[发明专利]点云去噪系统和方法

说明书

公开了用于点云去噪系统和方法的技术。在一个示例中，一种方法包括对于点云的每个点确定相应的局部坐标系。该方法还包括基于每个相应的局部坐标系对于点云的每个点确定相应的第一自适应形状邻域。该方法进一步包括执行与每个相应的第一自适应形状邻域关联的滤波，以获得对于点云的每个点的相应的第二自适应形状邻域。该方法还包括确定每个第二自适应形状邻域内部的点的局部估计。该方法进一步包括聚合点云的每个点的局部估计以获得去噪的点云。还提供了相关的设备和系统。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年12月27日提交且题为“点云去噪系统和方法(POINT CLOUDDENOISING SYSTEMS AND METHODS)”的美国临时专利申请第62/785,673号和于2017年12月29日提交且题为“点云去噪系统和方法(POINT CLOUD DENOISING SYSTEMS AND METHODS)”的美国临时专利申请第62/612,305号的优先权和权益，通过引用将这两个美国临时专利申请的全部内容合并与此。

技术领域

一个或多个实施例总体上涉及成像系统，更具体地，例如涉及点云去噪系统和方法。

背景技术

成像系统可以包括检测器的阵列，其中，每个检测器用作像素以产生二维图像的一部分。存在各种各样的图像检测器，例如可见图像检测器、红外图像检测器或可以设置在图像检测器阵列中以用于捕获图像的其他类型的图像检测器。作为示例，可以在图像检测器阵列中设置多个传感器以检测期望波长的电磁(EM)辐射。在一些情况下，例如对于红外成像，可以通过读出集成电路(ROIC)以时分复用的方式执行由检测器捕获的图像数据的读出。读出的图像数据可以被传送到其他电路，例如用于处理、存储和/或显示。在一些情况下，检测器阵列和ROIC的组合可以被称为焦平面阵列(FPA)。用于FPA和图像处理的处理技术的进步导致所得成像系统的能力增强和复杂性提高。

发明内容

在一个或多个实施例中，一种方法包括对于点云的每个点确定相应的局部坐标系。该方法还包括基于每个相应的局部坐标系对于点云的每个点确定相应的第一自适应形状邻域。该方法进一步包括执行与每个相应的第一自适应形状邻域关联的滤波，以获得对于点云的每个点的相应的第二自适应形状邻域。该方法还包括确定每个第二自适应形状邻域内部的点的局部估计。该方法进一步包括聚合点云的每个点的局部估计以获得去噪的点云。

在一个或多个实施例中，一种成像系统包括一个或多个处理器以及包括存储在其中的指令的非暂时性机器可读介质，当指令由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行上述操作方法。就这一点而言，在一个示例中，操作包括对于点云的每个点确定相应的局部坐标系。该操作还包括基于每个相应的局部坐标系对于点云的每个点确定相应的第一自适应形状邻域。该操作还包括执行与每个相应的第一自适应形状邻域关联的滤波，以获得对于点云的每个点的相应的第二自适应形状邻域。所述操作还包括确定每个第二自适应形状邻域内部的点的局部估计。所述操作还包括聚合局部估计以获得去噪的点云。

本发明的范围由权利要求限定，该权利要求通过引用并入本部分。通过考虑以下对一个或多个实施例的详细描述，本领域技术人员将更全面地理解本发明的实施例，并实现本发明的附加优点。将参考将首先简要描述的附图。

附图说明

图1示出了根据本公开的实施例的示例成像系统的框图。

图2示出了根据本公开的一个或多个实施例的示例图像传感器组件的框图。

图3A示出了根据本公开的一个或多个实施例的由具有不同大小的多个方向窗(directional window)构成的各向异性邻域。

图3B和3C分别示出了根据本公开的一个或多个实施例的在具有噪声的莱娜(Lena)图像和摄影师(Cameraman)图像中产生的示例各向异性邻域。