本發(fā)明屬于三維聲納點(diǎn)云圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)：

相控陣三維聲納系統(tǒng)是一種新型的水下三維聲學(xué)成像系統(tǒng)，在港口實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及蛙人水下作業(yè)保護(hù)等方面具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

但是在獲取三維聲納點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，由于設(shè)備精度、操作者經(jīng)驗(yàn)、水下環(huán)境因素等帶來(lái)的影響，以及被測(cè)物體表面性質(zhì)變化和數(shù)據(jù)拼接配準(zhǔn)操作過(guò)程的影響，點(diǎn)云數(shù)據(jù)中將不可避免地出現(xiàn)一些噪聲點(diǎn)。實(shí)際應(yīng)用中除了這些測(cè)量隨機(jī)誤差產(chǎn)生的噪聲點(diǎn)之外，由于受到外界干擾如障礙物等因素的影響，點(diǎn)云數(shù)據(jù)中往往存在著一些離主體點(diǎn)云即被測(cè)物體點(diǎn)云較遠(yuǎn)的離散點(diǎn)，即離群點(diǎn)。不同的獲取設(shè)備點(diǎn)云噪聲結(jié)構(gòu)也有不同，在點(diǎn)云處理流程中濾波處理作為預(yù)處理的第一步，往往對(duì)后續(xù)處理管道影響很大，只有在濾波預(yù)處理中將噪聲點(diǎn)、離群點(diǎn)等按照后續(xù)處理定制，才能夠更好地進(jìn)行配準(zhǔn)、特征提取、曲面重建、可視化等后續(xù)應(yīng)用處理。

針對(duì)上述情況，亟需提出一種可靠高效的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，使得其具有重要的工程使用價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述，本發(fā)明提供了一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，該方法操作簡(jiǎn)單，高效快捷，能夠有效地去除離群點(diǎn)，達(dá)到減小噪聲、增強(qiáng)點(diǎn)云圖像的目的。

本發(fā)明第一方面提出了一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，包含以下步驟：

(1)獲取聲納數(shù)據(jù)，將每幀聲納數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維聲納范圍圖像信息轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

(2)采用kd-樹(shù)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，并計(jì)算每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其最鄰近k個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij，其中，i的取值范圍為1≤i≤n，j的取值范圍為1≤j≤k，n為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的總數(shù)；

(3)利用高斯分布對(duì)lij的均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，排除高斯分布以外的均值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)。

所述的步驟(2)的具體步驟為：

(2-1)對(duì)n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立一個(gè)kd-樹(shù)，并利用該kd-樹(shù)對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi進(jìn)行搜索；

(2-2)每當(dāng)搜索到一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi時(shí)，采用k近鄰法搜索該點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的k個(gè)最鄰近點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并計(jì)算得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其k個(gè)最鄰近點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij。

所述的步驟(3)的具體步驟為：

(3-1)求取屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的k個(gè)歐式距離lij的平均值li；

(3-2)求取n個(gè)li的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ；

(3-3)采用均值為μ和標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯分布對(duì)所有的li進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將落在范圍a～b之外的li所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)命名為離群點(diǎn)，并將該離群點(diǎn)移除，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)，其中，a＝μ-α×σ，b＝μ+α×σ，α為膨脹系數(shù)，為實(shí)數(shù)。

本發(fā)明第二方面提出了一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，包含以下步驟：

(1’)獲取聲納數(shù)據(jù)，將每幀聲納數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維聲納范圍圖像信息轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

(2’)采用kd-樹(shù)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，并計(jì)算每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其鄰域范圍r內(nèi)所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij，i的取值范圍1≤i≤n，j的取值范圍為1≤j≤mi，n為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的總數(shù)，mi為點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的鄰域范圍r內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；

(3’)利用高斯分布對(duì)lij的均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，排除高斯分布以外的均值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)。

所述的步驟(2’)的具體步驟為：

(2-1’)對(duì)n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立一個(gè)kd-樹(shù)，并利用該kd-樹(shù)對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi進(jìn)行搜索；

(2-2’)每當(dāng)搜索到一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi時(shí)，搜索該點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的鄰域范圍r內(nèi)所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并計(jì)算得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其鄰域范圍r內(nèi)所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij。

所述的步驟(3’)的具體步驟為：

(3-1’)求取屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的mi個(gè)歐式距離lij的平均值li’；

(3-2’)求取n個(gè)li的均值μ’和標(biāo)準(zhǔn)差σ’；

(3-3’)采用均值為μ’和標(biāo)準(zhǔn)差為σ’的高斯分布對(duì)所有的li’進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將落在范圍a’～b’之外的li所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)命名為離群點(diǎn)，并將該離群點(diǎn)移除，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)，其中，a’＝μ’-α×σ’，b’＝μ’+α×σ’，α為膨脹系數(shù)，為實(shí)數(shù)。

