CN112305560A - 一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法 - Google Patents

一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，该方法能使单光子激光雷达在极弱光场景下进行快速成像的同时兼具对噪声的高鲁棒性。包括探测策略和处理算法：发射激光脉冲到目标上进行探测，直到首次探测到符合算法要求的信号光子计数即首光子组后停止该点的探测并转移到下一位置；算法分为首光子组判断算法和距离灰度图像重建算法，首光子组判断算法利用噪声计数均匀分布而信号计数集中分布的统计差异来判断光子计数是信号计数还是噪声计数，重建算法利用首光子组的计数时间信息来重建距离图像和利用获得首光子组时发射的脉冲数信息来重建灰度图像。本发明能极大程度的减少单光子图像重建时所需要的数据量并保持对噪声的高鲁棒性。

Description

一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法
技术领域
本发明涉及单光子激光雷达成像方法领域，特别涉及一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法。
背景技术
单光子激光雷达具有极高的探测灵敏度，能对单个光子进行探测响应，是远距离、极弱光探测的极佳选择。单光子激光雷达对光子的计数过程属于数字计数(有光子计数输出“1”无光子计数输出“0”两种状态)而非模拟计数，由于这个计数特点，在单次或少次探测时单光子激光雷达往往难以分辨噪声光子和信号光子。
传统的单光子激光雷达为了能从噪声中提取出信号通常需要大量的探测后进行直方图累计。这种模式使得成像速度极其缓慢，尤其是在极弱光环境下该劣势更加明显，造成单光子激光雷达的工作效率不高。
为了提高单光子激光雷达的成像效率和对噪声的鲁棒性，同时对目标的距离和灰度进行成像，本发明提出一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法。
发明内容
本发明是为了解决单光子激光雷达成像速度慢、对噪声敏感的问题。本发明所述方法能有效提高成像效率并兼具对噪声的高鲁棒性。
为了解决该技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：发射激光脉冲对目标进行探测，采集每次探测得到的光子计数，当光子计数满足算法的判断条件即算法认为采集到了首光子组则停止采集转到下一个点进行探测，停止采集时所发射的脉冲数Num和首光子组的光子计数时间集合Tunit＝{t1,t2,…,ti,…,tN}被保存下来作为距离和灰度图像重建的原始数据，其中ti是首光子组中光子计数的时间标签，i＝1,…,N；
步骤S2：首光子组判断算法流程：输入首光子组数目N和判断邻域ε，当光子计数首次满足在时间轴上存在某个ε邻域，其邻域内的光子计数等于N时则认为这N个光子计数为信号光子计数，该N个光子的集合被称为首光子组。
步骤S3：距离重建算法流程：高斯函数是激光回波脉冲波形在时间轴上分布的良好近似，寻求目标距离就是寻求脉冲飞行时间即寻求该高斯函数的均值，根据参数估计理论，样本均值是整体均值的最小无偏估计量，因此使用首光子组的光子计数的时间均值作为脉冲飞行时间的估计值，再根据
Figure BDA0002752203110000021
计算出目标距离d，其中c是光速，
Figure BDA0002752203110000022
是首光子组中光子计数的时间平均值，即
Figure BDA0002752203110000023
步骤S4：灰度重建算法流程：获得首光子组所发射的脉冲数是一个随机变量，符合负二项分布即成功N次所需要的实验次数。假设信号光子的数目是S，根据泊松过程性质得到信号光子的探测概率为P＝1-exp(-S)，由极大似然估计可得
Figure BDA0002752203110000024
其中N是首光子数目，Num是发射的脉冲数目，进一步由极大似然估计的不变性得S的极大似然估计
Figure BDA0002752203110000025
即获得目标的灰度信息。
进一步的，所述步骤S1中每个目标点的探测次数是一随机变量而非固定值，最大程度的获得目标距离和灰度信息的同时避免冗余信息减少成像时间。
进一步的，所述步骤S2中N和ε是根据信号和噪声光强度输入的，信号强时N可以适当减少ε适当增大有利于加快成像速度，噪声强时N可以适当增大ε适当减少有利于增加对噪声的鲁棒性。
进一步的，所述步骤S2中有快速判断算法，其一个实现如下：每次探测后将探测到的光子计数按时间升(降)序排列，用一个N格宽的滑窗从排序后的第一个元素开始滑动，如果滑窗内的首元素和尾元素的时间差的绝对值小于等于ε则滑窗内的N个元素满足首光子组条件，否则滑窗继续向后滑动直到找到首光子组；如果找不到首光子组则说明不存在则继续发射脉冲探测。
