[发明专利]一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法，输入目标波形G、引导波形I，判断是否存在尖锐起伏，调整参数α；计算目标波形G和引导波形I的协方差，再分别计算目标波形G和引导波形I的方差，逐像素点相乘；根据归一化的G、I波形协方差动态调整滤波器窗宽；对设定窗宽内所有包含像素点p′的线性系数求平均值，得到平均线性系数考虑尖锐起伏判断参数α、基于梯度域的窗宽修正，得到改进后的引导滤波函数，对输入波形进行滤波处理，输出滤波后的波形。本发明根据波形的梯度域信息改变滤波核，动态调整滤波器窗宽，实现了对尖锐起伏边缘有效保留的同时对平缓区域的良好滤波，实现大脉宽变化全波形回波的动态去噪。

技术领域

本发明属于激光雷达技术领域，具体为一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法，是一种通过波形的梯度域信息修正引导滤波的去噪方法，实现对含尖锐凸起、含多脉宽回波分量的激光雷达波形数据动态去噪。

背景技术

激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)是一种通过激光脉冲对目标的距离和速度进行探测的主动式遥感技术，原理是向待测目标发射激光脉冲，脉冲在同目标相互作用后，通过采样器对回波信号进行接收采样，对得到的数据进行适当的处理以获得待测目标的相关信息，随着激光成像技术的发展，激光雷达开始具备对目标方向、速度、姿态、形状等信息探测的能力，并被广泛应用于探测领域。

在激光雷达系统中，为了获得更加丰富的环境和目标信息，需要对回波波形分析提取如幅值、脉冲宽度、积分强度等信息。对于一些激光雷达的应用场景，如扫描特殊地形和植被覆盖的区域，回波会出现多回波叠加的情况，此时良好的滤波算法可以在去除噪声的同时保留更多有效的信息，是进行波形深入分析的基本保证。

激光雷达回波信号的噪声主要由三部分组成：探测器噪声、环境光噪声和读出电路噪声，其中散粒噪声和热噪声占主导地位，通常的表现形式为高斯白噪声。目前在图像领域应用最广泛的滤除高斯噪声的方法有高斯滤波算法、双边滤波算法和引导滤波算法，但是这些算法对波形的尖锐边缘无法有筛选的保留。传统引导滤波在波形中存在尖锐凸起分量的情况下，为了保证大面积平缓分量的滤波效果，设定的参数不适用于尖锐部分，导致尖锐部分经过滤波后趋于平缓；传统引导滤波在无尖锐凸起分量的情况下，窗宽半径固定，无梯度域自适应窗宽的修正，存在峰值处幅值偏低的问题。激光雷达的某些应用场景如海洋水深探测中会出现不同脉宽的回波分量，甚至尖锐凸起分量。

引导滤波是一种图像滤波技术，通过引导图I，对目标图像G(输入图像)进行滤波处理，使得最后的输出图像大体上与目标图像G相似，但是纹理部分与引导图I相似，广泛用于图像平滑与边缘保留。

激光雷达在一些特定的应用场景全波形呈现出大脉宽变化，甚至出现尖锐分量。传统引导滤波在尖锐存在的情况下需要保证平缓波形的滤波效果，存在对尖锐凸起边缘保留效果差的缺点；在无尖锐凸起的情况存在波峰处幅值偏低，窗宽不能跟随波形梯度域微调与修正等缺点。

面对激光雷达不断拓展的应用环境，传统滤波器不能满足激光雷达回波的多种变化，不能适应回波分量大脉宽变化，波形存在尖锐起伏时无法保证平缓分量的滤波效果。

因此，亟需一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法。

发明内容

为解决现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明一种基于梯度域修正的激光雷达引导滤波去噪方法，包括以下步骤：

输入目标波形G、引导波形I，判断是否存在尖锐起伏，调整参数α；

计算目标波形G和引导波形I的协方差，再分别计算目标波形G和引导波形I的方差，逐像素点相乘；

根据归一化的G、I波形协方差，动态调整滤波器窗宽；