NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

为了满足高精度的室内位置服务需求，提出了一种利用K-means聚类改进的迭代最近点(ICP)算法来构建结构化的二维室内地图。通过对二维激光扫描仪获取的点云数据的聚类分析，将每一帧的数据进行聚类，并通过几何中心的平移对点云数据进行预配准，利用聚类及预配准的结果对点云数据进行精确配准得到全局最优解。聚类改进的ICP算法相比于传统的ICP算法，在仅使用单一的二维激光扫描仪采集的点云数据为数据源时，能获得较高精度的配准结果。实验表明，该算法具有适用性强、配准精度高等优点，有助于在单一传感器下快速、精准地