js);} for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=m-1; j++){ jj=i*m+j; g[jj]=0.0;for (kk=0; kk<=m-1; kk++)g[jj]=g[jj]+a[i*l+kk]*e[j*m+kk];}for (i=0; i<=n-1; i++){ jj=(ii-1)*n+i; x[jj]=0.0;for (j=0; j<=n-1; j++)x[jj]=x[jj]+f[i*n+j]*x[(ii-2)*n+j];}for (i=0; i<=m-1; i++){ jj=i*l; b[jj]=y[(ii-1)*m+i];for (j=0; j<=n-1; j++)b[jj]=b[jj]-h[i*n+j]*x[(ii-1)*n+j];}for (i=0; i<=n-1; i++){ jj=(ii-1)*n+i;for (j=0; j<=m-1; j++)x[jj]=x[jj]+g[i*m+j]*b[j*l];}if (ii<k){ for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ jj=i*l+j; a[jj]=0.0;for (kk=0; kk<=m-1; kk++)a[jj]=a[jj]-g[i*m+kk]*h[kk*n+j];if (i==j) a[jj]=1.0+a[jj];}for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ jj=i*l+j; b[jj]=0.0;for (kk=0; kk<=n-1; kk++)b[jj]=b[jj]+a[i*l+kk]*p[kk*n+j];}for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ jj=i*l+j; a[jj]=0.0;for (kk=0; kk<=n-1; kk++)a[jj]=a[jj]+b[i*l+kk]*f[j*n+kk];}for (i=0; i<=n-1; i++)for (j=0; j<=n-1; j++){ jj=i*n+j; p[jj]=q[jj];for (kk=0; kk<=n-1; kk++)p[jj]=p[jj]+f[i*n+kk]*a[j*l+kk];}}free(e); free(a); free(b);return(js);}C++实现代码如下：============================kalman.h================================// kalman.h: interface for the kalman class.////////////////////////////////////////////////////////////////////////#if !defined(AFX_KALMAN_H__ED3D740F_01D2_4616_8B74_8BF57636F2C0__INCLUDED_)#define AFX_KALMAN_H__ED3D740F_01D2_4616_8B74_8BF57636F2C0__INCLUDED_#if _MSC_VER > 1000#pragma once#endif // _MSC_VER > 1000#include <math.h>#include "cv.h"class kalman{public:void init_kalman(int x,int xv,int y,int yv);CvKalman* cvkalman;CvMat* state;CvMat* process_noise;CvMat* measurement;const CvMat* prediction;CvPoint2D32f get_predict(float x, float y);kalman(int x=0,int xv=0,int y=0,int yv=0);//virtual ~kalman();};#endif // !defined(AFX_KALMAN_H__ED3D740F_01D2_4616_8B74_8BF57636F2C0__INCLUDED_) ============================kalman.cpp================================#include "kalman.h"#include <stdio.h>/* tester de printer toutes les valeurs des vecteurs*//* tester de changer les matrices du noises *//* replace state by cvkalman->state_post */CvRandState rng;const double T = 0.1;kalman::kalman(int x,int xv,int y,int yv){cvkalman = cvCreateKalman( 4, 4, 0 );state = cvCreateMat( 4, 1, CV_32FC1 );process_noise = cvCreateMat( 4, 1, CV_32FC1 );measurement = cvCreateMat( 4, 1, CV_32FC1 );int code = -1;/* create matrix data */const float A[] = {1, T, 0, 0,0, 1, 0, 0,0, 0, 1, T,0, 0, 0, 1};const float H[] = {1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0};const float P[] = {pow(320,2), pow(320,2)/T, 0, 0,pow(320,2)/T, pow(320,2)/pow(T,2), 0, 0,0, 0, pow(240,2), pow(240,2)/T,0, 0, pow(240,2)/T, pow(240,2)/pow(T,2)const float Q[] = {pow(T,3)/3, pow(T,2)/2, 0, 0,pow(T,2)/2, T, 0, 0,0, 0, pow(T,3)/3, pow(T,2)/2,0, 0, pow(T,2)/2, T};const float R[] = {1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0};cvRandInit( &rng, 0, 1, -1, CV_RAND_UNI );cvZero( measurement );cvRandSetRange( &rng, 0, 0.1, 0 );rng.disttype = CV_RAND_NORMAL;cvRand( &rng, state );memcpy( cvkalman->transition_matrix->data.fl, A, sizeof(A));memcpy( cvkalman->measurement_matrix->data.fl, H, sizeof(H));memcpy( cvkalman->process_noise_cov->data.fl, Q, sizeof(Q));memcpy( cvkalman->error_cov_post->data.fl, P, sizeof(P));memcpy( cvkalman->measurement_noise_cov->data.fl, R, sizeof(R));//cvSetIdentity( cvkalman->process_noise_cov, cvRealScalar(1e-5) );//cvSetIdentity( cvkalman->error_cov_post, cvRealScalar(1));//cvSetIdentity( cvkalman->measurement_noise_cov, cvRealScalar(1e-1) );/* choose initial state */state->data.fl[0]=x;state->data.fl[1]=xv;state->data.fl[2]=y;state->data.fl[3]=yv;cvkalman->state_post->data.fl[0]=x;cvkalman->state_post->data.fl[1]=xv;cvkalman->state_post->data.fl[2]=y;cvkalman->state_post->data.fl[3]=yv;cvRandSetRange( &rng, 0, sqrt(cvkalman->process_noise_cov->data.fl[0]), 0 );cvRand( &rng, process_noise );}CvPoint2D32f kalman::get_predict(float x, float y){/* update state with current position */state->data.fl[0]=x;state->data.fl[2]=y;/* predict point position *//* x'k=A鈥 k+B鈥 kP'k=A鈥 k-1*AT + Q */cvRandSetRange( &rng, 0, sqrt(cvkalman->measurement_noise_cov->data.fl[0]), 0 );cvRand( &rng, measurement );/* xk=A?xk-1+B?uk+wk */cvMatMulAdd( cvkalman->transition_matrix, state, process_noise, cvkalman->state_post );/* zk=H?xk+vk */cvMatMulAdd( cvkalman->measurement_matrix, cvkalman->state_post, measurement, measurement ); /* adjust Kalman filter state *//* Kk=P'k鈥 T鈥?H鈥 'k鈥 T+R)-1xk=x'k+Kk鈥?zk-H鈥 'k)Pk=(I-Kk鈥 )鈥 'k */cvKalmanCorrect( cvkalman, measurement );float measured_value_x = measurement->data.fl[0];float measured_value_y = measurement->data.fl[2];const CvMat* prediction = cvKalmanPredict( cvkalman, 0 );float predict_value_x = prediction->data.fl[0];float predict_value_y = prediction->data.fl[2];return(cvPoint2D32f(predict_value_x,predict_value_y));}void kalman::init_kalman(int x,int xv,int y,int yv){state->data.fl[0]=x;state->data.fl[1]=xv;state->data.fl[2]=y;state->data.fl[3]=yv;cvkalman->state_post->data.fl[0]=x; cvkalman->state_post->data.fl[1]=xv; cvkalman->state_post->data.fl[2]=y; cvkalman->state_post->data.fl[3]=yv; }。

