[發明專利]一種顧及鄰近波形信息的機載激光波形數據分解算法

有效

• 申請號: 201210162472.8
• 申請日: 2012-05-24
• 公開（公告）號: CN102722640A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 明洋;陳楚江;王麗園;余紹淮;張霄;李海亮;余飛
• 申請（專利權）人: 中交第二公路勘察設計研究院有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務所 42001
• 代理人: 王敏鋒

技術領域

本發明涉及測繪科學與技術領域，涉及一種顧及鄰近波形信息的機載激光波形數據分解算法，該方法能對波形數據中微弱的脈沖信號進行有效檢測，以獲取更加完整的點云，非常適用于植被覆蓋嚴重的地區。

背景技術

機載LiDAR(Light?Detection?And?Ranging)，又稱機載激光掃描技術，作為一種三維空間信息的實時獲取手段，可以快速、精確的獲取大范圍區域的地表信息。根據回波記錄方式的不同，機載激光雷達系統可以分為離散激光雷達系統和全波形激光雷達系統。前者記錄有限個離散的回波信號，而后者以很小的采樣間隔對來自目標的激光反射信號進行采樣記錄，形成一個隨時間變化的回波信號。相對于離散激光雷達而言，全波形雷達可以提供更多的細節信息，具有更強的地物區分能力和更優的植被穿透特性等。同時，也給數據處理和信息提取提出了更高的要求。

如何從波形采樣數據中提取出高質量的點云是數據處理中的一個關鍵問題。Hofton等提出機載激光雷達波形數據高斯分解算法，Wagner等從理論角度闡述了機載全波形激光雷達的成像機理，并使用高斯模型提取波形數據峰值點。這些方法大多數情況下可以獲取較好結果，但是由于各種干擾因素，回波信息并不是高斯函數的精確表達。Chauve等提出利用廣義高斯模型來擬合波形數據，并通過迭代的方式實現波形數據的分解。馬洪超等采用Expectation-Maximization算法(EM)進行機載雷達波形數據高斯混合模型參數的最大似然估計，取得較好結果但計算量較大。通過分析發現，目前算法中主要存在如下幾點缺陷：

第一，噪聲閾值難以確定。目前，為排除信號噪聲的影響，大多算法采用經驗取值的方法，并指定為較高的數值。

第二，微弱信號難以可靠檢測。當利用較高閾值對波形數據進行預處理后，一些微弱脈沖信號由于信號強度不夠而無法得到考慮，從而不能進行檢測。這種現象在植被茂密地區尤為嚴重，由于植被遮擋造成地面點反射脈沖信號比較微弱，給地面信息的提取造成較大挑戰。

發明內容

本發明的目的是在于針對現有技術存在的上述問題，提供一種顧及鄰近波形信息的機載激光波形數據分解方法，利用高、低雙閾值數據預處理，同時通過顧及鄰近波形顯著脈沖波峰信號所提供的信息，對比較微弱的脈沖信息進行分析，融入區域生長策略，最終實現波形數據中脈沖波峰信號的完整提取，可以得到更加精確、完整的點云數據。

本發明的上述目的通過以下技術方案實現：

一種顧及鄰近波形信息的機載激光波形數據分解方法，包括以下步驟：

步驟1、波形數據的預處理：利用一維高斯模板對原始波形數據進行平滑處理；利用一階微分算子計算經過平滑處理后的波形數據的一階導數；計算每一個波形數據對應的近似物方平面坐標，并根據近似物方平面坐標建立k-d樹索引；

步驟2、波形數據的脈沖波峰探測：通過計算步驟1中得到的一階導數零交叉點，確定波形的脈沖波峰中心的初始位置，采用高、低雙閾值對波峰強度進行分析，確定出顯著脈沖波峰和候選脈沖波峰，并剔除偽脈沖波峰；

步驟3、基于廣義高斯模型的顯著脈沖波峰提?。簩Ξ斍八_定的顯著脈沖波峰，采用廣義高斯模型和非線性最小二乘Levenburg-Marquardt算法進行波形數據的擬合，提取顯著脈沖波峰的參數，并統計波形數據擬合的單位權中誤差；

步驟4、顧及鄰近波形的候選脈沖波峰提?。阂院泻蜻x脈沖波峰的波形為中心，通過k-d樹索引搜索設定半徑范圍內的鄰近波形，并計算鄰近波形的顯著脈沖波峰提供的高程值與設置為中心的波形的候選脈沖波峰的高程值的高程差，若高程差小于給定閾值，則認為該候選脈沖波峰與鄰域環境相容，將該候選脈沖波峰重新認定為顯著脈沖波峰，采用廣義高斯模型和非線性最小二乘Levenburg-Marquardt算法進行重新認定的顯著脈沖波峰的參數的提取，并將重新認定為顯著脈沖波峰的對應的波形加入到已更新波形列表中；

步驟5、基于區域生長策略的待分析波形列表生成：以已更新波形列表中的波形為中心，通過k-d樹搜索設定半徑范圍內的鄰近波形，如果鄰近波形中含有候選脈沖波峰，將該鄰近波形加入到待分析波形列表中，當待分析波形列表不為空時，返回步驟4；當待分析波形列表為空時，則進入步驟6；

步驟6、波形分解結果輸出：利用所獲取的顯著脈沖波峰的參數，計算其對應激光點的三維空間坐標，輸出點云。

如上所述的步驟1中一維高斯模板，其連續情況下的數字形式如下：