基于对比度调制法对条纹管激光雷达距离像的去噪方法

激光雷达的距离像是雷达成像系统区别于其他的成像系统(如红外成像系统、可见光成像系统)所特有的信息,它是对目标精确识别、打击的基础。如何对距离像去噪直接决定了下一步目标定位、识别的精确性。针对雷达距离像的特点,提出了一种基于对比度调制方法对条纹管激光雷达的距离像去噪方法,通过提取距离像噪声的对比度信息,用其调制未经过去噪的距离像,从而得到距离像中的噪声图像,最后用未经过处理的距离像减去噪声图像,得到图像即为去噪后距离像。研究表明该方法去噪效果明显,在去噪的同时很好地保持了距离像的边缘信息,去噪后图像的信噪比明显提高,距离像的属性也没有改变,这是其他方法对距离像去噪所不具有的优点。

基于高斯拟合的条纹管成像激光雷达目标重构

为得到更为精细的三维重构,提出一种基于信赖域法高斯拟合的峰值探测法,对每帧图像单时间通道的回波进行高斯建模,建模结果可有效减小噪声干扰,具有唯一峰值,该结果作为新的回波波形,再对其进行峰值探测,并基于空中目标实验数据对本文方法进行验证.实验结果表明,基于高斯拟合的峰值探测法可将特征数据的提取误差降至10%以内;利用该方法提取特征数据进行目标三维重构,可实现探测深度方向上最小30cm的空间分辨力,提高了条纹管激光雷达的三维成像精度.

条纹管激光成像雷达目标三维重构快速算法

实现目标实时动态追踪与识别是条纹管激光成像雷达中亟待解决的问题,针对条纹管激光成像雷达峰值探测三维重构算法运算时间长的问题,提出一种抽样插值目标三维重构算法,以一定的抽样率对条纹图像等间隔抽样并插值运算,再进行峰值特征提取运算。当抽样率为4%时,对于探测距离为706 m的目标,抽样双线性插值重构法的运算速度比原重构法提高了2.3倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.99;抽样最近邻插值重构法的运算速度比原重构法提高了3.5倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.98。实验结果表明所提算法可以提高目标三维重构速度,并且目标条纹图像帧幅数越多,目标三维重构速度改善效果越好。