基于多通道GAN的图像去噪算法

第42卷第3期通信学报V ol.42No.3 2021年3月Journal on Communications March 2021基于多通道GAN的图像去噪算法王洪雁1,2,3，杨晓2，姜艳超2，汪祖民2（1. 浙江理工大学信息学院，浙江杭州 310018；2. 大连大学信息工程学院，辽宁大连 116622；3. 五邑大学智能制造学部，广东江门 529020）摘要：针对图像采集和传输过程中所产生噪声导致后续图像处理能力下降的问题，提出基于生成对抗网络（GAN）的多通道图像去噪算法。

所提算法将含噪彩色图像分离为RGB三通道，各通道基于具有相同架构的端到端可训练的GAN实现去噪。

GAN生成网络基于U-net衍生网络以及残差块构建，从而可参考低级特征信息以有效提取深度特征进而避免丢失细节信息；判别网络则基于全卷积网络构造，因而可获得像素级分类从而提升判别精确性。

此外，为改善去噪能力且尽可能保留图像细节信息，所构建去噪网络基于对抗损失、视觉感知损失和均方误差损失这3类损失度量构建复合损失函数。

最后，利用算术平均方法融合三通道输出信息以获得最终去噪图像。

实验结果表明，与主流算法相比，所提算法可有效去除图像噪声，且可较好地恢复原始图像细节。

关键词：图像去噪；生成对抗网络；通道分离；复合感知损失中图分类号：TP391文献标识码：ADOI: 10.11959/j.issn.1000−436x.2021049Image denoising algorithm based on multi-channel GANWANG Hongyan1,2,3, YANG Xiao2, JIANG Yanchao2, WANG Zumin21. School of Information Science and Technology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China2. College of Information Engineering, Dalian University, Dalian 116622, China3. Faculty of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen 529020, ChinaAbstract: Aiming at the issue that the noise generated during image acquisition and transmission would degrade the abil-ity of subsequent image processing, a generative adversarial network (GAN) based multi-channel image denoising algo-rithm was developed. The noisy color image could be separated into red-green-blue (RGB) three channels via the pro-posed approach, and then the denoising could be implemented in each channel on the basis of an end-to-end trainable GAN with the same architecture. The generator module of GAN was constructed based on the U-net derivative network and residual blocks such that the high-level feature information could be extracted effectively via referring to the low-level feature information to avoid the loss of the detail information. In the meantime, the discriminator module could be demonstrated on the basis of fully convolutional neural network such that the pixel-level classification could be achieved to improve the discrimination accuracy. Besides, in order to improve the denoising ability and retain the image detail as much as possible, the composite loss function could be depicted by the illustrated denoising network based on the following three loss measures, adversarial loss, visual perception loss, and mean square error (MSE). Finally, the re-sultant three-channel output information could be fused by exploiting the arithmetic mean method to obtain the final de-noised image. Compared with the state-of-the-art algorithms, experimental results show that the proposed algorithm can remove the image noise effectively and restore the original image details considerably.Keywords: image denoising, generative adversarial network, channel separation, joint perception loss收稿日期：2020−11−13；修回日期：2021−01−28基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61301258, No.61871164）；浙江省自然科学基金重点资助项目（No.LZ21F010002）；中国博士后科学基金资助项目（No.2016M590218）Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61301258, No.61871164), Key Projects of Natural Science Foundation of Zhejiang Province (No.LZ21F010002), China Postdoctoral Science Foundation (No.2016M590218)·230·通信学报第42卷1引言近年来，图像处理技术的快速进步，使其在医学影像、卫星遥感以及智能监控等应用领域获得持续关注。

