相干激光雷达距离像噪声机理及距离反常抑制

分析了距离像的噪声作用机理:距离反常时测量值表现为统计上的平均分布,而距离正常时测量值为一高斯分布.据此提出了一种基于局部直方图的激光雷达距离像距离反常的抑制算法:利用局部直方图判断当前像素是否为反常像素,将反常像素用最可几距离值代替,达到抑制距离反常的目的.对仿真图像处理结果表明此算法能较好地抑制距离反常.将其应用于真实获得的雷达距离像处理,对两个相距77 m目标的激光雷达距离图像处理后,两个目标都获得了均匀的距离灰度值,图像灰度显示两目标相距75 m,与实际距离吻合很好.

相干激光雷达距离像距离反常抑制方法

针对相干激光雷达距离像的距离反常噪声抑制问题,阐述了相干激光雷达距离像的噪声机理,分析了应用传统中值滤波方法抑制距离反常的缺陷,提出了基于排序差分和自适应中值滤波的距离像距离反常抑制方法。该方法首先对5×5滤波窗口内的像素值进行排序差分;然后选择低于门限的长度最长的连续差分值所对应的像素值作为距离正常值;最后对距离反常的当前像素进行自适应中值滤波。实验结果表明,该方法有效抑制了距离反常噪声,较好地保护了距离像中目标的边缘细节,均方根误差分别比3×3和5×5滤波窗口的中值滤波方法降低了41.7%和25.4%。

激光雷达含噪距离像仿真实现与影响因素分析

成像激光雷达的实测距离像通常受失落信息和距离反常等噪声的影响。针对实测数据获取相对困难且失落信息与距离反常噪声强弱不易控制等问题,提出了一种新的含噪距离像仿真方法。该方法根据激光雷达距离像噪声的形成机理,对成像激光雷达系统进行了仿真建模,建立起散斑、大气湍流和接收机噪声三种主要影响因素的精确模型。基于MATLAB工具软件,获取了多种场景下的成像结果。对仿真结果的分析表明:探测策略得当时,散斑效应、大气湍流和接收机噪声是造成距离像中出现失落信息和距离反常的主要因素;单纯的接收机噪声对距离反常的影响作用有限;图像的背景和目标区域内均同时存在失落信息和距离反常。

一种弹载线阵激光雷达距离像噪声的抑制算法

为了得到更加可靠的激光雷达距离像,充分考虑弹载激光雷达的特殊工况,提出一种基于扫描路径线的距离反常噪声抑制算法。首先,采用线形滤波窗口对原始距离像每一个像素进行距离反常多次判定,分别对当前像素是否为中值、与中值的差值是否大于阈值以及当前像素的绝对变化幅值进行分析;然后,在判定为距离反常值之后,在滤波窗口内进行二次中值滤波,前后相比较之后做出决断。实验结果表明:在RMES(均方根误差)的判定条件下,此算法在不同高度、不同坡形、不同角度的多组数据情况下,对距离像的距离反常噪声抑制效果,都要明显优于传统滤波窗口为3×3和5×5的中值滤波;并且算法处理速度较快,能够满足初步的应用需求。

激光雷达距离像噪声模型分析及噪声抑制方法

提出了一种基于局部直方图的激光雷达距离像噪声抑制方法。首先分析了成像激光雷达的工作原理以及距离像的噪声模型,在此基础上,给出了一种距离像反常噪声抑制算法。仿真实验表明,该方法具有较好的距离像噪声抑制效果。

激光雷达距离像背景抑制算法研究

相干激光成像雷达距离像处理的一个重要内容就是进行背景抑制。利用原始强度像的均值信息进行距离像的背景抑制因为强度像受到噪声影响而效果不佳,改进算法加入了强度像的噪声滤除,大大提高了背景抑制能力。但是这种利用强度像均值的背景抑制算法要求目标区占有较大的面积,对于小目标图像其抑制效果变差。分析了强度像的直方图特征,提出了一种熵阈值分割抑制距离像背景算法,此算法将强度像的直方图划分为描述目标区像素和背景像素的两个概率分布,而将使这些概率分布熵最大的灰度值作为分割阈值。将此算法应用于实际图像处理,结果表明对于大目标图像和小目标图像都有较好的抑制效果。

一种新的激光雷达距离像噪声抑制方法

主要针对激光雷达距离像的距离反常噪声抑制问题,阐述了激光雷达距离像的噪声原理,分析了应用传统中值滤波方法抑制距离反常噪声的缺陷,提出了基于包围准则的自适应中值滤波算法。该方法首先根据包围准则检测噪声,对5×5滤波窗口内的像素值进行排序差分;然后选择低于门限长度最长的连续差分值对应的像素值作为距离正常值;最后运用中值滤波和加权均值滤波进行噪声抑制。实验结果表明,该方法有效抑制了距离反常噪声,且较好地保护了距离图像中目标的边缘细节,均方根误差分别比3×3和5×5窗口中值滤波法减少了27.1%和9.1%。