[发明专利]时空联合相关单光子计数三维成像方法

权利要求书

1.一种时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1，利用远距离光子计数激光雷达系统，采集点云数据，并对图像数据进行预处理；

步骤2，对预处理后的数据，进行自适应获取每个像素点的光子飞行时间，进一步过滤噪声；

步骤3，根据邻域信息补全空像素；

步骤4，将步骤3得到的深度信息加入全变分正则化项构建成本函数，利用交替方向乘子法迭代更新得到最优解，作为深度信息估计值。

2.根据权利要求1所述的时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，对图像数据进行预处理包括：根据先验信息设置门控阈值，滤除图像中明显的噪声点。

3.根据权利要求1所述的时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，对预处理后的数据，进行自适应获取每个像素点的光子飞行时间，进一步过滤噪声的具体方法为：

在像素点(i,j)，对光子的飞行时间进行排序，并将L个光子分组组成光子单元，对n-邻域中相邻光子飞行时间进行作差排序，求相邻光子单元偏差Δi，找出偏差取最小值Δi_min时对应的光子单元：

式中，为在像素点(i,j)每个光子单元的飞行时间；

由相邻光子单元偏差Δi_min对应的位置l的单元的飞行时间作为目标深度的初始估计深度t_initial：

对光子飞行时间，判定下一组光子是否为信号光子，若下一组信号光子的飞行时间与初始估计深度之差小于阈值T_p：

则称该类光子单元为信号光子单元，并将符合条件的光子飞行时间，记录在集合中，选定阈值K，如果像素点(i,j)处集合内的光子数达到标定值K，或者光子飞行时间与初始深度信息之差大于阈值T_p范围，此时该像素点的判定结束，进入下一个像素点的光子判定。

4.根据权利要求1所述的时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，根据邻域信息补全空像素的具体方法为：对图像进行逐像素处理，在像素点(i,j)处，根据其周围8个点的邻域信息，均值填补空像素点。

5.根据权利要求1或4所述的时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，若像素(i,j)，最近周围8个像素点(i-1,j-1)、(i-1,j)、(i-1,j+1)、(i,j-1)、(i,j+1)、(i+1,j-1)、(i+1,j)、(i+1,j+1)中标记的非空像素点不小于3，则记作小空像素点；反之，记作大空洞点，小像素点采用8-邻域非空像素均值填补，大空像素点，则视为空像素点。

6.根据权利要求1所述的时空联合相关单光子计数三维成像方法，其特征在于，利用交替方向乘子法迭代更新得到最优解的具体方法为：

在像素(i,j)，光子计数服从泊松分布，进行联合似然估计：

其中，s_i,j,t＝r_i,jg₀(t-t_i,j)+b_i,j+d_i,j，s_i,j,t表示探测器接收到的所有光子信号，y_i,j,t为激光雷达观测模型，t_i,j≥0表示探测器和目标表面的距离，即深度信息，r_i,j≥0表示目标的强度，b_i,j≥0表示背景和暗光子能级，g₀表示系统的脉冲响应，t,r,b是N×1的向量，其中N＝N_c×N_r，T是时间仓，通过最小化负对数似然函数得到成本函数：

其中，const表示不影响成本函数估计的常数，假设背景噪声b_i,j＝0，仪器脉冲响应近似高斯分布其中c₁是一个常数，σ是一个系统的超参数，并且是一个常数，根据最大似然估计法得到图像的深度和强度估计，和成本函数简化为：

其中，表示不影响成本函数估计的常数项，采用全变分正则化项来改进图像估计，根据邻域空间相关性可得全变分后的成本函数C_TV(t,r)：

C_TV(t,r)＝L(t,r)+≤₁TV(t)+τ₂TV(r)

其中τ₁，τ₂为正则化参数,其中和为像素n处的横坐标和纵坐标的一阶差分，为了最小化成本函数，通过交替方向乘子法最小化成本函数，交替乘子法的凸优化问题为：

其中，对深度和强度联合估计设为一个参数H^(j)是一个选择矩阵，用来挑选联合估计中深度和强度的数据；

在此假设一个满秩矩阵M为：

其中，j＝1,2,3,4，成本函数拆分为得：

g₃(u⁽³⁾)＝τ₁TV(z₁)+τ₂TV(z₂)，H⁽³⁾＝I_2N

H⁽⁴⁾＝[I_N,0_N]

其中，g₁、g₂、g₃、g₄分别成本函数拆分后对应图像的强度、深度、TV正则化、不必要的常数项，其中u⁽³⁾、u⁽⁴⁾分别为每个更新的解，为最似然估计方法计算得，I_N,K_N为单位矩阵，分别对每一项进行交替方向乘子法迭代更新：

其中，s为求得最小值的变量值，k为迭代更新的次数，即当更新后的小于阈值Threshold，跳出迭代循环，得到目标的深度估计。