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本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
激光雷达图像中的军事目标检测
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