CN110954921B - 一种基于块匹配3d协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，包括：输入预处理后的原始信号；基于参考块以块匹配技术建立3D图像集；结合3D线性变换和硬阈值滤波获得硬阈值滤波评估结果；改变参考块位置并遍历整个图像，对所有硬阈值滤波评估结果加权求和得到基本评估结果；以基本评估结果进行块匹配，建立基本估计结果和原始信号的3D图像集；结合3D线性变换和维纳滤波得到维纳滤波评估结果；改变参考块位置并遍历整个图像，对所有维纳滤波评估结果加权求和得到最终评估结果；反预处理得到信噪比显著提升的激光雷达回波信号。本发明综合考虑激光雷达回波信号的时、空维度信息，能在较高时空分辨率下提高回波信号的信噪比。

Description

一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升 方法

技术领域

本发明属于大气气溶胶遥感激光雷达技术领域，尤其是涉及一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法。

背景技术

激光雷达作为一种全天时连续监测的主动遥感技术，具有遥测距离远、空间分辨率高、测量精度高等优势，目前正广泛应用于地球科学、气象学和生态环境监测等领域。激光雷达回波信号强度随着距离增大而衰减，并且不可避免地受到探测系统电噪声与太阳背景噪声的干扰，其信噪比是限制激光雷达技术发展的一个重要因素。提高激光雷达回波信号的信噪比从而提高激光雷达系统的反演精度是一个必须面对和解决的挑战。

目前，可以从硬件优化和软件算法去噪两个方面提高激光雷达回波信号信噪比。

硬件方法通过加大激光功率和采用窄带滤光片等方式来实现，但需要增加激光雷达的硬件成本。软件算法去噪目前主要通过脉冲时间累积以及空间滤波方法实现：脉冲时间累积通过牺牲回波信号的时间分辨率来提高信噪比；空间滤波主要由小波(Wavelets)滤波，高斯滤波，Savitzky-Golay(SG)滤波，卡尔曼(Kaman)滤波，Empirical ModeDecomposition(EMD)滤波等滤波方式实现，通过牺牲信号空间分辨率来提高信噪比。不同的滤波方式能够针对不同特征的信号取得较好的信噪比提升效果。然而，脉冲时间累积和空间滤波仅分别考虑激光雷达回波信号时间维度或空间维度，没有综合考虑回波信号的时空分布特点。

实际上，激光雷达回波信号具有高时空分辨率的特点，并在时间、空间两个维度均具有高相关性。因此，综合考虑回波信号的时空维度信息，在较高的时空分辨率下提高回波信号信噪比对激光雷达发展具有重要意义。

发明内容

针对上述激光雷达回波信号信噪比提升算法的不足，本发明提供了一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，该方法综合利用回波信号时空信息，旨在解决激光雷达回波信号信噪比较低而导致的信号反演精度受限问题。

为了实现上述目的，本发明基于激光雷达时空两维回波信号，提出了一种基于块匹配3D协同滤波(BM3D)的激光雷达信噪比提升方法，包括以下步骤：

(1)输入激光雷达回波信号V(x)及其高斯噪声标准差σ；

(2)依据激光雷达回波信号的不同采集模式，对激光雷达回波信号进行相应预处理，获得算法输入信号u(x)；

(3)确定初始噪声图像中参考块P尺寸k^hard×k^hard和搜索区域范围n^hard×n^hard，利用2D线性变换和硬阈值滤波，获得与参考块P相关性最大的N^hard个相似块，堆聚成3D图像集N^P；

(4)对3D图像集N^P进行3D线性变换，通过硬阈值滤波收缩变换域系数，再进行反3D线性变换以及图像位置复原，得到硬阈值评估结果u^hard(x)；

(5)通过设定的平移步长逐渐改变参考块P位置，重复步骤(3)和(4)，并遍历整幅噪声图像，得到整幅图像不同位置的硬阈值评估结果，并对硬阈值评估结果加权求和获得每个像素的基本评估结果u^basic(x)；

(6)以每个像素的基本评估结果u^basic(x)进行块匹配，确定参考块以及块匹配相关参数，获得相关性最大的N^wien个相似块，以相同的顺序将基本评估结果u^basic(x)和算法输入信号u(x)堆聚成两个3D图像集，分别对应N^basic,P和N^P；

(7)对3D图像集N^basic,P和N^P进行3D线性变换，利用3D图像集N^basic,P的变换谱系数计算维纳滤波收缩系数

并用于收缩N^P的变换谱系数，再进行反3D线性变换以及图像位置复原，获得图像的维纳滤波评估结果u^wien(x)；

(8)与步骤(5)类似，通过滑动步长改变参考块位置并遍历整个噪声图像，对所有参考块的维纳滤波评估结果u^wien(x)进行聚合，加权求和获得每个像素的基本评估结果u^final(x)；

