基于红外图像特征分割的点云目标识别系统

来源：激光与红外杂志2026年第2期北京时间：

作者：于洋

单位：长春电子科技学院 电子工程学院,吉林 长春 130012；

摘要：为了提高目标识别正确率和改善目标点云的三维重建效果,设计了基于红外图像特征分割的点云目标识别系统,提出了基于红外图像特征分割的目标边界约束算法。利用红外图像同质性构建目标区域最优分形面积函数。构造了红外图像对激光雷达投影区域的映射比率函数,完成了对目标点云最优边界的提取。在包含建筑物及树木等背景的测试环境中,以小型轿车为实验目标,在三种不同测试条件下对比了包围盒算法与本算法之间的测试效果。实验结果显示,本算法重建的目标点云边界更清晰,点云总量更精炼。在三种不同测试条件下,包围盒算法的正确率分别为952、824和785,而本算法的分别为955、942和901。并且目标点云的总量与检出速度均优于包围盒算法。系统在实际复杂情况下的识别正确率与速度均有一定提升。

关键词：目标识别;红外图像特征分割;边界约束;分形参数

基金资助：吉林省教育厅科学技术研究项目(No.JJKH20230815KJ)；吉林省高教科研课题项目(No.JGJX2023D759)；吉林省教育科学规划课题项目(No.GH23357)资助。