Matlab：将图像信息融合到激光雷达点云

最新推荐文章于 2025-02-11 08:58:00 发布
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文章标签： matlab 数码相机 计算机视觉 点云
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本文展示了如何在Matlab中融合激光雷达点云数据与图像信息，包括加载数据、坐标转换、数据融合及保存结果，旨在提供更全面的环境感知，适用于自动驾驶和机器人导航等领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概述：
本文介绍了如何使用Matlab将图像信息融合到激光雷达点云数据中。激光雷达和相机是常用的传感器，它们可以捕获不同角度和分辨率的环境信息。将这两种信息融合可以提供更全面和准确的环境感知。我们将使用Matlab作为开发平台，并提供相应的源代码示例。

步骤1：加载激光雷达点云数据和图像

首先，我们需要加载激光雷达点云数据和图像。点云数据通常以二进制格式存储，可以使用Matlab内置的函数 pcread 来读取点云数据文件。图像可以使用 imread 函数加载。以下是加载激光雷达点云数据和图像的示例代码：

% 加载激光雷达点云数据
pointCloudData = pcread('point_cloud.pcd');

% 加载图像
imageData
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Matlab实现激光雷达点云中的图像信息融合
FqLibrary的博客
09-28 487
激光雷达通过发射激光束并测量返回的反射光线来获取目标的三维坐标信息，而图像传感器则捕获目标的二维图像信息。通过将图像信息映射到对应的点云位置上，我们可以在点云中显示目标的颜色信息，从而提高感知和识别的准确性。为了将图像信息融合到激光雷达点云中，我们需要将图像信息映射到点云的对应位置上。首先，我们需要获取激光雷达点云的坐标信息以及图像的尺寸。确保点云和图像数据对应的坐标系一致，以及点云和图像数据的分辨率适配。首先，我们需要加载激光雷达点云数据和相应的图像数据。步骤一：加载激光雷达点云数据和图像数据。
使用OpenCV和PCL进行2D图像到3D点云的转换
api_debug626的博客
09-22 710
然后，通过归一化视差图，得到深度图。最后，遍历深度图中的每个像素点，根据像素的深度值构造对应的3D点，并将其添加到点云中。总结起来，本文介绍了使用OpenCV和PCL将2D图像转换为3D点云的方法，并给出了相应的示例代码。接下来，我们将展示一个示例代码，该代码可以加载一张2D图像，并将其转换为3D点云。需要注意的是，在示例代码中，我们创建了一个空的点云对象，并通过循环将每个3D点添加到点云中。通过运行上述代码，我们可以将2D图像转换为3D点云，并通过PCL库对点云进行进一步的处理或可视化。
matlab 实现 图片到3d点云的方法
HHQ1112的博客
06-20 728
其中 U 是一个 m x m 的正交矩阵，S 是一个对角矩阵，其主对角线上的元素是按照非负的奇异值 s1, s2, ..., s_min(m,n) 降序排列的，V 是一个 n x n 的正交矩阵。首先基础矩阵的公式推导 因为 x‘ =K*x x是相机坐标系在归一化平面上的坐标(x,y,1) x‘ 是像素坐标系上的点的坐标。得出的结论 ATA 的特征值分解的V 就是svd(A)的 V；其中 V 是由 A 的特征向量构成的正交矩阵，D 是一个对角矩阵，对角线上的元素是 A 的特征值。
关于把图像中pixel投影到3d点云，附着在dsm模型上的任务
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Ajaxm的博客
02-11 416
读取DSM和光学图像。使用RPC参数将图像像素映射到地理坐标系统。从DSM中获取对应位置的高度信息。将这些信息作为三维坐标生成点云。使用光学图像的像素颜色值作为纹理附加到点云上。使用Open3D进行可视化。
PCL点云-RGBD图像转换到点云
12-20
ROS： RGBD图像(rgb图像，深度图像)转换到点云pcd文件
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点云侠的博客
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点云侠的博客
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【图像融合】matlab实现图像融合及代码示例
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02-21 7696