(9)根据步骤(2)，将图像u^final(x)反变换，获得经滤波后信噪比提升后的激光雷达回波信号。

步骤(2)中，对于模拟探测和光子计数探测的激光雷达回波信号采用不同的方式进行预处理，其中，对于模拟探测激光雷达回波信号进行预处理的公式如下：

式中，i＝1,2,3…为不同时间的回波单廓线序号，V_i(r)为激光雷达廓线回波信号，r为距离，V_i,b为背景噪声；

对于光子计数探测的激光雷达回波信号进行预处理时，进行Anscombe变换，使得回波信号噪声模型由Poisson分布转变为类高斯分布，具体公式如下：

式中，V_i(r)为激光雷达廓线回波信号。

步骤(3)中，获得与参考块P相关性最大的N^hard个相似块的步骤如下：

利用图像块间的归一化二次距离判断两个图像相关性，距离越大，则相关性越小，反之亦然，归一化二次距离d(P,Q)表示为：

式中，

为2D线性变换，γ'为硬阈值操作，其阈值为

当变换域系数小于该阈值时，置0；否则，则保持不变；k_hard为参考块尺寸；设定距离阈值为τ^hard，相似块集合Μ(P)可以表示为：

Μ(P)＝{Q:d(P,Q)≤τ^hard}

选择满足要求的距离最小的N^hard个相似块，堆聚成3D图像集N^P，且无须考虑图像块堆放顺序。

步骤(4)中，对3D图像集N^P进行3D线性变换包括2D线性变换和1D线性变换两个步骤；硬阈值滤波通过将小于阈值

的变换域系数置0，而使得大于阈值

的变换域系数不变；最终将收缩后的系数进行反3D线性变换并恢复到原始图像位置；硬阈值评估结果u^hard(x)由下式计算获得：

式中，操作符Γ代表将3D图像集恢复到原图像位置，N^hard,P为经过硬阈值滤波后的3D图像集，

为进行3D线性变换，

为反3D线性变换，γ为硬阈值滤波操作。

步骤(5)中，基本评估结果u^basic(x)的计算公式如下：

式中，χ_Q(x)是像素x处的权值，当像素点属于相似块集合Μ(P)时，χ_Q(x)＝1，否则，其值为0；Q为参考块P对应的相似块，Μ(P)为对应的相似块集合，

代表当参考块为P时，相似块Q的硬阈值滤波估计值；

是聚合的权重，按下式计算获得：

式中，

为硬阈值操作后的非零变换域系数数量。

步骤(7)中，维纳滤波收缩系数

和维纳滤波评估结果u^wien(x)按下式方法计算：

式中，

为3D线性变换，

为反3D线性变换，N^wien,P为经过维纳滤波后的3D图像集。

步骤(8)中，按下述方式计算u^final(x)：

式中，

代表当参考块为P时，相似块Q的维纳滤波估计值。

步骤(9)中，根据步骤(2)所做的信号预处理变换，当输入的信号为模拟探测的激光雷达回波信号时，进行去归一化处理；当输入的信号为光子计数探测激光雷达回波信号时，进行反Anscombe变换以获得信噪比提升的激光雷达回波信号。

相较于现有的技术，本发明的信噪比提升方法，充分利用激光雷达回波信号局部相关的特性，能够实现在较大的时空分辨率下的回波信号信噪比的提升，对激光雷达回波信号反演精度的提升具有重要意义。

附图说明

图1为本发明一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法的流程示意图；

图2为使用本发明方法前后的激光雷达回波信号对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

如图1所示，一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，包括以下步骤：

步骤S1：输入长时间观测激光雷达回波信号V(x)，并定义噪声标准差σ。本实验中，σ＝1。

步骤S2：本发明实施例基于假设——激光雷达回波信号来源于模拟探测，其噪声分布特性更接近于高斯分布模型。对输入的激光雷达回波信号V(x)进行背景噪声去除、距离平方校正、幅值归一等预处理操作之后，获得算法输入信号u(x)，表示为：

式中，i＝1,2,3…为不同时间的回波单廓线序号。V_i(r)为激光雷达廓线回波信号，r为距离，V_i,b为背景噪声。

步骤S3：定义初始评估噪声图像参考块P尺寸k^hard×k^hard，以P为中心大小为n^hard×n^hard的搜索范围进行块匹配搜索相似块Q，相似块数量为N^hard。对输入信号进行2D线性变换，并进行硬阈值滤波，计算参考块和相似块的归一化二次距离：

