相干激光雷达距离像的噪声抑制算法研究

激光雷达能同时成距离像和强度像,较其他的成像体制给出更多的有用信息。距离像的去噪是激光雷达图像处理的关键步骤,去噪的好坏直接关系激光雷达在跟踪、定位等方面的精确性。根据距离像噪声来源,采用结合强度像的多级中值滤波对实际的雷达图像进行了去噪处理。首先利用强度像3×3邻域均值和图像平均值消除失落信息影响,然后采用多级中值滤波消除逸出值。分别给出了各步处理结果,最终获得了较清晰的距离像。研究结果表明运用结合强度像的多级中值滤波方法能够有效地抑制相干激光雷达距离像的噪声。     

条纹管激光雷达回波噪声特性研究

波形采样机载激光雷达具备多层目标探测及高精度三维测绘能力,是今后激光雷达技术的发展趋势。基于条纹原理的阵列探测体制激光成像雷达由于具备全波形回波数据采样能力及高集成度等特点,在激光测绘及探测中具有广阔的应用前景。介绍了一种基于条纹原理的全波形采样面阵探测体制的新型激光雷达系统,提取了新型激光雷达机载飞行实验回波信号中的噪声,获得了新型激光雷达回波噪声统计规律,通过与目标总体回波信号统计特性的对比,提出了新型波形采样激光雷达回波信号去噪方法。     

一种新的激光雷达距离像噪声抑制方法

主要针对激光雷达距离像的距离反常噪声抑制问题,阐述了激光雷达距离像的噪声原理,分析了应用传统中值滤波方法抑制距离反常噪声的缺陷,提出了基于包围准则的自适应中值滤波算法。该方法首先根据包围准则检测噪声,对5×5滤波窗口内的像素值进行排序差分;然后选择低于门限长度最长的连续差分值对应的像素值作为距离正常值;最后运用中值滤波和加权均值滤波进行噪声抑制。实验结果表明,该方法有效抑制了距离反常噪声,且较好地保护了距离图像中目标的边缘细节,均方根误差分别比3×3和5×5窗口中值滤波法减少了27.1%和9.1%。     

聚束非相干合成孔径激光成像雷达研究

反射层析激光成像雷达只能获得目标的二维轮廓像,不能对平面目标进行成像。报道了聚束模式下的非相干合成孔径激光成像雷达实验,在这种成像模式下,可以对二维平面目标进行图像重构。采用侧视观察的模式获取目标的角度-距离-强度信息,然后通过滤波反投影实现平面目标的图像重建,并进行了计算机仿真,证明了实验结果的正确性。该系统作为非相干合成孔径激光雷达的一种,实现了区别于目标轮廓的二维成像,具有一定的实际意义和使用价值。     

一种提高非扫描激光雷达距离分辨率的方法

现有非扫描激光雷达阵列探测器的信噪比较低,影响到系统的距离分辨率,详细分析了阵列探测器的噪声特性,得出了噪声满足各态历经性的重要结论,并指出在输入信号相同的条件下,可以通过空域积累代替时域积累的方法提高距离探测器的信噪比.并根据前述结论针对非扫描激光雷达/电视复合成像系统,提出一种采用改进邻域平均的图像处理方法提高非扫描激光雷达系统距离分辨率的图像处理方法,并应用于实际系统,结果表明该方法能够有效提高非扫描激光雷达系统距离分辨率.     

基于参数化盲反卷积的三维非扫描激光雷达距离估计

三维(3D)非扫描激光雷达具有多表面目标距离分辨能力,可以用于对隐藏和伪装目标的识别。为了快速、准确地估计3D非扫描激光雷达多表面目标距离信息,提出了基于期望值最大化(EM)的单像素多表面目标的距离估计算法,通过对系统点扩展函数的参数化,该算法可以同时估计出成像系统点扩展函数和目标的距离信息。仿真实验结果表明,相比于传统的混合高斯匹配算法和维纳空间滤波算法,该算法在系统点扩展函数未知的条件下,可以将目标的距离估计精度分别提升大约70%和40%。     

