CN105445719B - 一种三维激光扫描仪数据滤波方法 - Google Patents
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Abstract
一种三维激光扫描仪数据滤波方法，通过实际激光信号与理想激光信号作差获取噪声信号，并对噪声信号进行分类和特征提取，利用提取的噪声特征设计一个噪声滤波器，并利用预设的阈值确定所设计的噪声滤波器是否合理，改变激光信号的强度产生一系列噪声滤波器，最后从一系列噪声滤波器中选取最优的噪声滤波器作为最终的滤波器进行数据滤波，本发明中的方法实现了三维激光扫描仪在数据高速采集过程中，对影响精度的电子类等噪声的滤除，提高了三维激光扫描仪的测距精度，且可以实现数据的实时滤波，最大程度上满足了三维激光扫描仪数据滤波的需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据滤波方法，特别是一种三维激光扫描仪数据滤波方法，为实时在线三维扫描检测的研究和开发提供了必要条件，属于数据处理领域。
背景技术
理论上说，任何电子线路都有电路噪声，如电阻的热噪声、晶体三极管的噪声等，通常来讲，这类噪声都非常弱，但由于三维激光扫描仪是基于激光测距的方式进行测量，信号的计时精度达到皮秒(1-12e秒)级，因此mv级的噪声引入都会对最终信号的获取产生较大影响。在常规激光测距中，可以采用多次平均法进行滤除相关噪声，如激光测距机中，一般测距机的激光频率为20hz，测距能力是2秒测量一个点，这样可以通过近40组测量数据进行相关噪声的滤除，而在三维激光扫描仪的测距中，激光的发射频率通常都为100khz以上，且扫描的过程中机器的发射接收部分是不停的旋转，以实现扫描的过程，因此每次测距的过程只能进行一次，这样的工作原理决定了不可以传统的多次测量计算均值的方式进行滤波处理。
为了克服这一难题，国内外学者们提出了多种基于点云模型的光顺去噪算法，由于三维激光扫描仪获取的最终数据是点云，类似于一种具有空间信息的照片，因此这些算法大多是来自图像去噪和网格光顺算法，这一类算法大都是根据特征保持进行优化(具体参考杜小燕，姜晓峰，昊传刚等，点云模型的双边滤波去噪算法，计算机应用与软件，Vol.27No.7jul 2010)，如基于Laplacian算子的方法、基于最优化的方法和简单的非迭代方法。Laplacian光顺方法，可看作是通过扩散模型中的高频几何信息来达到光顺的目的，但因其是各向同性的，当迭代多次后会出现顶点漂移以及特征磨损的情况；基于光滑曲面拟合的算法(具体参考Shen B，Lee S J，Basu S.Caching Strategies in Transcoding-Enabled Proxy Systems for Streaming Media Distribution Networks[J].IEEETransactions On Multimedia，2004，6(2):375-386)，其中移动最小二乘曲面(MLS)拟合算法，是将点移动到局部拟合的MLS曲面上来达到光顺去噪的效果。
上述诸类算法的主要是基于重建扫描对象的几何特征的方式进行滤波，主要特点是可以根据几何特征的特点滤除掉各类噪声，但是其问题在于采用这种方式进行滤波处理，无法实现实时处理，必须待所有数据扫描完成后，再根据其空间位置关系计算法向、高斯曲率等信息，系统占用资源高，无法面向实时应用需求。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种三维激光扫描仪数据滤波方法，通过实际激光信号与理想激光信号作差获取噪声信号，并对噪声信号进行分类和特征提取，利用提取的噪声特征设计一个噪声滤波器，并利用预设的阈值确定所设计的噪声滤波器是否合理，改变激光信号的强度产生一系列噪声滤波器，最后从一系列噪声滤波器中选取最优的噪声滤波器作为最终的滤波器进行数据滤波，本发明中的方法实现了三维激光扫描仪在数据高速采集过程中，对影响精度的电子类等噪声的滤除，提高了三维激光扫描仪的测距精度，且可以实现数据的实时滤波，最大程度上满足了三维激光扫描仪数据滤波的需求。
本发明的技术解决方案是：一种三维激光扫描仪数据滤波方法，步骤如下：
(1)利用三维激光扫描仪的信号源产生一个恒定的激光信号，该激光信号通过光电探测器转化为电信号，并经过放大和整形后，采用高频设备转换为数字信号，计算出距离信息进行保存；
