激光三维测绘条纹图像处理技术的探讨

激光三维测绘条纹图像处理技术的探讨

赵保林

51370119910704095X

摘要：近年来，机载激光雷达在地质、地形勘探领域中得到了广泛应用，但在高空勘探上，一般主要集中在条纹管探测体制方面，其使用对象为激光雷达，以此就能得到条纹图像。本文根据以往工作经验，对图像处理的研究方法进行总结，并从条纹序列间相关性分析、平原目标的相关性分析、建筑物目标的相关性分析、飞机目标的相关性分析、强反射平面的相关性分析五方面，论述了激光三维测绘条纹图像处理技术研究。

关键词：三维测绘；条纹图像；建筑物目标

前言：激光雷达属于近来兴起的新型信息获取技术，特别在日常对地观测过程中应用的十分广泛，其中机载激光雷达为最新的一个科研领域。但由于地理位置的差异性，整个激光三维测绘图像的获取将会有所起伏，从而导致激光脉冲出现多回波现象。为了避免上述现象的出现，相关工作人员需要做好探测体制的控制工作，并做好回波信号的处理工作，为后续图像处理技术的应用创造有利条件。

1.激光三维测绘条纹图像处理的研究方法

1.1激光雷达的噪声源分析

在激光雷达应用过程中，很容易出现噪声源问题，该种噪声源主要来自于背景噪声和探测器自身噪声。如果激光雷达系统正在正常作业，难免会出现不同程度的噪音，如果能够对软件控制系统进行合理应用，所阻挡的也只是背景噪声而已。站在条纹阵列探测器的组成角度来说，其加速系统之前主要包括光电阴极、荧光屏和MCP倍增系统等，在三维条纹图像形成过程中，噪音会对条纹管各结构带来不同程度的影响。此外，机载激光雷达在工作过程中，系统接收图像最重要的一个零部件为CCD相机，当然这也是所有图像噪声最常见的一个来源。CCD相机在工作的时候，可能会出现不同种类的噪声，最常见的除了暗电流之外，还包括像移噪声等。不过就CCD相机工作层面而言，转移噪声指的是对损失进行转移以及俘获日常体态环节，前一个电荷包将会出现在势井之中，并没有真正实现完全分离，之后对电荷包产生了严重的干扰。

1.2图像质量的评价标准

在某一项去噪原则应用上，应该在最大限度上对干扰信息进行过滤，避免图象出现严重干扰。但在实际过滤过程中，并不能将上述要求达到。因此，去噪效果不能仅仅利用好与坏去评价。在图像处理上，工作人员会将重点放在处理算法与理想要求偏离程度的计算上，最终对算法和比较方式进行持续性改进。一般来说，在评价一种计算模式或者去除噪音成效的时候，通常有客观以及主观两类常见的评价方法。后者主要指的是利用肉眼进行观察以及通过对比分析等辨识清晰度。该种评价模式主要是对处理前后的图像进行比对，将噪声书以及灰度值的差异性展示出来。研究人员也可以在同一图像之中应用不同的算法，实现突显之中的相互标胶，最终得到合理的处理算法。整体来看，图像质量的主观评价方式以相关条件和周围环境为主，能够得出不同的结论。

1.3互相关分析

在图像处理或者模式识别过程中，相关计算方式得到了进一步研究和应用，并将两幅图像的相似程度展示出来。而在具体的实际应用过程中，相似度检验便是对相关度问题进行合理判断。一般来说，相关函数运算可以作为尺寸判断依据，从而将两幅图像中的相似度展示出来。在相关性表达上，应该将某一截取图像中的一部分当做匹配模板处理，另一个模板则会与相同图像模板做相关。在进行对比的时候，一旦两张图像差异不大，最终得到的计算结果也会所有提升，如果相似度较小，最终的结果也会与上述情况相反[1]。

2.激光三维测绘条纹图像处理技术研究

2.1条纹序列间相关性分析

机载激光雷达可以对回波图像进行获取，这其中包含大量的距离信息和强度信息，并以条纹图像的形式展示出来。条纹图像在距离上主要是对回波信号的时间进行展示，换句话说，也是对物体与飞机之间的距离进行有效探测。根据以往研究经验显示，相邻两条条纹之间的间隔通常是1ms。因此在探测物体的时候，相邻两条条纹图像在很大程度上比较相似。例如，在某一次序列图象分析和展示过程中，会呈现出一定的强弱交替变化情况，如果序列1中的图像强度较强，则序列2中的图像强度值便会出现下降趋势，同样的道理，序列3将会与序列1保持同步，从而出现强弱交替情况的出现。