图像融合是一种将来自多个源的多个图像合并为一个图像的技术，目的是保留有用的信息并减少冗余。：最简单的融合方法，根据预设的权重对各图象相应像素值进行加权求和。：根据图像内容的区域特性来进行融合，例如使用区域强度统计信息。：通过调整图像直方图来实现融合，例如通过匹配直方图的形状。在特征提取阶段进行融合，例如融合SIFT、SURF等特征描述符。在决策层面进行融合，例如将多个图像分类器的决策结果结合起来。：逐层融合图像的不同分辨率。：使用小波变换将图像分解为不同尺度和方向，然后融合这些系数。
激光雷达点云 相机图像 信息融合 联合标定
拔萝卜的小白TWO的博客
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激光雷达的点云与相机的图像的信息融合 需要进行两者之间的时间同步，然后再就是信息的融合。 个人感觉，这是一种前融合。
点云与图像融合
叶
08-14 1407
貌似没有完全贴合，但是差不多了，那么应该是激光点云不准，跟代码无关。注意相机位姿：相机坐标系到世界坐标系。点云需要世界到相机，因此需要做一个逆。
2022使用MATLAB进行相机和激光雷达的标定（有重大更新）
m0_46611008的博客
04-28 6034
目前有不少博客已经写过了使用MATLAB完成相机和激光雷达的标定，但是在做的时候发现和官方以及其他博客中写的已经不同了。MATLAB已经可以实现直接由图像和点云直接输出外参（无需再手动导入相机内参）的整个过程。 和之前所有版本不同，本版本无需像之前一样不留空白（当然仍然推荐不留空白），上下左右都可以使用padding（如下图）。并且无需再输入长于宽（之前如6*8） 关于标定板的制作这里姐不在赘述，大家根据需求定制，值得注意的是不要形变太大即可。 关于如何提取图像和点云并转成pcd格式可以参考：
一文详解多线激光雷达与相机标定实战
3D视觉工坊
07-23 681
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达一 相机内参标定相机内参标定建议使用matlab工具箱，简单易用，鲁棒性高。相机内参标定的标定板自行打印，打印材质需要硬质材质，不容易弯曲变形，建议用雪弗板，打印店很多。matlab识别不了中间带aruco码的板子，需要打印黑白棋盘格标定板，类似下图：ubuntu系统的matlab安装教程：https://www.cnblogs.c...
Matlab Lidar Camara Calibrator使用方法及雷达点云对相机的标定
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但是分辨率低，帧率低，易受恶劣天气（雨雾雪）影响，且激光雷达比较昂贵。得到标定结果如下：能看出标定板上覆盖了蓝色的点云，点云数据中也赋上了图片中的颜色，包括地砖的颜色，左下角为每幅图标定的标定误差，中间为像素误差，右边为重建误差。Matlab会自动导入数据并计算相机内参，然后开始进行相机和点云数据的处理，并进行自动标定，但自动标定结果一般较差，会提示没有探测到目标，这都是正常现象。首先选择Edit ROI，也就是划定一个棋盘格（标定板）的范围，不用太大，能将所有采样的标定板包含在内就行，如图所示。
图像融合概述
Lily的博客
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多源图像融合简述 图像融合的概念：融合是一种图像增强方法，应用于摄影可视化、物体跟踪、医学诊断、遥感监测等诸多领域。 图像融合的意义：图像融合是理解图像和计算机视觉领域重要的技术，进行多源数据智能融合，可以实现比单一传感器数据决策更精确，融合的图像更符合人和机器的视觉特性，也有利于更进一步对图像进行目标识别和检测。 图像融合的层次分类（按照融合时间）：  基于像素的融合；  基于特征的融合；（特征融合是对多源图像进行特征提取、再进行特征拼接融合。该融合方法具有较高的可信度和准确度。）  基于决策的融合
点云+图像融合3D目标检测的时序方法
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包括这两个模块，我们称为BEVFusion4D的框架在3D对象检测方面取得了最先进的结果，在nuScenes验证集上分别有72.0%的mAP和73.5%的NDS，在nuScenes测试集上分别为73.3%的mAP与74.7%的NDS。基于FusionFormer对输入模态表示的灵活适应性，我们提出了一种深度预测分支，可以添加到框架中，以提高基于相机的检测任务中的检测性能。我们在nuScenes数据集上评估了我们的方法，并在3D物体检测任务中实现了72.6%的mAP和75.1%的NDS，优于最先进的方法。
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