技术领域
本发明属于激光雷达技术领域，具体涉及一种基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法和系统。
背景技术
激光雷达是以激光器为辐射源，可以精准探测目标距离、位置、运动轨迹，测量目标的散射截面和形状等。但常规激光雷达采用工作在线性雪崩增益模式下的半导体探测器，因其探测阈值较高，需要接收足够多的回波光子才能获得回波信号，因此激光雷达在探测远距离物体时，需要大功率、低重频的激光器提供能量驱动，由此导致了传统激光雷达在体积上、探测距离上以及对远小目标的探测精度上存在较大的问题。
光子计数激光雷达是采用光电倍增管、工作在盖革模式下的雪崩光电二极管等具有单光子灵敏度的探测器作为接收器件的激光雷达,其探测灵敏度较传统体制激光雷达高2-3个数量级。单光子探测器具有高灵敏度、快响应速度和高的总体探测概率的特点，可以检测到光子级别的微弱回波信号，但因此在探测过程中也引入了大量的噪声。
目前已经提出的一些光子去噪算法，如数据栅格化去噪处理，利用随机森林进行滤波，基于空间密度进行去噪以及基于局部统计分析进行去噪等算法。这些算法对于去除光子噪声有一定效果，但也存在一定的缺陷，如未考虑噪声分布不均匀的情况，去噪精度不是很高，选取的参数需要数据先验知识或依靠以往经验，普适性较差。
综上所述，光子雷达相比于激光雷达在性能上具有显著的优点，在全球范围内各个领域将会有普遍应用，但光子探测数据含有极多的噪声点，其应用也受到一定的限制。
发明内容
本发明的目的之一，在于提供一种基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法，该方法能够有效地实现信噪分离，完整的保留信号点，且参数自适应能力强。
本发明的目的之二，在于提供一种基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法系统。
为了达到上述目的之一，本发明采用如下技术方案实现：
一种基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法，所述光子点云去噪方法包括如下步骤：
步骤一、获取多个光子点数据；并计算每个光子点分别到
步骤二、将
步骤三、将第一剩余光子点投影到飞行轨迹剖面，得到各个第一剩余光子点对应的投影点后获取每个投影点对应的最近投影点；并计算各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率；
步骤四、根据各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率，计算激光雷达通道探测方向的斜率；
步骤五、根据激光雷达通道探测方向的斜率，将第一剩余光子点沿激光雷达通道探测方向进行区间划分；
步骤六、计算每个区间内任意两个第一剩余光子点的欧式距离并将最大欧式距离作为对应区间长度；
步骤七、根据光子点的
步骤八、计算每个区间内最小
步骤九、提取出区间长度大于2倍第二阈值的区间并记为提取区间；并计算每个提取区间每个第二剩余光子点到各个临近第二剩余光子点的欧式距离后求均值，得到对应第二剩余光子点的平均欧式距离；
步骤十、将每个提取区间内平均欧式距离大于第三阈值的第二剩余光子点去除。
进一步的，步骤二中，所述第一阈值为所有光子点的
进一步的，步骤三中，所述投影点与其对应的最近投影点满足如下条件：
投影点与其对应的最近投影点不重合且距离最小；投影点与其对应的最近投影点的斜率位于预先设定阈值范围之外。
进一步的，步骤四中，所述计算激光雷达通道探测方向的斜率的具体过程为：
步骤41、统计位于正负斜率阈值范围之外的第一斜率总数和位于正负斜率阈值范围内的第二斜率总数；
步骤42、判断第一斜率总数是否大于1/2倍的第一斜率总数和第二斜率总数之和，如是，则激光雷达通道探测方向的斜率为垂直，进入步骤五；如否，则进入步骤43；
步骤43、将正负斜率阈值范围进行均匀分段并统计各个分段内的斜率数；并计算每个分段内的斜率数与第二斜率总数的比值；
步骤44、判断第二斜率总数中正斜率数量是否大于负斜率数量，如是，则激光雷达通道探测方向为各个分段的右边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值；如否，则激光雷达通道探测方向为各个分段的左边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值。
进一步的，步骤五中，所述区间划分的过程为：
步骤51、从第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点；
步骤52、将所选取的第一剩余光子点代入斜率为激光雷达通道探测方向的斜率的直线方程中，得到对应剩余光子点直线；
步骤53、将距离剩余光子点直线一定距离内的第一剩余光子点划分到同一个区间后放入到区间集中；
步骤54、判断是否还有第一剩余光子点未进行区间划分，如有，则从未进行区间划分的第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点，返回步骤52；如否，则结束。
进一步的，步骤八中，所述第二阈值为：
其中，
进一步的，步骤十中，所述三阈值为：
其中，
所述临近第二剩余光子点数量为所有提取区间内最少的第二剩余光子点数量。
为了达到上述目的之二，本发明采用如下技术方案实现：
一种基于雷达激光通道线扫描特点的光子点云去噪系统，所述光子点云去噪系统包括：
第一去噪模块，用于将
