[发明专利]基于光子计数的三维距离图像时域实时去噪方法有效

专利信息
申请号: 201510347138.3 申请日: 2015-06-19
公开(公告)号: CN104914446B 公开(公告)日: 2017-06-27
发明(设计)人: 何伟基;林杰;程亮;叶凌;方剑;刘星炯;陈钱;顾国华;张闻文;钱惟贤;隋修宝;任侃 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G01S17/89 分类号: G01S17/89;G01S7/487
代理公司: 南京理工大学专利中心32203 代理人: 唐代盛
地址: 210094 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 光子 计数 三维 距离 图像 时域 实时 方法
【权利要求书】:

1.一种基于光子计数的三维距离图像时域实时去噪方法,其特征在于步骤如下:

第一步,估计目标距离的初步先验信息,在目标场景的每个像素点探测过程中,利用噪声光子和信号光子的不同特性改进传统的基于最大似然估计算法的成像模型,即利用连续探测到的N个相邻光子为单元,并以该N个光子的飞行时间均值作为目标距离的初步先验信息估计;

第二步,时域实时去噪,抑制噪声光子的影响,在每个像素点探测过程中,利用上述第一步得到的目标距离的初步先验信息,作为判断信号光子响应和噪声光子响应的判别标准,结合噪声光子和信号光子的飞行时间所具有的不同特性,对探测器后续响应到的光子进行顺序检测,并对这信号光子和噪声光子采取不同的处理方法:忽略被判定为噪声的光子响应,仅保留被判定为信号的光子响应,并利用其光子飞行时间对目标距离的初步先验信息进行实时更新,即对目标距离的初步先验信息进行增强,使其逐渐趋近目标距离的真实值;

第三步,逐点估计目标的距离信息,重构出目标的三维距离图像,利用上述第二步在每个像素点处采集得到的信号光子计数K,作为每个像素点停止采样的阈值条件,即在每个像素点处探测过程中,当探测器响应到K个信号光子响应时,则转移到下一像素点重复这一过程,直到扫描完整个目标场景为止;并利用该K个信号光子的飞行时间的加权平均值作为该像素点的距离估计,重构出目标清晰的三维距离图像。

2.根据权利要求1所述的基于光子计数的三维距离图像时域实时去噪方法,其特征在于第一步中的估计目标距离的初步先验信息步骤如下:

光子计数过程固有泊松噪声,包括背景噪声和暗电流噪声,其光子飞行时间在整个探测周期时间区间[0,Tr]内服从均匀分布,且相互独立,其中Tr为激光脉冲重复周期;而目标反射激光脉冲回波光子计数,即信号光子计数,其飞行时间集中分布在相对较窄的时间区间内,且时间相关,其中为像素点(i,j)处的目标反射激光脉冲回波光子的飞行时间的真实值,Tp为激光脉冲宽度,且Tp<<Tr

在像素点(i,j)处探测过程中,以连续探测到的N个相邻光子为单元,其光子飞行时间集记为其飞行时间均值:其顺序绝对偏差则根据如下二元假设检验,判断该光子单元的光子飞行时间均值是否落在区间内,即可以判断其为噪声光子响应还是信号光子响应:

If ROAD(i,j)≤(N-1)Tp,Signal-Detection

If ROAD(i,j)>(N-1)Tp,Noise-Detection

以初始探测到的满足上述二元假设检验的光子单元,估计目标距离的初步先验信息,并以其总的光子飞行时间均值:作为目标距离的初步先验信息估计。

3.根据权利要求1或2所述的基于光子计数的三维距离图像时域实时去噪方法,其特征在于第二步中时域实时去噪,抑制噪声光子响应步骤如下:

步骤1,利用目标距离的初步先验信息作为判断信号光子和噪声光子的判别标准,结合信号光子和噪声光子的飞行时间所具有的不同特性,对探测器后续探测到的光子进行顺序检测,即若后续探测到的光子的飞行时间满足下式:

<mrow><mo>|</mo><msubsup><mi>t</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow><mi>l</mi></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow><mi>c</mi></msubsup><mo>|</mo><mo>&le;</mo><msub><mi>T</mi><mi>p</mi></msub><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>,</mo></mrow>

则判定其为信号光子响应,否则判定其为噪声光子响应;

步骤2,对上述步骤1中的信号光子和噪声光子这两类不同光子响应采取不同的处理方法:忽略被判定为噪声的光子响应,仅保留被判定为信号的光子响应,并利用其光子的飞行时间信息对目标距离初步先验信息进行实时更新:使其逐渐逼近目标距离的真实值。

4.根据权利要求1所述的基于光子计数的三维距离图像时域实时去噪方法,其特征在于第三步中,逐点估计目标距离信息,重构目标三维距离图像步骤如下:

步骤1,逐点估计目标的距离信息,利用在像素点(i,j)处采集得到的信号光子计数K,作为每个像素点停止采样的阈值条件,直到采集到K个信号光子时,才转移到下一像素点采样,记采集得到的信号光子飞行时间集为则像素点(i,j)的距离估计为:

<mrow><mover><msub><mi>z</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>=</mo><mfrac><mi>c</mi><mn>2</mn></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>l</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>K</mi></munderover><msup><mi>p</mi><mi>l</mi></msup><msubsup><mi>t</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow><mi>l</mi></msubsup><mo>/</mo><mi>K</mi><mo>,</mo></mrow>

其中,pl为信号光子的权值,由于对目标距离的初步先验信息,即判别标准进行实时迭代更新,使其逐渐接近目标距离的真实值,因此后续判定为信号光子的权值越来越大,即pl≤pl+1

步骤2,重构目标的三维距离图像,在每个像素点处重复步骤1,直到扫描完整个目标场景为止,就可以得到目标清晰的三维距离图像。

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