2.2平原目标的相关性分析

在平原目标相关性分析过程中，主要以田地平原部分中的条纹图像分析为主。从具体的航拍图像中可以看出，很多地区具备一定的平原特点，土地十分平坦，此时，相关人员可以根据该图像，将点云图像设计出来。整体来看，平原目标中的条纹图像具备以下特点，由于地势平坦的原因，让整个条纹之间的距离并没有产生太大变化，激光的反射率也没有增强。工作人员还可以根据曲线图中的周期变化规律，将跳变部分突显出来，最终将整个曲线中的最大关系数值域确定出来[2]。

2.3建筑物目标的相关性分析

本文在平坦地域三维测绘条纹图像研究上，存在部分凸出的建筑体，这也为建筑物目标的相关性分析创造了有利条件。通过航拍图不难发现，建筑物附近地形看上起十分平坦，且通过点云图也能发现，在大部分航带里面，建筑物整体占有的宽度并不大。因此在表达条纹图的过程中，与条纹整体长度有关的像素大致在500个左右，倘若建筑的具体位置处于平坦地带，整个条纹图便会出现明显的突出点。而在曲线相关性对比和细化上，为了提升结果的清晰性，研究人员可以将图像放大，从具体的曲线图中可以看出，整体部分相关系数较大。因此，相关部门可以选择具体的条纹图像进行比较观察，这样一来，整个地势平坦部分则会在图像上清晰的展示出来，其他部分的亮度保持不变。

2.4飞机目标的相关性分析

在飞机目标相关性分析过程中，主要以机载激光雷达所获取的地域情况为主。站在本文分析角度来说，由于周围地势较为平坦，反射系数较强，当飞机回波信号出现之后，整个序列图象将会出现微小变化，如果能够将其在条纹图之中进行整理，反射度较高的平面信息就会呈现。不过因为在飞机所有信息里面，整体占据的像素信息数量不大，相关曲线的系数变化幅度也不会太大。整体来看，飞机目标条纹信号的主要特点包涵以下几方面：首先，条纹信号改变范畴比较大，但是因为附近存在大量反射度较高的平面，因此信号强度也会随之增强。一旦在信号里面存在较为详细的目标，图像里面各种小的改变都可以被呈现。通过曲线信息不难看出，所有系统弹跳周期起点均为70，图像之间的间隔一般以100幅作为一个周期，相互之间的关系系数通常不会超过0.35[3]。

2.5强反射平面的相关性分析

在所有三维图像里面，强反射面为最常见的一类，一旦强放射平面受到了激光束的各种照射，其中的回波信号就将呈现出各种显著特征。再加上光反射自身有着较大的强度，信号强度与平均强度相比往往高出很多。此外，因为所有公路地面比较平整，亮条纹也会得到更多连续展示的机会。在本次研究过程中，条纹序列的形成时间为1秒钟，并对强反射平面进行扫描。站在整体角度来说，系统的整个周期将会形成100幅图像，其中涉及到的系数最小值也会出现很多跳变情况，除了固定的跳变位置之外，整个条纹序列的相关系数会进一步提升，最高值为0.9，大部分数值将会集中在0.8左右，数值较低的情况较少，最低可以达到0.5。

总结：总而言之，在测绘行业目前机载激光雷达有着相当广泛地应用，最近几年条纹管体系类型的激光雷达更是成为探测的焦点所在，尤其在高空探测领域占据着十分显著的优势。而在后续数据处理过程中，很多研究者将会把数据处理的重点放在点云图的滤波处理过程之中，之后利用高空探测，将信号的强弱程度展示出来，从而为后续图像处理技术的实施创造有利条件。

参考文献：

[1]徐东风,王俊杰,范宗祥.三维激光扫描技术在地下空间数据采集中的精度研究[J].地理空间信息,2018,16(06):76-77+8.

[2]刘远征,文武,钱学智.基于地面三维激光扫描下精细地形测绘的分析[J].工程技术研究,2018(06):135-136.

[3]刘宏亮.基于陀螺仪的管道三维测量技术在穿越管道探测中的应用[J].建筑技术开发,2018,45(03):76-78.