投影模块，用于将第一剩余光子点投影到飞行轨迹剖面，得到各个第一剩余光子点对应的投影点后获取每个投影点对应的最近投影点；并计算各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率；
斜率计算模块，用于根据各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率，计算激光雷达通道探测方向的斜率；
区间划分模块，用于根据激光雷达通道探测方向的斜率，将第一剩余光子点沿激光雷达通道探测方向进行区间划分；
区间长度计算模块，用于计算每个区间内任意两个第一剩余光子点的欧式距离并将最大距离作为对应区间长度；
选取模块，用于根据光子点的
第二去噪模块，用于计算每个区间内最小
提取模块，用于提取出区间长度大于2倍第二阈值的区间并记为提取区间；并计算每个提取区间每个第二剩余光子点到各个临近第二剩余光子点的欧式距离后求均值，得到对应第二剩余光子点的平均欧式距离；
第三去噪模块，用于将每个提取区间内平均欧式距离大于第三阈值的第二剩余光子点去除。
进一步的，所述斜率计算模块包括：
统计子模块，用于统计位于正负斜率阈值范围之外的第一斜率总数和位于正负斜率阈值范围内的第二斜率总数；
第一判断子模块，用于判断第一斜率总数是否大于1/2倍的第一斜率总数和第二斜率总数之和，并在判断为是时，将激光雷达通道探测方向的斜率设置为垂直；
分段子模块，用于将正负斜率阈值范围进行均匀分段并统计各个分段内的斜率数；并计算每个分段内的斜率数与第二斜率总数的比值；
第二判断子模块，用于判断第二斜率总数中正斜率数量是否大于负斜率数量，如是，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的右边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值；如否，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的左边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值。
进一步的，所述区间划分模块包括：
选取子模块，用于从第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点；
直线子模块，用于将所选取的第一剩余光子点代入斜率为激光雷达通道探测方向的斜率的直线方程中，得到对应剩余光子点直线；
划分子模块，用于将距离剩余光子点直线一定距离内的第一剩余光子点划分到同一个区间后放入到区间集中；
第三判断子模块，用于判断是否还有第一剩余光子点未进行区间划分，如有，则从未进行区间划分的第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点并参数给直线子模块；如否，则结束。
本发明的有益效果：
本发明采用光子点的
附图说明
图1为本发明的基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法流程示意图；
图2为本实施例的光子点分布示意图；
图3为本实施例的第一次去噪后的光子点效果示意图；
图4为本实施例的第三次去噪后的效果示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作出详细说明。
本实施例给出了一种基于激光雷达通道线扫描特点的光子点云去噪方法，参考图1，该光子点云去噪方法包括如下步骤：
S1、获取多个光子点数据；并计算每个光子点分别到
由于光子雷达的灵敏度极高，探测的数据存在极多的噪声点，但噪声光子的飞行时间是随机分布的，互不相关，而目标漫反射回的信号光子的飞行时间是相对集中的，且主要集中在脉宽范围内，具体表现为双方点云密度的不同。
本实施例可采用现有技术得到光子点的
本实施例中的光子雷达探测通道采集的数据格式为文本格式数据。
S2、将
根据数据集本身的空间分布特点，计算得到去噪阈值，不需要先验知识，本实施例中的第一阈值为所有光子点的
其中，
S3、将第一剩余光子点投影到飞行轨迹剖面，得到各个第一剩余光子点对应的投影点后获取每个投影点对应的最近投影点；并计算各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率。
从探测器出口到目标的距离中均存在噪声和信号点，并且每次探测数据的分布近似长方形，所以将点云数据按探测方向以长方形空间划分成多个距离数组，找到信号点所处的大致位置，设定合适的距离阈值，就可以将极大部分的噪声点去除。
本实施例采用将保留下来的光子点（即点云）投影到飞行轨迹剖面图（飞行轨迹的垂直剖面图），获得二维数据。
本实施例中的投影点与其对应的最近投影点满足如下条件：
投影点与其对应的最近投影点不重合且距离最小；投影点与其对应的最近投影点的斜率
本实施例中的最近投影点可采用
本实施例中的第
其中，（
S4、根据各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率，计算激光雷达通道探测方向的斜率。
对于斜率
基于上述，本实施例的计算激光雷达通道探测方向的斜率的具体过程为：
步骤41、统计位于正负斜率阈值范围之外的第一斜率总数和位于正负斜率阈值范围内的第二斜率总数；
步骤42、判断第一斜率总数（即垂直斜率数）是否大于1/2倍的第一斜率总数和第二斜率总数之和，如是，则激光雷达通道探测方向的斜率为垂直，进入步骤五；如否，则进入步骤43；
