基于深度范围选取的单光子激光雷达高效率图像重建算法

针对在低信噪比、极少量回波光子环境下,三维场景重建能力会受噪声光子及空缺像素影响而下降的问题,提出一种基于深度范围选取的单光子计数激光雷达高光子效率图像重建算法。首先,通过成像场景深度范围选取,去除深度范围外的噪声;然后,采用自适应邻域补充极少回波光子造成的空缺像素以确保场景的连续;最后,使用全变分正则化去除深度范围内残余噪声。通过仿真数据和实验数据验证了所提算法在低信噪比和少光子(小于1)情况下仍能有效重建场景的三维图像。

基于像素复用的SPAD阵列连续扫描三维成像

基于单光子雪崩二极管(Single-photon avalanched diode,SPAD)阵列探测器的激光雷达系统具有单光子探测灵敏度、高时间分辨率及探测速率快等优点,在遥感测绘、目标识别和航天器着陆等领域具有广泛的应用前景。受限于当前SPAD阵列器件的较小像素规模和普遍存在的热像素等缺点,直接采用SPAD阵列所获取的三维图像质量差且成像范围小。提出了一种基于像素复用的SPAD阵列连续扫描三维成像方法以扩展成像范围,同时通过像素信息复用增加同一目标点的累积探测次数,以提高距离测量精度和三维成像质量。基于32×32规模SPAD阵列搭建了推扫式三维成像实验系统,通过对3.3 m外目标进行一维连续扫描成像实验,利用所提方法实现了快速大范围的光子计数三维成像(32×520/7 s),同时有效改善了热像素对成像结果的影响,三维图像的平面精度达2.3 mm。

Single-Photon Lidar for Fast Imaging at Low SBR and Few Photons

In low-light conditions,the single-photon light detection and ranging(Lidar)technique based on timecorrelated single-photon counting(TCSPC)is suited for collecting a three-dimensional(3D)profile of the target.We present a rapid 3D reconstruction approach for single-photon Lidar with low signal-to-background ratio(SBR)and few photons based on a combination of short-duration range gate selection,photon accumulation of surrounding pixels,and photon efficiency algorithm in this paper.We achieve the best noise filtering and 3D image reconstruction by choosing the optimal combined order of simple methods.Experiments were carried out to validate the various depth estimation algorithms using simulated data and single-photon avalanche diode(SPAD)array data under varying SBR.The experimental results demonstrate that our proposed method can achieve high-quality 3D reconstruction with a faster processing speed compared to the existing algorithms.The proposed technology will encourage the use of single-photon Lidar to suit practical needs such as quick and noise-tolerant 3D imaging.

基于SPAD阵列的共光路扫描三维成像

基于单光子雪崩二极管(SPAD)阵列探测器的三维成像技术在工业和科学领域具有重要的应用前景。然而现有的SPAD阵列器件仍存在小阵列规模和低像素填充率所导致的低空间分辨率问题,为此基于SPAD阵列(32pixel×32pixel)和衍射光学元件(DOE)搭建收发共光路扫描三维成像实验系统。利用DOE将出射激光整形为激光点阵并与接收视场匹配可以提升激光能量利用效率,通过共光路扫描可以实现高分辨三维成像。利用基于滑动时间窗的噪声光子滤除算法和基于全变分正则化的图像重构算法对回波光子数据进行处理。实验结果表明,图像重构算法可以获取10 m外目标64 pixel×64 pixel的三维图像,且在平均每像素0.86个信号光子的条件下实现清晰成像,成像结果的平均绝对误差为0.016m。