(2)模拟出一个理想数字信号作为预设信号，利用该预设信号计算预设距离信息，并将预设距离信息与步骤(1)保存的距离信息进行作差运算，获得距离信息差值；
(3)利用步骤(2)中的距离信息差值和数据频率采用均值聚类计算出电路噪声的特征信息，所述电路噪声的特征信息包括噪声频率和噪声强度；
(4)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，设计一个噪声滤波器；
(5)利用步骤(4)设计的噪声滤波器对步骤(1)中的数字信号进行滤波后计算距离信息，并与步骤(2)中的预设距离信息作差；若差值大于预设的阈值，则返回步骤(3)，重新计算特征信息；否则，进入步骤(6)；
(6)保持步骤(1)中信号源频率不变，改变激光信号的强度，重复步骤(1)～步骤(5)；
(7)重复步骤(1)～步骤(6)N次，选择滤波后数学信号计算得到的距离信息与预设距离信息之间差值最小时对应的噪声滤波器为最终的噪声滤波器，利用该噪声滤波器对三维激光扫描仪数据进行滤波。
所述激光扫描仪为脉冲式激光扫描仪。
所述均值聚类为K均值聚类。
所述的脉冲式激光测距仪的激光重复频率大于等于5KHz。
所述计算距离信息和预设距离信息的方法具体为：首先通过高频时钟芯片测量出信号的飞行时间，然后利用飞行时间计算出距离信息和预设距离信息。
所述噪声滤波器为巴特沃斯低通噪声滤波器。
所述步骤(5)中的阈值为距离精度均方差的3倍。
所述步骤(4)中根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，设计一个噪声滤波器；具体为：
(4-1)给出巴特沃斯低通噪声滤波器的表达式，具体由公式：
给出，其中，Ha(jλ)为信号幅度，N为滤波器的阶数，且为整数；C为一个常数参数；λ为频率；
(4-2)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，确定通带截止频率和阻带起始频率，并对通带截止频率和阻带起始频率进行归一化；
(4-3)利用归一化后的通带截止频率和阻带起始频率，以及预先给定的通带衰减和阻带衰减，计算巴特沃斯低通噪声滤波器表达式中的C和N，从而确定巴特沃斯低通噪声滤波器。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)本方法通过对比电路噪声与信号信息的差异的方式，实现了三维激光扫描仪在数据高速采集过程中，对影响精度的电子类等噪声的滤除，提高了三维激光扫描仪的测距精度。
(2)本方法实现了扫描数据的实时处理滤波，降低了激光点云数据后处理的难度，可以满足实时测量过程中去噪的需求。
附图说明
图1为信号传递流程图；
图2为本发明噪声信息计算流程图；
图3为本发明测试效果图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行进一步的详细描述。
如图1所示，三维激光扫描仪测距信息的获取方法是：首先由激光器产生一个固定频率、固定强度的激光脉冲信号，该信号经过反射镜后达到物体的表面；物体表面产生的漫反射信号再经过反射镜发射后到达光电探测器，经光电探测器转化为电信号，由于接收到的漫反射光非常微弱，转化后的电信号必须经过放大器放大后才能由整形板整形成数字电路可以接收处理的信号。
在信号的传递过程中，光电转换模块、放大电路模块、整形电路模块、以及数字电路的模数转换模块等都会引入噪声到测距信号，为了便于处理，统一将其归为电磁类噪声，其类型的分析为如下：
1)电阻的热噪声：电阻由导体等材料组成，导体内的自由电子在一定的温度下总是处于“无规则”的热运动状态，这种热运动的方向和速度都是随机的。自由电子的热骚动在导体内形成非常弱的电流。电阻热噪声作为一种起伏噪声，具有极宽的频谱，从零频一直延伸到10-13Hz以上的频率，而且它的各个频率分量的强度是相等的。
2)晶体三极管的噪声：晶体三极管的噪声往往比电阻热噪声强得多，在晶体三极管中，除了其中某些分布，如基极电阻rbb′会产生热噪声外，还有散弹(粒)噪声、分配噪声、闪烁噪声、唱效应管噪声等。由于该噪声种类繁多，经数据分析发现，概率噪声的频率从10～100m下均有分布，但是不同频率的大小差异较大。
各噪声源是互相独立时，则总的噪声符合均分方叠加的原则。叠加后的噪声最终汇入到测距信号中影响距离测量精度。