激光雷达通道探测方向的斜率为垂直
步骤43、将正负斜率阈值范围进行均匀分段并统计各个分段内的斜率数；并计算每个分段内的斜率数与第二斜率总数的比值；
将正负斜率阈值范围(剩余斜率值)分为10段，分别为[-5,-4), [-4,-3)……,[4,5)，求每一段的频数（即斜率数），接着求出每一段的频数（即斜率数）和整个正负斜率阈值范围内的斜率数（第二斜率总数）的比值
步骤44、判断第二斜率总数中正斜率数量是否大于负斜率数量，如是，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的右边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值；如否，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的左边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值。
根据两种情况采用各段不同的边界值参与计算，使
S5、根据激光雷达通道探测方向的斜率，将第一剩余光子点沿激光雷达通道探测方向进行区间划分。
以
步骤51、从第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点；
步骤52、将所选取的第一剩余光子点代入斜率为激光雷达通道探测方向的斜率的直线方程中，得到对应剩余光子点直线；
步骤53、将距离剩余光子点直线一定距离内的第一剩余光子点划分到同一个区间后放入到区间集中。
步骤54、判断是否还有第一剩余光子点未进行区间划分，如有，则从未进行区间划分的第一剩余光子点中选取一个剩余光子点，返回步骤52；如否，则结束。
S6、计算每个区间内任意两个第一剩余光子点的欧式距离并将最大欧式距离作为对应区间长度。
S7、根据光子点的
S8、计算每个区间内最小
本实施例的第二阈值为：
其中，
S9、提取出区间长度大于2倍第二阈值的区间并记为提取区间；并计算每个提取区间每个第二剩余光子点到各个临近第二剩余光子点的欧式距离后求均值，得到对应第二剩余光子点的平均欧式距离。
提取区间长度大于2倍第二阈值
S10、将每个提取区间内平均欧式距离大于第三阈值的第二剩余光子点去除。
本实施例的第三阈值为：
其中，
本实施例采用光子点的
另一实施例给出一种基于雷达激光通道线扫描特点的光子点云去噪系统，该光子点云去噪系统包括
本实施例的
本实施例的第一去噪模块，用于将
本实施例的投影模块，用于将第一剩余光子点投影到飞行轨迹剖面，得到各个第一剩余光子点对应的投影点后获取每个投影点对应的最近投影点；并计算各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率。
本实施例的斜率计算模块，用于根据各个投影点及对应的最近投影点之间的斜率，计算激光雷达通道探测方向的斜率，包括统计子模块、第一判断子模块、分段子模块和第二判断子模块。其中，统计子模块，用于统计位于正负斜率阈值范围之外的第一斜率总数和位于正负斜率阈值范围内的第二斜率总数。第一判断子模块，用于判断第一斜率总数是否大于1/2倍的第一斜率总数和第二斜率总数之和，并在判断为是时，将激光雷达通道探测方向的斜率设置为垂直。分段子模块，用于将正负斜率阈值范围进行均匀分段并统计各个分段内的斜率数；并计算每个分段内的斜率数与第二斜率总数的比值。第二判断子模块，用于判断第二斜率总数中正斜率数量是否大于负斜率数量，如是，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的右边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值；如否，则激光雷达通道探测方向的斜率为各个分段的左边界值乘以对应分段对应的上述比值后的和值。
本实施例的区间划分模块，用于根据激光雷达通道探测方向的斜率，将第一剩余光子点沿激光雷达通道探测方向进行区间划分，包括选取子模块、直线子模块、划分子模块和第三判断子模块。其中，选取子模块，用于从第一剩余光子点中选取一个第一剩余光子点。直线子模块，用于将所选取的第一剩余光子点代入斜率为激光雷达通道探测方向的斜率的直线方程中，得到对应剩余光子点直线。划分子模块，用于将距离剩余光子点直线一定距离内的第一剩余光子点划分到同一个区间后放入到区间集中。第三判断子模块，用于判断是否还有第一剩余光子点未进行区间划分，如有，则从未进行区间划分的第一剩余光子点选取一个第一剩余光子点并参数给直线子模块；如否，则结束。
本实施例的区间长度计算模块，用于计算每个区间内任意两个第一剩余光子点的欧式距离并将最大距离作为对应区间长度。
本实施例的选取模块，用于根据光子点的
本实施例的第二去噪模块，用于计算每个区间内最小
本实施例的提取模块，用于提取出区间长度大于2倍第二阈值的区间并记为提取区间；并计算每个提取区间每个第二剩余光子点到各个临近第二剩余光子点的欧式距离后求均值，得到对应第二剩余光子点的平均欧式距离。
本实施例的第三去噪模块，用于将每个提取区间内平均欧式距离大于第三阈值的第二剩余光子点去除。
本实施例涉及到的专业术语、公式和参数定义均与上述实施例相同。
以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。
机译： 基于深度学习飞机零件的点云去噪方法
机译： 点云去噪方法，系统和设备采用图像分割，以及存储介质
机译： 点云去噪方法，系统和设备采用图像分割，以及存储介质
