怎样借助CUDA对点云进行滤波、降噪等处理

灯里的团子火箭炮 2018-10-26 01:18:33

刚刚开始学习三维视觉这一块，老师让我们用CUDA做一个点云滤波、降噪或其他处理的程序，不借助PCL的函数该怎么完成呢，网上关于点云处理的资料好像也很少，基础阶段有哪些应该看的东西呢，求大神帮助！

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Flynn_The_Great 2019-09-20

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CUDA 只是开启显卡计算加速作用，用硬件进行提速 PCL 是标准开源的点云库，处理点云数据这两个是两码事，不借助PCL的，那就需要借助别的第三方库或者自己写函数处理开源的PCL官方说明里面有很多例程可以看看

FFmpeg+CUDA硬件加速原理与案例实战FFmpeg系列之35FFmpeg第2季编解码专题之5：FFmpeg+CUDA硬件加速原理与案例实战本课程主要讲解的知识点包括：GPU高性能编程CUDA入门、CUDA编程模型的原理解析、CUDA编程小白案例入门实战、CUDA官方经典案例实战与解析、FFmpeg+CUVID硬件加速原理与命令行、Qt+FFmpeg实现cuda硬解码加速代码实战等。---------------------------------------------------------------目前FFmpeg第二季【编解码专题】，主要包括以下课程：FFmpeg4.3系列之31：图像格式与压缩FFmpeg4.3系列之32：MPEG-1/2视频编解码FFmpeg4.3系列之33：H.264/H.265视频编码FFmpeg4.3系列之34：FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速FFmpeg4.3系列之35：FFmpeg+CUDA硬件加速

双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。如果它们很小(< 10)，过滤器就不会有太大的效果，而如果它们很大(> 150)，它们就会有非常强的效果，使图像看起来“卡通化”。由于高斯滤波去降噪，会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。

针对以上不足之处，我们的改进就在于应用更多三维重建方法、完善算法的比较过程，得到更多细节上的结果，得到各种算法的适用情况，从而可以针对性地使用对应算法。容，从而我们可以在兴趣和学习目标的双重鼓励下，圆满完成本次实验任务，虽然本系统仍然有改进的地方，但是我们已经对这个系统有了足够的了解，这次实。使用 SFM 进行稀疏重建。从获得的 3D 点云中，筛选出那些可以投影到参考图像上的 3D 点，并且该点。逼真的优点，能较好的实现现实事物的虚拟化，该方法尤其适合那些难以用 CAD。

在ubuntu系统下显示并保存速腾16线激光雷达点云数据，转化点云数据格式用来完成在MATLAB中的激光雷达和双目相机外参标定

基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。 1. 相关概念（1）彩色图像与深度图像彩色图像也叫作RGB图像，R、G、B三个分量对应于红、绿、蓝三个通道的颜色，它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级。RGB颜色空间是构成多彩现实世界的基础。深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像

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