基于光子计数激光雷达的自适应门控抑噪及三维重建算法

光子计数激光雷达技术具有极高的探测灵敏度与时间分辨率,是极端条件下高精度目标信息获取的重要手段.由于该技术通过探测单光子级的回波能量实现对目标信息的三维重建,因此极易受噪声干扰,导致成像质量严重降低.基于高速电子门控的距离选通技术虽然可以有效抑制噪声,但存在参数设计依靠经验、目标检测区间窄等问题.本文提出一种在宽目标检测区间条件下的目标信息提取及三维重建方法,首先通过对三维回波信息的获取机理及其概率模型进行分析,获取目标信息分布范围并通过算法门控提取有效信息;再采用高效的图像重建算法进一步提升三维重建的质量,从而具有比基于纯硬件的去噪方法更强的抑噪能力.实验结果显示,在平均像素光子数仅为3.020,且信号噪声比仅为0.106的极端条件下,本文提出的目标信息提取方法可将信号噪声比提升19.330倍;再配合高效的图像重建算法,距离图像的重建信噪比相比于传统的互相关算法提升了33.520 d B,大幅提升了强噪声环境下高精度目标信息获取的能力.     

基于聚束逆合成孔径激光成像雷达组的三维目标重构的研究

为了在聚束逆合成孔径激光雷达成像中获得三维重构需要的高程信息量,设计了基于聚束逆合成孔径激光成像雷达组的目标重构算法.系统在等边三角形三个顶点上分布安置逆合成孔径激光雷达,根据位置和倾角的关系,由另两个激光雷达提供三维目标重构的高程信息.计算了被测目标任意方向进入系统探测区域后,三个逆合成孔径激光雷达对应的高程函数表达式.通过仿真实验可知,被测目标的速度对高程函数没有显著影响.而逆合成孔径激光雷达与目标的角度关系对高程信息变化有显著贡献,在采用不同位置高程信息融合的过程中,选择逆合成孔径激光雷达的分布方式对回波数据的利用率有影响.由于不同角度变化产生了连续变化高程信息,利用该方法可以有效地通过获取高程信息重构目标三维图像.     

基于深度学习的认知成像激光雷达(特邀)

为提升传统成像激光雷达系统对场景的感知能力和信号处理算法的泛化能力,提出了一种基于深度学习的认知成像激光雷达方法,通过深度学习点云目标检测算法的处理结果进一步调控核心成像参数,形成认知反馈,提升系统成像质量和环境感知能力。为验证该方法的可行性,设计并实现了一套认知成像激光雷达演示模块,通过实验对比分析,选择激光器的发射功率、成像系统的扫描视场和扫描角分辨率三个成像参数进行认知反馈,并结合深度学习方法实现了与场景的动态交互学习,解决了传统激光雷达成像参数固化的问题。实验结果表明,采用基于深度学习的认知成像工作模式有效提升了现有深度学习点云目标检测算法的泛化能力和目标检测精度。     

光学学报 2005年25卷 学科分类索引

文题期数起始页大气与海洋光学差分吸收激光雷达回波信号统计模型的研究1 1海洋水色及水温扫描仪精确瑞利散射计算2 145跟踪抖动对激光湍流大气传输光束扩展的影响2 152米氏散射激光雷达近场距离校正函数曲线拟合法修正3 289高斯波束在湍流大气斜程传输中的闪烁问题研究4 433洛伦兹光谱线型的高层大气风场被动探测原理分析5 577相干激光雷达距离像的噪声抑制算法研究5 581基于洛伦兹线型极光的上层大气风场探测模式研究6 721空间激光通信中光强起伏尺度特征的数值分析8 1009圆芯型边孔光纤双折射的有限元分析8 1013差分吸收光谱法测量空气中…     

非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声

分析了中值滤波及其改进型算法在处理高密度椒盐噪声时效果不理想的原因,采用变分修复方法来去除高密度椒盐噪声,基于现有的全变差修复模型提出了非局部全变差修复模型。该模型利用椒盐噪声特点(均匀分布、灰度值为0或255),将噪声点看成是图像中遗失或是破损的点,首先在图像中寻找与噪声点邻域相似的区域,将相似区域的中心像素作为噪声点新的邻域然后对其插值,把图像降噪问题转化为图像修复问题,从而达到去除高密度噪声的目的。实验结果表明:该模型对噪声密度为90%的彩色和灰度图像去噪后,其峰值信噪比为22.85和28.77,在客观评价标准方面优于中值滤波及其改进型算法。该模型能有效去除高密度下的椒盐噪声并较好地恢复图像细节,为图像去除高密度噪声提供了一种新的途径。     

