Multi Objetivo Algoritmos De Rastreo En 3D

MULTIOBJETIVO
ALGORITMOS
DE RASTREO
EN 3D

LOS DATOS GENERADOS POR LADAR
El conteo de fotones Ladar (radar láser) consiste en la
iluminación láser (transmisión-ter) y el sensor
(receptor) en el mismo lugar (la configuración
monoestático).
El registro de la actividad Ladar es un archivo
almacenado en un disco duro. un segundo de datos
12,000 contiene imágenes 2D, cada uno de los cuales
tienetamaño de 32 × 32, y cada pixel almacena 16 bits
de datos. Usamos 200 imágenes en 2D para crear un
marco 3D. Así, la velocidad marco se reduce desde 12
kHz hasta 60 Hz El archivo con 300 cuadros Representa
acumulativo 300/60 = 5 minutos de tiempo real de
funcionamiento y contiene 300 × 200 = 60,000 de
prima Imágenes 2D. El tamaño de este archivo es de
unos 125 MB.

Los grupos de 200 imágenes en brutocorresponden correspondencia
a un tren de pulsos de 200 el láser; cada uno de los 32 × 32
imágenes es el regreso de una prensa láser. Los valores de los píxeles
Cualquiera de esta imagen a un tiempo de correspondencia relativa
entre la prensa por la emisión láser y la detección de prensa por Esta
píxeles del sensor, o que representan el techo (cuando No espere más
por vuelta). El tiempo deintegración para una imagen de 32 × 32 es
de 100 microsegundos. Si durante este intervalo de tiempo de 100
microsegundos a píxel no es golpeado por un fotón, entonces su valor
es en septiembre al valor techo. Interpretamos los valores que no son
de techo de píxeles como los contenedores de la gama.
Debido a la señal muy débil (láser es seguro para la vista), y por lo
tanto muy pequeño número de fotonespor cada 32 × 32 imagen
(como resultado de una prensa), se obtiene muy poca información
acerca de la escena. Además, el patrón de cada imagen está
fuertemente distorsionado por un ruido Que es principalmente
generada por el sensor.
Cada imagen 3D se crea a partir de 200 32 × 32 imágenes como
sigue: Para cada píxel (x, y) se calcula el histograma de ocurrencias
de contenedores oscilar entre undesplazamiento (por ejemplo, 10) y
el techo -. compensar Ahora, g (x, y, z) es el recuento de los fotones
detectados por el sensor en (x, y) y que se refleja de la distancia z.
No hay otros transmisores
Resulta que La imagen 3D Nuevo tiene un tamaño de 32 × 32 × 600.

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES EN
3D
La imagen 3D en bruto se rellena con demasiados vóxeles distintos de
cero, algunos de los cualesrep-resienten la detección de ruido. Desde
voxels ruido Representación tienen valores bajos (típicamente, 1 o 2
fotones), podríamos eliminar el ruido por umbralización. Sin embargo,
esto no eliminaría muchos de los valores extremos cuya
correspondencia con los objetos pequeños en la escena. Hay entre un
delicado equilibrio eliminando valores atípicos y la pérdida de las formas
de los objetos deinterés.
La reducción de ruido Las siguientes funciones son seleccionables por el
usuario:
1. Thresholding
2. Umbral y gobierno de la mayoría
3. Parzen Windows y umbralización
Los algoritmos de umbralización seleccionables son: un umbral fijo, un
porcentaje fijo pico de valor voxel, una combinación fija convexa de
porcentaje fijo de pico voxel valor y el valor pasado (la media móvil), o
de otro umbralhíbrido.
El gobierno de la mayoría se toma de morfología matemática, que
utiliza local pro-procesamiento para establecer nuevos valores de
imagen. Uno de los planes es la siguiente. 

Nosotros consideramos la posibilidad de un voxel interna y sus
alrededores 3 × 3 × 3. 
Consideramos que el número de voxels distintos de cero en este
barrio. Este número está entre 0 y 27. Nosotros hacemos la siguienteregla de decisión. Hemos establecido el nuevo valor del voxel inicial
a 1 o 0 dependiendo del número de voxels distinto de cero si es
mayor de 2 o no, respectivamente. En realidad, el gobierno de la
mayoría (De acuerdo con la definición original) Funciona con
imágenes binarias, así que usamos el umbral primero en indicar si el
valor del voxel es significativo o insignificante, y luego usamos...