【摘 要】
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为了获得分辨率高、清晰的激光雷达三维图像，设计基于大数据分析的激光雷达三维图像重建方法。利用K-means聚类算法聚类激光雷达点云数据，获得协方差矩阵的维数；通过高斯过程回归对雷达图像深度建模，得到差值点对应的估计值，通过该估计值实现点云数据内插，强化雷达激光点云数据；使用马尔科夫随机场法构建全局标记优化模型，利用该模型在激光雷达图像像素点与三维距离点之间搭建一个映射关系，获取激光雷达数据结构，由
【基金项目】
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河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目（No.2021QNJS12,2021QNJS04）；
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为了获得分辨率高、清晰的激光雷达三维图像，设计基于大数据分析的激光雷达三维图像重建方法。利用K-means聚类算法聚类激光雷达点云数据，获得协方差矩阵的维数；通过高斯过程回归对雷达图像深度建模，得到差值点对应的估计值，通过该估计值实现点云数据内插，强化雷达激光点云数据；使用马尔科夫随机场法构建全局标记优化模型，利用该模型在激光雷达图像像素点与三维距离点之间搭建一个映射关系，获取激光雷达数据结构，由点云数据空间统计模型完成高分辨率的激光雷达三维图像重建。实验结果表明，该方法重建后图像分辨率高，重建分辨率高达1 900,噪声干扰较少且三维图像清晰度高。
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