进一步的，所述步骤S3中距离重建步骤利用首光子组计数的平均值作为脉冲飞行时间的估计值。
进一步的，所述步骤S4中灰度重建步骤将发射的脉冲数建模为符合负二项分布的随机变量，再进行极大似然估计求到回波光子数的估计量
Figure BDA0002752203110000026
进一步的，所述方法能同时对目标成距离和灰度图像。
进一步的，首光子组的判定条件是人为设定的，即通过N和ε的设定给出首光子组的定义。
根据上述技术方案，本发明的有益效果为：
本发明提出的方法采用非固定探测次数的采集策略，在满足算法的判断条件后即刻转移至下一目标点，因此能极大程度的减少单光子图像重建时所需要的数据量并保持对噪声的高鲁棒性。该发明提出的方法还包括图像重建算法，该算法利用首光子组信息和发射脉冲数进行统计推断能同时重建出距离和灰度图像。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法的流程图；
图2为本发明所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法的首光子组判断示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
根据本发明实施例所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，所述方法包括以下步骤：
S1：发射激光脉冲对目标进行探测，采集每次探测得到的光子计数，当光子计数满足算法的判断条件即算法认为采集到了首光子组则停止采集转到下一个点进行探测，停止采集时所发射的脉冲数Num和首光子组的光子计数时间集合Tunit＝{t1,t2,…,ti,…,tN}被保存下来作为距离和灰度图像重建的原始数据，其中ti是首光子组中光子计数的时间标签，i＝1,…,N，如图1所示。
S2：首光子组判断算法流程：输入首光子组数目N和判断邻域ε，当光子计数首次满足在时间轴上存在某个ε邻域，其邻域内的光子计数等于N时则认为这N个光子计数为信号光子计数，该N个光子的集合被称为首光子组，如图2所示。
S3：距离重建算法流程：高斯函数是激光回波脉冲波形在时间轴上分布的良好近似，寻求目标距离就是寻求脉冲飞行时间即寻求该高斯函数的均值，根据参数估计理论，样本均值是整体均值的最小无偏估计量，因此使用首光子组的光子计数的时间均值作为脉冲飞行时间的估计值，再根据
Figure BDA0002752203110000041
计算出目标距离d，其中c是光速，
Figure BDA0002752203110000042
是首光子组中光子计数的时间平均值，即
Figure BDA0002752203110000043
S4：灰度重建算法流程：获得首光子组所发射的脉冲数是一个随机变量，符合负二项分布即成功N次所需要的实验次数。假设信号光子的数目是S，根据泊松过程性质得到信号光子的探测概率为P＝1-exp(-S)，由极大似然估计可得
Figure BDA0002752203110000044
其中N是首光子数目，Num是发射的脉冲数目，进一步由极大似然估计的不变性得S的极大似然估计
Figure BDA0002752203110000045
即获得目标的灰度信息。
在一具体实施例中，所述S1步骤每个像素点的探测次数是一随机变量而非固定值，最大程度的获得目标距离和灰度信息的同时避免冗余信息减少成像时间。
在一具体实施例中，所述S2步骤N和ε是根据信号和噪声光强度输入的，信号强时N可以适当减少ε适当增大有利于加快成像速度，噪声强时N可以适当增大ε适当减少有利于增加对噪声的鲁棒性。
优选的，N的适当取值为5，ε的适当取值为2倍均方根(RMS)脉宽。
在一具体实施例中，所述S2步骤有快速判断算法，其一个实现如下：每次探测后将探测到的光子计数按时间升(降)序排列，用一个N格宽的滑窗从排序后的第一个元素开始滑动，如果滑窗内的首元素和尾元素的时间差的绝对值小于等于ε则滑窗内的N个元素满足首光子组条件，否则滑窗继续向后滑动直到找到首光子组；如果找不到首光子组则说明不存在则继续发射脉冲探测。
优选的，当有两个及两个以上的滑窗满足首元素和尾元素的时间差的绝对值小于等于ε条件时，取较小者。
在一具体实施例中，所述S3距离重建步骤利用首光子组计数的平均值作为距离的估计值。
在一具体实施例中，所述S4灰度重建步骤将发射的脉冲数建模为符合负二项分布的随机变量，再进行极大似然估计求到回波光子数的估计量
Figure BDA0002752203110000046
在一具体实施例中，所述方法能同时对目标成距离和灰度图像。
在一具体实施例中，首光子组的判定条件是人为设定的，即通过N和ε的设定给出首光子组的定义。
根据上述具体实施方案可知，本发明是一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，相比传统单光子激光雷达成像方法，该方法的探测次数是一随机变量，能最大程度地在获得足够重建数据的同时减少探测时间提高成像效率；重建算法基于概率统计推断模型，能同时对距离和灰度图像进行重建。本发明特别适合于极弱光环境下的目标快速成像探测并且兼具对噪声的高鲁棒性。