式中，

为2D线性变换，γ'为硬阈值操作，其阈值为

其阈值为

当变换域系数小于该阈值时，置0；否则，则保持不变。当归一化二次距离在距离阈值范围τ^hard内时，选择Q作为相似块，相似块集合Μ(P)表示为：

Μ(P)＝{Q:d(P,Q)≤τ^hard}

将Μ(P)中的相似块堆聚成尺度大小为n^hard×n^hard×N^hard的3D图像集N^P。在本试验中，k^hard＝8，n^hard＝39，L^hard＝3，N^hard＝16，

τ^hard＝3000，2D线性变换

为二维离散余弦变换。

步骤S4：对3D图像集N^P进行3D线性变换。3D线性变换由2D线性变换和1D线性变换组成。如上步骤S2所述，对3D图像集N^P进行2D线性变换，并在另一维度进行1D线性变换。本试验中2D线性变换为bior1.5小波变换，1D线性变换为haar小波变换。随后进行硬阈值滤波收缩变换谱系数，再经过反3D变换获得评估图像集N^hard,P，表示为：

式中，γ是硬阈值滤波，其阈值为

本试验中，

步骤S5：定义滑动步长为L^hard，通过滑动步长改变参考块位置并遍历整个噪声图像，对所有参考块重复步骤S2和步骤S3内容，获得多组估计值。参考块尺寸大于滑动窗口尺寸，在块匹配过程中存在重叠，同时不同参考块包含相同像素的相似块成分。对所有评估的结果以像素进行加权求和，并恢复到图像初始位置，各像素的基本评估结果u^basic(x)可表示为：

式中，χ_Q(x)是像素x处的权值，当像素点属于相似块集合Μ(P)时，χ_Q(x)＝1，否则，其值为0。

是聚合的权重，它是由硬阈值操作决定的，可以表示为：

式中，

为硬阈值操作后的非零系数数量。

步骤S6：确定维纳滤波参考块尺寸k^wien＝8，块匹配范围n^wien＝39，相似块数量N^wien＝32，相似块距离阈值τ^wien＝400。对基本评估结果u^basic(x)，进行2D线性变换和硬阈值滤波，获得与参考块P相关性最大的N^wien个参考块，相似块集合Μ(P^basic)可以表示为：

Μ(P^basic)＝{Q^basic:d(P^basic,Q^basic)≤τ^wien}

式中，τ^wien为距离阈值。以相同的排列顺序分别将基本评估结果u^basic(x)和噪声图像u(x)堆聚成两个3D图像集，分别对应N^basic,P和N^P。

步骤S7：对N^basic,P图像集进行3D线性变换，其中2D线性变换为离散余弦变换，1D线性变换为haar小波变换。计算维纳滤波收缩系数：

对N^P进行3D线性变换后，将其变换域系数与维纳滤波系数

点乘，再进行反3D变换并将图像块恢复到原位置，获得维纳滤波的评估结果u^wien(x)，表示为：

式中，

3D线性变换，

为反3D线性变换，N^wien,P为经过维纳滤波后的3D图像集。

步骤S8：如上步骤S4所述，定义滑动步长L^wien＝3，通过滑动步长改变参考块位置并遍历整个噪声图像，并对所有维纳滤波评估结果恢复至原位置并进行加权求和，各像素的最终评估结果表示为

步骤S9：根据步骤S2所做的信号预处理变换，当输入的信号为模拟探测时，进行去归一化处理，而当输入的信号为光子计数探测时，进行反Anscombe变换，获得基于块匹配3D协同滤波方法后的具有较高信噪比的回波信号。

如图2所示，给出了使用本发明方法前后的激光雷达回波信号对比，图中，(a)表示原始含噪声的回波信号(时间、空间两个维度)，(b)表示利用本发明方法进行信噪比提升后的回波信号(时间、空间两个维度)，(c)为其中一条廓线信号(空间维度)。从图中可以看出，经过本发明的方法，由于噪声引起的回波信号的随机振荡明显减小，信号的信噪比有了大幅提升。

以上所述的实施例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具体实施例，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，综合考虑激光雷达回波信号的时、空维度信息，能在较高时空分辨率下提高回波信号的信噪比，包括以下步骤：

(1)输入激光雷达回波信号V(x)及其高斯噪声标准差σ；

(2)依据激光雷达回波信号的不同采集模式，对激光雷达回波信号进行相应预处理，获得算法输入信号u(x)；对于模拟探测和光子计数探测的激光雷达回波信号采用不同的方式进行预处理，其中，对于模拟探测激光雷达回波信号进行预处理的公式如下：