如图2所示为本发明的流程图，从图2可知，本发明提出的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于步骤如下：
(1)利用三维激光扫描仪的信号源产生一个恒定的激光信号，该激光信号通过光电探测器转化为电信号，并经过放大和整形后，采用高频设备转换为数字信号，首先通过高频时钟芯片测量出信号的飞行时间，然后利用飞行时间计算出距离信息进行保存；本发明中三维激光扫描仪可以采用脉冲式激光扫描仪，脉冲式激光扫描仪的激光重复频率需大于等于5KHz。
(2)模拟出一个理想数字信号作为预设信号，利用该预设信号计算预设距离信息，并将预设距离信息与步骤(1)保存的距离信息进行作差运算，获得距离信息差值；
(3)利用步骤(2)中的距离信息差值和数据频率采用均值聚类计算出电路噪声的特征信息，所述电路噪声的特征信息包括噪声频率和噪声强度；
所述聚类采用K均值聚类进行噪声特征信息的提取；在本发明中，采用的是聚类算法计算噪声的分量频率；首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。依据聚类的结果计算出不同强度噪声分量的产生频率；
(4)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，设计一个噪声滤波器；所述噪声滤波器为低通噪声滤波器，本发明中可以使用巴特沃斯低通噪声滤波器，具体实现方法为：
(4-1)给出巴特沃斯低通噪声滤波器的表达式，具体由公式：
给出，其中，Ha(jλ)为信号幅度，N为滤波器的阶数，且为整数；C为一个常数参数；λ为频率；
(4-2)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，确定通带截止频率和阻带起始频率，并对通带截止频率和阻带起始频率进行归一化；
(4-3)利用归一化后的通带截止频率和阻带起始频率，以及预先给定的通带衰减和阻带衰减，计算巴特沃斯低通噪声滤波器表达式中的C和N，从而确定巴特沃斯低通噪声滤波器。
(5)利用步骤(4)设计的噪声滤波器对步骤(1)中的数字信号进行滤波后计算距离信息，并与步骤(2)中的预设距离信息作差；若差值大于预设的阈值(一般取距离精度均方差的3倍)，则返回步骤(3)，重新计算特征信息；否则，进入步骤(6)；
(6)保持步骤(1)中信号源频率不变，改变激光信号的强度，重复步骤(1)～步骤(5)；
(7)重复步骤(1)～步骤(6)N次，选择滤波后数学信号计算得到的距离信息与预设距离信息之间差值最小时对应的噪声滤波器为最终的噪声滤波器，利用该噪声滤波器对三维激光扫描仪数据进行滤波。
具体实施例
本发明为防止扫描目标反射率的变化以及大气扰动导致信号的干扰，在噪声测量过程中，设定一组激光器的信号参数：激光频率设置为100K，激光电流设置为0.2A，
进行测量数字信号的滤波处理得到滤波后的测量信号作为滤波结果；将滤波后的数字信号与软件生产的模拟数字信号进行匹配，检查其相似性情况；若过滤波后的效果不明显，例如滤波后的距离信号数据噪声引起的精度>3mm，则可以认为噪声剔除精度不够高，需要重新计算噪声特征信息，若有效，则修改激光器信号源的相关参数，让信号源在保持频率不变的情况下，改变信号的强度，采集更多的激光信号检验滤波器的滤波效果，通过反复迭代达到一个最优解，选择信号保真度最高的一组参数作为最后的滤波参数。将最后定型的滤波器参数作为三维激光扫描仪扫描数据实时测量所采用的参数进行滤波。
如图3所示，波浪线的数据为测量的数字信号，中间的细线为软件所模拟出来的理想的测量结果成图，中间点状信号为滤波后的真实测距信号；可以看出经过去噪后数据大都和软件生成的模拟信号符合的较好；剔除了各个电路板产生噪声给数据带来的毛刺问题。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。
Claims (8)
1.一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于步骤如下：
(1)利用三维激光扫描仪的信号源产生一个恒定的激光信号，该激光信号通过光电探测器转化为电信号，并经过放大和整形后，采用高频设备转换为数字信号，计算出距离信息进行保存；
(2)模拟出一个理想数字信号作为预设信号，利用该预设信号计算预设距离信息，并将预设距离信息与步骤(1)保存的距离信息进行作差运算，获得距离信息差值；
