CN106918813B - 一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法 - Google Patents

一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据；(2)采用kd‑树对点云数据进行搜索，并计算每个点云数据Pi与其最邻近K个点云数据之间的欧式距离Lij，其中，i的取值范围为1≤i≤N，j的取值范围为1≤j≤K，N为点云数据的总数；(3)利用高斯分布对Lij的均值进行统计，排除高斯分布以外的均值对应的点云数据，完成三维声纳点云图像的增强。该方法操作简单，高效快捷，能够有效地去除离群点，达到减小噪声、增强点云图像的目的。

Description

一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法
技术领域
本发明属于三维声纳点云图像处理领域，具体涉及一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法。
背景技术
相控阵三维声纳系统是一种新型的水下三维声学成像系统，在港口实时监测及蛙人水下作业保护等方面具有广泛的应用价值。
但是在获取三维声纳点云数据时，由于设备精度、操作者经验、水下环境因素等带来的影响，以及被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中将不可避免地出现一些噪声点。实际应用中除了这些测量随机误差产生的噪声点之外，由于受到外界干扰如障碍物等因素的影响，点云数据中往往存在着一些离主体点云即被测物体点云较远的离散点，即离群点。不同的获取设备点云噪声结构也有不同，在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，往往对后续处理管道影响很大，只有在滤波预处理中将噪声点、离群点等按照后续处理定制，才能够更好地进行配准、特征提取、曲面重建、可视化等后续应用处理。
针对上述情况，亟需提出一种可靠高效的三维声纳点云图像增强方法，使得其具有重要的工程使用价值。
发明内容
鉴于上述，本发明提供了一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，该方法操作简单，高效快捷，能够有效地去除离群点，达到减小噪声、增强点云图像的目的。
本发明第一方面提出了一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据；
(2)采用kd-树对点云数据进行搜索，并计算每个点云数据Pi与其最邻近K个点云数据之间的欧式距离Lij，其中，i的取值范围为1≤i≤N，j的取值范围为1≤j≤K，N为点云数据的总数；
(3)利用高斯分布对Lij的均值进行统计，排除高斯分布以外的均值对应的点云数据，完成三维声纳点云图像的增强。
所述的步骤(2)的具体步骤为：
(2-1)对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；
(2-2)每当搜索到一个点云数据Pi时，采用K近邻法搜索该点云数据Pi的K个最邻近点云数据，并计算得到点云数据Pi与其K个最邻近点云数据之间的欧式距离Lij。
所述的步骤(3)的具体步骤为：
(3-1)求取属于点云数据Pi的K个欧式距离Lij的平均值Li；
(3-2)求取N个Li的均值μ和标准差σ；
(3-3)采用均值为μ和标准差为σ的高斯分布对所有的Li进行统计，将落在范围a～b之外的Li所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a＝μ-α×σ，b＝μ+α×σ，α为膨胀系数，为实数。
本发明第二方面提出了一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
(1’)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据；
(2’)采用kd-树对点云数据进行搜索，并计算每个点云数据Pi与其邻域范围r内所有点云数据之间的欧式距离Lij，i的取值范围1≤i≤N，j的取值范围为1≤j≤Mi，N为点云数据的总数，Mi为点云数据Pi的邻域范围r内的点云数据的个数；
(3’)利用高斯分布对Lij的均值进行统计，排除高斯分布以外的均值对应的点云数据，完成三维声纳点云图像的增强。
所述的步骤(2’)的具体步骤为：
(2-1’)对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；
(2-2’)每当搜索到一个点云数据Pi时，搜索该点云数据Pi的邻域范围r内所有点云数据，并计算得到点云数据Pi与其邻域范围r内所有点云数据之间的欧式距离Lij。
所述的步骤(3’)的具体步骤为：
(3-1’)求取属于点云数据Pi的Mi个欧式距离Lij的平均值Li’；
(3-2’)求取N个Li的均值μ’和标准差σ’；
(3-3’)采用均值为μ’和标准差为σ’的高斯分布对所有的Li’进行统计，将落在范围a’～b’之外的Li所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a’＝μ’-α×σ’，b’＝μ’+α×σ’，α为膨胀系数，为实数。
相较于现有的技术，本发明具有以下有益的技术效果：
(1)在对采集到的大量点云数据进行处理前，通过本方法可以有选择地去除大部分离群点，减弱设备和环境噪声的影响，同时降低后续处理的工作量，增强数据的有效性，有助于后期图像的重构，达到图像增强的目的。
(2)本发明可以根据不同的设备和环境，通过人为地设定参数值，达到不同程度地去除离群点的目的，而不需要重新修改系统的程序，方便快捷，具有很强的实用性和灵活性。
(3)本发明的增强方法效率高，通过采用特别的算法完成三维声纳点云的图像增强，程序运行时间短，数据处理速度快，满足实时性的要求。
附图说明
图1为实施例1基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法流程图；
图2为实施例2基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法流程图；
图3为三维声纳点云数据kd-树建立流程图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
