1 深圳大学电子与信息工程学院, 广东 深圳 518006
2 深圳大学物理与光电工程学院光电子器件与系统教育部重点实验室, 广东 深圳 518006
3 哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐激光技术国家级重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150080
4 湖南科技学院电子与信息工程学院, 湖南 永州 425100
实现目标实时动态追踪与识别是条纹管激光成像雷达中亟待解决的问题,针对条纹管激光成像雷达峰值探测三维重构算法运算时间长的问题,提出一种抽样插值目标三维重构算法,以一定的抽样率对条纹图像等间隔抽样并插值运算,再进行峰值特征提取运算。当抽样率为4%时,对于探测距离为706 m的目标,抽样双线性插值重构法的运算速度比原重构法提高了2.3倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.99;抽样最近邻插值重构法的运算速度比原重构法提高了3.5倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.98。实验结果表明所提算法可以提高目标三维重构速度,并且目标条纹图像帧幅数越多,目标三维重构速度改善效果越好。
遥感 光电子学与激光技术 条纹管激光雷达 超快光学 目标三维重构
1 深圳大学 光电工程学院,广东 深圳 518052
2 西安应用光学研究所, 西安 710065
为得到更为精细的三维重构, 提出一种基于信赖域法高斯拟合的峰值探测法, 对每帧图像单时间通道的回波进行高斯建模, 建模结果可有效减小噪声干扰, 具有唯一峰值, 该结果作为新的回波波形, 再对其进行峰值探测, 并基于空中目标实验数据对本文方法进行验证.实验结果表明, 基于高斯拟合的峰值探测法可将特征数据的提取误差降至10%以内; 利用该方法提取特征数据进行目标三维重构, 可实现探测深度方向上最小30 cm的空间分辨力, 提高了条纹管激光雷达的三维成像精度.
条纹管激光雷达 高斯拟合 数据提取 图像处理 三维重构 Streak tube imaging lidar Gaussian fitting Data extraction Image processing 3-D reconstruction 光子学报
2017, 46(12): 1211002