基于改进开关中值滤波的多孔网栅图像脉冲噪声消除

针对多孔网栅闪光照相图像含有随机脉冲噪声的问题,提出了一种改进的开关中值滤波噪声消除算法。该算法利用像素与邻域窗口统计中值的灰度信息,建立噪声点探测器。通过设置噪声点探测阈值来识别噪声,并用邻域窗口内统计中值代替噪声点取值。经过多次滤波,含随机脉冲噪声的计算机合成网栅图像及实验网栅图像可获得良好的恢复效果。     

Processing for laser radar range images

Imaging laser radar can give intensity and range images, which provide integrated 3-dimensional (3D)information about objects. However, dropouts and range anomalies exacerbate range images, which makes their background cluttered and target blurred. For background suppression, a new algorithm that combines intensity image and its mean is presented. By using this algorithm to process actual laser radar range images, most background noises are suppressed. According to range anomalies characteristics, multitemplate selection order mean filtering algorithm is presented and used for actual ladar range images where the distance between two targets is 77 m. This algorithm obtains the clear range image in which the interval of two objects is 75 m. The result shows that the processing algorithm is correct and effective.     

基于FPGA的实时中值滤波器设计

在图像生成和采集过程中引入的各种噪声会使图像质量变差。为了实现对图像的实时预处理，首先介绍中值滤波器的基本原理和算法，然后在现场可编程门阵列（FPGA）上根据中值滤波的根基数算法，采用流水技术设计一种快速实时中值滤波器，给出按行输出的图像处理过程中存储前2行图像数据的方法。仿真结果表明：该中值滤波器可实时完成CCD输出图像的预处理，达到了抑制噪声及保持图像细节的目的。     

应用径向基函数去除数字图像中的椒盐噪声

去除图像中的椒盐噪声可转化为二维曲面的重建问题。选用Multi-Quadric函数对图像中损失的信息构造插值格式,自动选择待插值点和插值参考点并求解插值方程组得到处理后的图像。实验证明,本方法可以在很少破坏图像细节的情况下去除大部分甚至全部噪声,并且在噪声密度非常大的情况下仍然可以还原相当多的图像信息。对噪声密度为50％和90％的单色Lena图像进行处理,该方法得到的信噪比比自适应中值滤波高6dB以上。     

Improved keypoint descriptors based on Delaunay triangulation for image matching

In the current keypoint-based image matching methods, not all the keypoints can be reliably matched because of the influence of noise, illumination, and image distortion. In the paper, we propose a novel method based on the Delaunay triangulation to detect and remove possible mismatches. Given previously matched keypoints by a detector in two images, the proposed method utilizes four steps to remove the mismatched point pairs: first, triangulating keypoints in the reference image, and producing a graph consisting of edges that connects the keypoints; second, drawing a graph in the test image by connecting the corresponding points as same as in the reference image; third, detecting abnormal edges in the test image using special constraints; fourth, detecting and removing mismatched point pairs based on the abnormal edges. The experimental results show that the method can detect the mismatches accurately and improve the robustness of current matching algorithms.     

Improved Quantum Image Median Filtering in the Spatial Domain

In some image processing algorithms, such as those for image feature extraction and segmentation, filtering is a significant pre-processing step to remove noises and improve image quality. An improved quantum image median filtering approach is proposed, and its corresponding quantum circuit is designed in this work. The main idea of the approach is that first the classical image is converted into a quantum version based on the novel enhanced quantum representation (NEQR) of digital images, and then a unique quantum module is designed to realize the median calculation of neighborhood pixels for each pixel point in the image. Finally, in order to improve the filtering effect, extremum detection is employed to distinguish noises from true signals. The experimental results show that a competitive filtering performance is obtained compared with previous methods. In addition, a network complexity analysis of the quantum circuit suggests that the proposed filtering approach can perform enormous speed-up over its corresponding classical counterparts.

     

一种快速的图像边缘精确提取算法

图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。现有的边缘检测算法存在检测精度低、抗噪性能差、处理速度慢等缺点。针对这些问题,提出了一种快速图像边缘检测算法。通过基于图像边缘信息的阈值分割,能快速地提取出图像的边缘轮廓,通过对其进行中心细化,可达到对物体边缘精确定位的目的。仿真实验证明,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘、细化边缘宽度和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,并且运算量小,既适用于对视频图像的实时处理,也适用于对图像中的隐蔽目标特征的提取和分析。