(3)利用步骤(2)中的距离信息差值和数据频率采用均值聚类计算出电路噪声的特征信息，所述电路噪声的特征信息包括噪声频率和噪声强度；
(4)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，设计一个噪声滤波器；
(5)利用步骤(4)设计的噪声滤波器对步骤(1)中的数字信号进行滤波后计算距离信息，并与步骤(2)中的预设距离信息作差；若差值大于预设的阈值，则返回步骤(3)，重新计算特征信息；否则，进入步骤(6)；
(6)保持步骤(1)中信号源频率不变，改变激光信号的强度，重复步骤(1)～步骤(5)；
(7)重复步骤(1)～步骤(6)N次，选择滤波后数字信号计算得到的距离信息与预设距离信息之间差值最小时对应的噪声滤波器为最终的噪声滤波器，利用该噪声滤波器对三维激光扫描仪数据进行滤波。
2.根据权利要求1所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述激光扫描仪为脉冲式激光扫描仪。
3.根据权利要求1所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述均值聚类为K均值聚类。
4.根据权利要求2所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述的脉冲式激光扫描仪的激光重复频率大于等于5KHz。
5.根据权利要求1所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述计算距离信息和预设距离信息的方法具体为：首先通过高频时钟芯片测量出信号的飞行时间，然后利用飞行时间计算出距离信息和预设距离信息。
6.根据权利要求1所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述噪声滤波器为巴特沃斯低通噪声滤波器。
7.根据权利要求1所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述步骤(5)中的阈值为距离精度均方差的3倍。
8.根据权利要求6所述的一种三维激光扫描仪数据滤波方法，其特征在于：所述步骤(4)中根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，设计一个噪声滤波器；具体为：
(4-1)给出巴特沃斯低通噪声滤波器的表达式，具体由公式：
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>a</mi>
</msub>
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<mo>|</mo>
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<mo>=</mo>
<mfrac>
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<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>C</mi>
<mn>2</mn>
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<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&lambda;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mi>N</mi>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
给出，其中，Ha(jλ)为信号幅度，N为滤波器的阶数，且为整数；C为一个常数参数；λ为频率；
(4-2)根据步骤(3)中的电路噪声特征信息，确定通带截止频率和阻带起始频率，并对通带截止频率和阻带起始频率进行归一化；
(4-3)利用归一化后的通带截止频率和阻带起始频率，以及预先给定的通带衰减和阻带衰减，计算巴特沃斯低通噪声滤波器表达式中的C和N，从而确定巴特沃斯低通噪声滤波器。
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