图1所示的是实施例1提出的一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
S01，获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据。
S02，对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；其中，i的取值范围为1≤i≤N。
S03，每当搜索到一个点云数据Pi时，采用K近邻法搜索该点云数据Pi的K个最邻近点云数据，并计算得到点云数据Pi与其K个最邻近点云数据之间的欧式距离Lij；其中，j的取值范围为1≤j≤K。
S04，求取属于点云数据Pi的K个欧式距离Lij的平均值Li。
S05，求取N个Li的均值μ和标准差σ。
S06，采用均值为μ和标准差为σ的高斯分布对所有的Li进行统计，将落在范围a～b之外的Li所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a＝μ-α×σ，b＝μ+α×σ，α为膨胀系数，为实数。
图2所示的是实施例2提出的另一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
S01’，获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据。
S02’，对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；i的取值范围1≤i≤N。
S03’，每当搜索到一个点云数据Pi时，搜索该点云数据Pi的邻域范围r内所有点云数据，并计算得到点云数据Pi与其邻域范围r内所有点云数据之间的欧式距离Lij，j的取值范围为1≤j≤Mi，Mi为点云数据Pi的邻域范围r内的点云数据的个数
S04’，求取属于点云数据Pi的Mi个欧式距离Lij的平均值Li’。
S05’，求取N个Li的均值μ’和标准差σ’。
S06’，采用均值为μ’和标准差为σ’的高斯分布对所有的Li’进行统计，将落在范围a’～b’之外的Li所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a’＝μ’-α×σ’，b’＝μ’+α×σ’，α为膨胀系数，为实数。
以上所述的kd-树的建立过程为：
(1)统计所有三维声纳点云数据在全局坐标(x，y，z)三个维度上的方差；
(2)令三个维度方差中的最大值所对应的维度就是split域的值；
(3)将所有点云数据按照其第split维的值进行排序，位于正中间的数据点选为分裂节点；
(4)以分裂节点第split维的值做垂直坐标轴的超平面，将整个空间分为两部分；
(5)分别对做子空间中的数据点和右子空间中的数据点重复上述步骤构建左子树和右子树，直至经过划分的子样本集为空。
采用第一种方法，对点云数据进行噪声移除，且设置α＝1和K＝30，经多次实际测试的数据证明，当采取上述参数时，大约有1％的点被认为是噪声而移除。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据；
(2)采用kd-树对点云数据进行搜索，并计算每个点云数据Pi与其最邻近K个点云数据之间的欧式距离Lij，其中，i的取值范围为1≤i≤N，j的取值范围为1≤j≤K，N为点云数据的总数；
(3)利用高斯分布对Lij的均值进行统计，排除高斯分布以外的均值对应的点云数据，完成三维声纳点云图像的增强；
步骤(3)的具体步骤为：
(3-1)求取属于点云数据Pi的K个欧式距离Lij的平均值Li；
(3-2)求取N个Li的均值μ和标准差σ；
(3-3)采用均值为μ和标准差为σ的高斯分布对所有的Li进行统计，将落在范围a～b之外的Li所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a＝μ-α×σ，b＝μ+α×σ，α为膨胀系数，为实数。
2.如权利要求1所述的基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，其特征在于，所述的步骤(2)的具体步骤为：
(2-1)对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；
(2-2)每当搜索到一个点云数据Pi时，采用K近邻法搜索该点云数据Pi的K个最邻近点云数据，并计算得到点云数据Pi与其K个最邻近点云数据之间的欧式距离Lij。
3.一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，包含以下步骤：
(1’)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据；
(2’)采用kd-树对点云数据进行搜索，并计算每个点云数据Pi与其邻域范围r内所有点云数据之间的欧式距离Lij，i的取值范围1≤i≤N，j的取值范围为1≤j≤Mi，N为点云数据的总数，Mi为点云数据Pi的邻域范围r内的点云数据的个数；
(3’)利用高斯分布对Lij的均值进行统计，排除高斯分布以外的均值对应的点云数据，完成三维声纳点云图像的增强；
步骤(3’)的具体步骤为：
(3-1’)求取属于点云数据Pi的Mi个欧式距离Lij的平均值Li’；
(3-2’)求取N个Li’的均值μ’和标准差σ’；
(3-3’)采用均值为μ’和标准差为σ’的高斯分布对所有的Li’进行统计，将落在范围a’～b’之外的Li’所对应的点云数据命名为离群点，并将该离群点移除，完成三维声纳点云图像的增强，其中，a’＝μ’-α×σ’，b’＝μ’+α×σ’，α为膨胀系数，为实数。
4.如权利要求3所述的基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法，其特征在于，所述的步骤(2’)的具体步骤为：
(2-1’)对N个点云数据建立一个kd-树，并利用该kd-树对每个点云数据Pi进行搜索；
(2-2’)每当搜索到一个点云数据Pi时，搜索该点云数据Pi的邻域范围r内所有点云数据，并计算得到点云数据Pi与其邻域范围r内所有点云数据之间的欧式距离Lij。
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