式中，i＝1,2,3…为不同时间的回波单廓线序号，V_i(r)为激光雷达廓线回波信号，r为距离，V_i,b为背景噪声；

对于光子计数探测的激光雷达回波信号进行预处理时，进行Anscombe变换，使得回波信号噪声模型由Poisson分布转变为类高斯分布，具体公式如下：

式中，V_i(r)为激光雷达廓线回波信号；

(3)确定初始噪声图像中参考块P尺寸k^hard×k^hard和搜索区域范围n^hard×n^hard，利用2D线性变换和硬阈值滤波，获得与参考块P相关性最大的N^hard个相似块，堆聚成3D图像集N^P；

(4)对3D图像集N^P进行3D线性变换，通过硬阈值滤波收缩变换域系数，再进行反3D线性变换以及图像位置复原，得到硬阈值评估结果u^hard(x)；

其中，对3D图像集N^P进行3D线性变换包括2D线性变换和1D线性变换两个步骤，2D线性变换为bior1.5小波变换，1D线性变换为haar小波变换；硬阈值滤波通过将小于阈值

的变换域系数置0，而使得大于阈值

的变换域系数不变；最终将收缩后的系数进行反3D线性变换并恢复到原始图像位置；硬阈值评估结果u^hard(x)由下式计算获得：

式中，操作符Γ代表将3D图像集恢复到原图像位置，N^hard,P为经过硬阈值滤波后的3D图像集，

为进行3D线性变换，

为反3D线性变换，γ为硬阈值滤波操作；

(5)通过设定的平移步长逐渐改变参考块P位置，重复步骤(3)和(4)，并遍历整幅噪声图像，得到整幅图像不同位置的硬阈值评估结果，并对硬阈值评估结果加权求和获得每个像素的基本评估结果u^basic(x)；

(6)以每个像素的基本评估结果u^basic(x)进行块匹配，确定参考块以及块匹配相关参数，获得相关性最大的N^wien个相似块，以相同的顺序将基本评估结果u^basic(x)和算法输入信号u(x)堆聚成两个3D图像集，分别对应N^basic,P和N^P；

(7)对3D图像集N^basic,P和N^P进行3D线性变换，3D线性变换由2D线性变换和1D线性变换组成，其中2D线性变换为离散余弦变换，1D线性变换为haar小波变换；利用3D图像集N^basic,P的变换谱系数计算维纳滤波收缩系数

并收缩N^P的变换谱系数，再进行反3D线性变换以及图像位置复原，获得图像的维纳滤波评估结果u^wien(x)；

(8)通过滑动步长改变参考块位置并遍历整个噪声图像，对所有参考块的维纳滤波评估结果u^wien(x)进行聚合，加权求和获得每个像素的最终评估结果u^final(x)；

(9)根据步骤(2)，将图像u^final(x)反变换，获得经滤波后信噪比提升后的激光雷达回波信号。

2.根据权利要求1所述的基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，步骤(3)中，获得与参考块P相关性最大的N^hard个相似块的步骤如下：

利用图像块间的归一化二次距离判断两个图像相关性，距离越大，则相关性越小，反之亦然，归一化二次距离d(P,Q)表示为：

式中，

为2D线性变换，γ'为硬阈值操作，其阈值为

当变换域系数小于该阈值时，置0；否则，则保持不变；k_hard为参考块尺寸；设定距离阈值为τ^har _d，相似块集合M(P)可以表示为：

M(P)＝{Q:d(P,Q)≤τ^hard}

选择满足要求的距离最小的N^hard个相似块，聚集成3D图像集N^P，且无须考虑图像块堆放顺序；P为参考块，Q为参考块P对应的相似块。

3.根据权利要求1所述的基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，步骤(5)中，基本评估结果u^basic(x)的计算公式如下：

式中，χ_Q(x)是像素x处的权值，当像素点属于相似块集合M(P)时，χ_Q(x)＝1，否则，其值为0；Q为参考块P对应的相似块，M(P)为对应的相似块集合，

代表当参考块为P时，相似块Q的硬阈值滤波估计值；

是聚合的权重，按下式计算获得：

式中，

为硬阈值操作后的非零变换域系数数量。

4.根据权利要求1所述的基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，步骤(7)中，维纳滤波收缩系数

和维纳滤波评估结果u^wien(x)按下式方法计算：

式中，

为3D线性变换，

为反3D线性变换，N^wien,P为经过维纳滤波后的3D图像集。

5.根据权利要求1所述的基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，步骤(8)中，按下述方式计算u^final(x)：

式中，

代表当参考块为P时，相似块Q的维纳滤波估计值。

6.根据权利要求1所述的基于块匹配3D协同滤波的激光雷达回波信号信噪比提升方法，其特征在于，步骤(9)中，当输入的信号为模拟探测的激光雷达回波信号时，进行去归一化处理；当输入的信号为光子计数探测激光雷达回波信号时，进行反Anscombe变换以获得信噪比提升的激光雷达回波信号。

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