相較于現(xiàn)有的技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：

(1)在對(duì)采集到的大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理前，通過(guò)本方法可以有選擇地去除大部分離群點(diǎn)，減弱設(shè)備和環(huán)境噪聲的影響，同時(shí)降低后續(xù)處理的工作量，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的有效性，有助于后期圖像的重構(gòu)，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。

(2)本發(fā)明可以根據(jù)不同的設(shè)備和環(huán)境，通過(guò)人為地設(shè)定參數(shù)值，達(dá)到不同程度地去除離群點(diǎn)的目的，而不需要重新修改系統(tǒng)的程序，方便快捷，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和靈活性。

(3)本發(fā)明的增強(qiáng)方法效率高，通過(guò)采用特別的算法完成三維聲納點(diǎn)云的圖像增強(qiáng)，程序運(yùn)行時(shí)間短，數(shù)據(jù)處理速度快，滿足實(shí)時(shí)性的要求。

附圖說(shuō)明

圖1為實(shí)施例1基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法流程圖；

圖2為實(shí)施例2基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法流程圖；

圖3為三維聲納點(diǎn)云數(shù)據(jù)kd-樹(shù)建立流程圖。

具體實(shí)施方式

為了更為具體地描述本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

圖1所示的是實(shí)施例1提出的一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，包含以下步驟：

s01，獲取聲納數(shù)據(jù)，將每幀聲納數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維聲納范圍圖像信息轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

s02，對(duì)n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立一個(gè)kd-樹(shù)，并利用該kd-樹(shù)對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi進(jìn)行搜索；其中，i的取值范圍為1≤i≤n。

s03，每當(dāng)搜索到一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi時(shí)，采用k近鄰法搜索該點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的k個(gè)最鄰近點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并計(jì)算得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其k個(gè)最鄰近點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij；其中，j的取值范圍為1≤j≤k。

s04，求取屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的k個(gè)歐式距離lij的平均值li。

s05，求取n個(gè)li的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ。

s06，采用均值為μ和標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯分布對(duì)所有的li進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將落在范圍a～b之外的li所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)命名為離群點(diǎn)，并將該離群點(diǎn)移除，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)，其中，a＝μ-α×σ，b＝μ+α×σ，α為膨脹系數(shù)，為實(shí)數(shù)。

圖2所示的是實(shí)施例2提出的另一種基于距離統(tǒng)計(jì)的三維聲納點(diǎn)云圖像增強(qiáng)方法，包含以下步驟：

s01’，獲取聲納數(shù)據(jù)，將每幀聲納數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維聲納范圍圖像信息轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

s02’，對(duì)n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立一個(gè)kd-樹(shù)，并利用該kd-樹(shù)對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi進(jìn)行搜索；i的取值范圍1≤i≤n。

s03’，每當(dāng)搜索到一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi時(shí)，搜索該點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的鄰域范圍r內(nèi)所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并計(jì)算得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi與其鄰域范圍r內(nèi)所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離lij，j的取值范圍為1≤j≤mi，mi為點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的鄰域范圍r內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)

s04’，求取屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)pi的mi個(gè)歐式距離lij的平均值li’。

s05’，求取n個(gè)li的均值μ’和標(biāo)準(zhǔn)差σ’。

s06’，采用均值為μ’和標(biāo)準(zhǔn)差為σ’的高斯分布對(duì)所有的li’進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將落在范圍a’～b’之外的li所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)命名為離群點(diǎn)，并將該離群點(diǎn)移除，完成三維聲納點(diǎn)云圖像的增強(qiáng)，其中，a’＝μ’-α×σ’，b’＝μ’+α×σ’，α為膨脹系數(shù)，為實(shí)數(shù)。

以上所述的kd-樹(shù)的建立過(guò)程為：

(1)統(tǒng)計(jì)所有三維聲納點(diǎn)云數(shù)據(jù)在全局坐標(biāo)(x，y，z)三個(gè)維度上的方差；

(2)令三個(gè)維度方差中的最大值所對(duì)應(yīng)的維度就是split域的值；

(3)將所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照其第split維的值進(jìn)行排序，位于正中間的數(shù)據(jù)點(diǎn)選為分裂節(jié)點(diǎn)；

(4)以分裂節(jié)點(diǎn)第split維的值做垂直坐標(biāo)軸的超平面，將整個(gè)空間分為兩部分；

(5)分別對(duì)做子空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)和右子空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)重復(fù)上述步驟構(gòu)建左子樹(shù)和右子樹(shù)，直至經(jīng)過(guò)劃分的子樣本集為空。

采用第一種方法，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲移除，且設(shè)置α＝1和k＝30，經(jīng)多次實(shí)際測(cè)試的數(shù)據(jù)證明，當(dāng)采取上述參數(shù)時(shí)，大約有1％的點(diǎn)被認(rèn)為是噪聲而移除。

以上所述的具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，應(yīng)理解的是以上所述僅為本發(fā)明的最優(yōu)選實(shí)施例，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的原則范圍內(nèi)所做的任何修改、補(bǔ)充和等同替換等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。