上述具体实施方式仅用于解释和说明本发明的权利要求，并不能构成对权利要求的限定。本领域技术人员应当清楚，在本发明的技术方案的基础上进行的任何简单的修改、变形或替换，而得到的新的技术方案，均将落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤S1：发射激光脉冲对目标进行探测，采集每次探测得到的光子计数，当光子计数满足算法的判断条件即算法认为采集到了首光子组则停止采集转到下一个点进行探测，停止采集时所发射的脉冲数Num和首光子组的光子计数时间集合Tunit＝{t1,t2,…,ti,…,tN}被保存下来作为距离和灰度图像重建的原始数据，其中ti是首光子组中光子计数的时间标签，i＝1,…,N；
步骤S2：首光子组判断算法流程：输入首光子组数目N和判断邻域ε，当光子计数首次满足在时间轴上存在某个ε邻域，其邻域内的光子计数等于N时则认为这N个光子计数为信号光子计数，该N个光子的集合被称为首光子组；
步骤S3：距离重建算法流程：高斯函数是激光回波脉冲波形在时间轴上分布的良好近似，寻求目标距离就是寻求脉冲飞行时间即寻求该高斯函数的均值，根据参数估计理论，样本均值是整体均值的最小无偏估计量，因此使用首光子组的光子计数的时间均值作为脉冲飞行时间的估计值，再根据
Figure FDA0002752203100000011
计算出目标距离d，其中，c是光速，
Figure FDA0002752203100000012
是首光子组中光子计数的时间平均值，即
Figure FDA0002752203100000013
步骤S4：灰度重建算法流程：获得首光子组所发射的脉冲数是一个随机变量，符合负二项分布即成功N次所需要的实验次数，假设信号光子的数目是S，根据泊松过程性质得到信号光子的探测概率为P＝1-exp(-S)，由极大似然估计可得
Figure FDA0002752203100000014
其中，N是首光子数目，Num是发射的脉冲数目，进一步由极大似然估计的不变性得S的极大似然估计
Figure FDA0002752203100000015
即获得目标的灰度信息。
2.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述步骤S1中每个目标点的探测次数是一随机变量而非固定值，最大程度的获得目标距离和灰度信息的同时避免冗余信息减少成像时间。
3.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述步骤S2中N和ε是根据信号和噪声光强度输入的，信号强时N可以适当减少ε适当增大有利于加快成像速度，噪声强时N可以适当增大ε适当减少有利于增加对噪声的鲁棒性。
4.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述步骤S2中有快速判断算法，其一个实现如下：每次探测后将探测到的光子计数按时间升或降序排列，用一个N格宽的滑窗从排序后的第一个元素开始滑动，如果滑窗内的首元素和尾元素的时间差的绝对值小于等于ε则滑窗内的N个元素满足首光子组条件，否则滑窗继续向后滑动直到找到首光子组；如果找不到首光子组则说明不存在则继续发射脉冲探测。
5.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述步骤S3中距离重建步骤利用首光子组计数的平均值作为脉冲飞行时间的估计值。
6.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述步骤S4中灰度重建步骤将发射的脉冲数建模为符合负二项分布的随机变量，再进行极大似然估计求到回波光子数的估计量
Figure FDA0002752203100000021
7.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：所述方法能同时对目标成距离和灰度图像。
8.如权利要求1所述的一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，其特征在于：首光子组的判定条件是人为设定的，即通过N和ε的设定给出首光子组的定义。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113379906A (zh) * 2021-07-23 2021-09-10 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于超像素滤波的单光子三维图像重建方法及系统
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