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申请/专利权人：埃尔法(山东)仪器有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种无人机与激光检测结合对气团三维成像的计算方法，包括：使用无人机采集多角度数据，生成气体浓度平面分布图，获取每个数据点的隶属度，构建邻域密度修正系数，获取数据点修正系数，根据修正系数确定消除数据点数量。根据消除数据点数量，对数据点进行消除。使用DensityPeaks密度峰聚类算法剔除背景噪点，完成图像去噪。本发明提出了一种无人机与激光检测结合对气团三维成像的计算方法，针对传统局部密度聚类算法中，噪声和测点混杂时去噪难度大的问题，优化了在邻域范围内计算邻域密度时的真实性，避免了局部最优侧重以及经验阈值的主观性问题。

主权项：1.一种无人机与激光检测结合对气团三维成像的计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：无人机采集多角度数据并生成气体浓度平面分布图；在气体浓度平面分布图上划分出聚集区域和背景区域，将聚集区域内每个数据点在邻域范围内所包含的数据点数量记为每个数据点的邻域密度；获取聚集区域内每个数据点的匹配项以及匹配项个数，根据每个数据点的匹配项以及匹配项个数获得每个数据点与匹配项的平均欧式距离，记为第一距离，根据每个数据点的邻域密度以及每个数据点的最短距离获得每个数据点的平均最短距离，记为第二距离；获取每个数据点与匹配项的平均亮度差异，根据第一距离与第二距离的比值、匹配项个数以及平均亮度差异获得每个数据点的隶属度；按照隶属度由小到大将所有数据点排列获得隶属度序列，从左到右依次消除隶属度序列中的每个数据点，将消除到的数据点记为消除数据点，将隶属度序列上消除数据点右侧所有数据点记为未消除数据点，将所有未消除数据点的隶属度的均值记为消除数据点的第一平均隶属度，根据每个未消除数据点的最短距离获得每个未消除数据点的对照值，根据消除数据点的第一平均隶属度以及所有未消除数据点的对照值的方差得到消除数据点的修正系数，根据所有数据点对应的修正系数获取所有聚集区域数据点的平均修正系数，将平均修正系数最大的消除数据点记为目标数据点，将隶属度序列中目标数据点及目标数据点左侧的数据点删除，将隶属度序列中剩余的数据点记为修正数据点；将所有修正数据点和背景区域的所有数据点输入到密度峰聚类算法中去除噪点得到去噪后的气体浓度平面分布图，根据去噪后的气体浓度平面分布图进行三维成像；所述获取聚集区域内每个数据点的匹配项以及匹配项个数，包括的具体步骤如下：对于任意一个数据点A，在其他所有数据点中，如果数据点B与数据点A的欧式距离最近，那么B称为A的匹配项，获得所有数据点的匹配项，如果有m个数据点的匹配项都是A，那么A的匹配项个数设置为m。

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