16 、卡爾曼濾波器

釋文：卡爾曼濾波器是一種由卡爾曼（Kalman）提出的用于時變線性系統的遞歸濾波器。這個系統可用包含正交狀態變量的微分方程模型來描述，這種濾波器是將過去的測量估計誤差合并到新的測量誤差中來估計將來的誤差。

中文名 卡爾曼濾波器

外文名 Kalman filter

學 科 通信

發明者 Rudolph E. Kalman

作 用 估算誤差

方程模型 狀態變量

應用實例

卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，包含噪聲的，對物體位置的觀察序列（可能有偏差）預測出物體的位置的坐標及速度。在很多工程應用(如雷達、計算機視覺)中都可以找到它的身影。同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統工程中的一個重要課題。

例如,對于雷達來說，人們感興趣的是其能夠跟蹤目標。但目標的位置、速度、加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲。卡爾曼濾波利用目標的動態信息，設法去掉噪聲的影響，得到一個關于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波)，也可以是對于將來位置的估計(預測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑)。

17 、卡爾曼濾波

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法。由于觀測數據中包括系統中的噪聲和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。

中文名 卡爾曼濾波器，Kalman濾波，卡曼濾波

外文名 KALMAN FILTER

表達式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)

提出者 斯坦利·施密特

提出時間 1958

應用學科 天文，宇航，氣象

適用領域范圍 雷達跟蹤去噪聲

適用領域范圍 控制、制導、導航、通訊等現代工程

18 、GPU

圖形處理器（英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器。

用途是將計算機系統所需要的顯示信息進行轉換驅動，并向顯示器提供行掃描信號，控制顯示器的正確顯示，是連接顯示器和個人電腦主板的重要元件，也是“人機對話”的重要設備之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，承擔輸出顯示圖形的任務，對于從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。

中文名 圖形處理器

外文名 Graphics Processing Unit

英語縮寫 GPU

又稱 示核心、顯示芯片

18 、CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。 CUDA?是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。

它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的并行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA?架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序于是就可以在支持CUDA?的處理器上以超高性能運行。CUDA3.0已經開始支持C++和FORTRAN。

外文名 CUDA

類別 運算平臺

適用領域 計算機

組成 ISA、GPU

推出者 顯卡廠商

19 、PCL

PCL（Point CloudLibrary）大型跨平臺開源C++編程庫，它實現了大量點云相關的通用算法和高效數據結構，涉及到點云獲取、濾波、分割、配準、檢索、特征提取、識別、追蹤、曲面重建、可視化等。

支持多種操作系統平臺，可在Windows、Linux、Android、 Mac OS X、部分嵌入式實時系統上運行。如果說OpenCV是2D信息獲取與處理的結晶，那么PCL就在3D信息獲取與處理上具有同等地位，PCL是BSD授權方式，可以免費進行商業和學術應用。

20 、計算機圖形學

計算機圖形學(Computer Graphics，簡稱CG)是一種使用數學算法將二維或三維圖形轉化為計算機顯示器的柵格形式的科學。簡單地說，計算機圖形學的主要研究內容就是研究如何在計算機中表示圖形、以及利用計算機進行圖形的計算、處理和顯示的相關原理與算法。

中文名 計算機圖形學

外文名 Computer Graphics

別名 簡稱CG

學科類別 信息科學

21 、中值濾波

中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的 中值 。

中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。

方法是用某種結構的二維滑動模板，將板內像素按照像素值的大小進行排序，生成單調上升（或下降）的為二維數據序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為33，55區域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環形等。

中文名 中值濾波

外文名 median filtering

應用

中值濾波法對消除椒鹽噪聲非常有效，在光學測量條紋圖象的相位分析處理方法中有特殊作用，但在條紋中心分析方法中作用不大.

中值濾波在圖像處理中,常用于保護邊緣信息,是經典的平滑噪聲的方法。

中值濾波的步驟為：

1、將濾波模板（含有若干個點的滑動窗口）在圖像中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合；

2、讀取模板中各對應像素的灰度值；

3、將這些灰度值從小到大排列；

4、取這一列數據的中間數據，將其賦給對應模板中心位置的像素。如果窗口中有奇數個元素，中值取元素按灰度值大小排序后的中間元素灰度值。如果窗口中有偶數個元素，中值取元素按灰度值大小排序后，中間兩個元素灰度的平均值。

因為圖像為二維信號，中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波器效果影響很大，不同圖像內容和不同應用要求往往選用不同的窗口形狀和尺寸。

由以上步驟，可以看出，中值濾波對孤立的噪聲像素即椒鹽噪聲、脈沖噪聲具有良好的濾波效果。由于其并不是簡單的取均值，所以，它產生的模糊也就相對比較少。