块匹配三维协同滤波算法（BM3D）在探地雷达图像去噪的应用

362023年12月上第23期总第419期科技创新驱动China Science & Technology Overview0 引言探地雷达法是市政道路地下缺陷探测的有效方法，具有方便、高效、精准的特点。

随着市场需求的大量增加，探地雷达数据和图像呈现指数增长，传统的人工识别病害体方法已经不能满足日益增长的探地雷达图像识别需求，借助人工智能算法实现病害体图像的自动识别一个很好的解决方法。

然而，含有复杂干扰的低质量待识别探地雷达图像是这一方法的瓶颈所在。

图像去噪是图像处理科学中增强信噪比、提高图像质量的重要分支，在数据图像爆炸性增长的今天，这一分支已经得到了长足的发展，大量的去噪算法、改进算法喷薄而出，有如基于概率统计学、偏微分方程、光谱分析、小波分析等的图像去噪算法[1]。

经典高斯滤波对噪声敏感，能有效去除显性噪声，但对图像边缘的处理略显不足。

Tomasi.C 和 Manduchi.R [2]提出的双边滤波加强了对图像边缘的保护处理，但对高频噪声的处理效果不够好。

非局部算法（Non-Local）在去噪的同时，能有效保护图像边缘，但是计算复杂，耗时较多，执行效率有待提升。

Buades A 等[3]提出的非局部平均算法（Non-Local Means，NLM），其图像去噪效果较好，但仍对原图像结构具有明显的破坏性。

Kostadin Dabov 等[4]首次提出块匹配三维协同滤波算法（Block-Matching and 3D Filtering，BM3D），该算法结合非局部均值（NLM）和三维变换域滤波的思想，通过数据块匹配算法将相似的数据块匹配、结合成为三维矩阵数据体，并对所得的三维矩阵数据体进行三维逆变换，使每个三维矩阵在变换域内获得一个稀疏表达，分离噪声系数与有效信号系数[5]。

BM3D 去噪算法广泛应用于图像去噪工程，该算法去噪效果明显，大幅度提升图像信噪比。

崔程程[6]提出基于自适应滤波的BM3D 降噪算法，提高了图像去噪质量和图像结构相似度，同时避免了传统算法的边缘振铃效用，实际应用效果更佳。

matlab点云半径滤波代码

一、概述在地球科学、医学影像处理、机器人感知等领域，点云数据的处理和分析起着至关重要的作用。

而在点云数据处理中，半径滤波是一种常用的方法，它能够有效地去除噪点和异常值，提高点云数据的质量和准确性。

而在Matlab中，我们可以通过编写代码来实现点云的半径滤波，今天我们将重点讨论如何使用Matlab实现点云的半径滤波。

二、点云数据1. 点云数据是由大量的三维点组成的数据集，它可以用来表示物体表面的几何和颜色信息。

2. 点云数据通常是通过激光雷达、三维扫描仪或者摄像头等设备获得。

3. 点云数据的质量和准确性对于后续的处理和分析至关重要，而半径滤波正是一种常用的方法来提高点云数据的质量。

三、点云半径滤波原理1. 点云半径滤波的原理是基于Kd树的搜索算法，它主要通过计算每个点周围的邻域点的距离来判断是否为噪点。

2. 对于每个点，我们可以设定一个半径r，然后搜索其邻域内距离小于r的点，将距离大于r的点剔除，最终得到经过半径滤波后的点云数据。

四、Matlab实现点云半径滤波代码1. 导入点云数据```matlabptcloud = pcread('pointcloud.ply');```2. 定义半径r和最小邻域点数```matlabr = 0.1;minPts = 5;```3. 构建Kd树```matlabptCloudKd = createns(ptCloud.Location,'NSMethod','kdtree'); ```4. 遍历点云数据进行半径滤波```matlabidx = rangesearch(ptCloudKd,ptCloud.Location,r);for i = 1:length(idx)if length(idx{i}) < minPtsptCloud.Location(i,:) = NaN;endend```5. 去除NaN值```matlabptCloud = select(ptCloud,find(all(~isnan(ptCloud.Location),2))); ```五、代码说明1. 首先我们通过pcread函数导入点云数据，然后定义了半径r和最小邻域点数minPts。