[发明专利]基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法

权利要求书

1.一种基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，包括：

步骤1，将原始点云投影到二维平面，其中，二维平面的x方向为：沿轨飞行方向，y方向为：激光雷达测量视线方向；

步骤2，以原始点云中各点为中心，选取一矩形搜索区域，分别计算得到各点在周围矩形搜索区域内的最佳拟合直线；

步骤3，根据各点的最佳拟合直线，将矩形搜索区域修改为平行四边形搜索区域，并计算平行四边形搜索区域内点的数量，得到各点的邻域密度；其中，平行四边形搜索区域满足如下关系：平行四边形搜索区域的两条边与y方向平行，边长均为h，平行四边形搜索区域的另两条边与最佳拟合直线平行，且在x向的投影长度为l；平行四边形搜索区域的面积与矩形搜索区域的面积相同；

步骤4，对得到的所有点的邻域密度进行直方图统计，并通过高斯拟合得到噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ；

步骤5，对噪声点邻域密度均值μ进行判断；其中，当噪声点邻域密度均值μ满足10≥μ≥5时，执行步骤6；当噪声点邻域密度均值μ不满足10≥μ≥5时，则对平行四边形搜索区域进行等比例缩放，返回执行步骤3，直至噪声点邻域密度均值μ满足10≥μ≥5；

步骤6，根据噪声点邻域密度的标准差σ，计算噪声判定阈值m_P，将邻域密度小于噪声判定阈值m_P的点作为噪声点。

2.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，将原始点云中的点投影到飞行方向和激光雷达测量视线方向组成的二维平面内，原始点云中的点在二维平面内的坐标为：(x_i，y_i)。

3.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，以原始点云中各点为中心，选取一矩形搜索区域，分别计算得到各点在周围矩形搜索区域内的最佳拟合直线，包括：

以当前点为中心，选取一矩形搜索区域；其中，矩形搜索区域的长×宽＝l×h；

确定选定l×h区域内所有的点；

对选定的l×h区域内所有的点，通过方程y＝ax+b进行直线拟合，解算得到斜率参数a和截距参数b；

将解算得到的斜率参数a和截距参数b代入方程y＝ax+b，得到当前点的最佳拟合直线；

通过以上步骤，分别得到原始点云中各点的最佳拟合直线。

4.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，对得到的所有点的邻域密度进行直方图统计，并通过高斯拟合得到噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ，包括：

对得到的所有点的邻域密度进行直方图统计，得到邻域密度直方图；

通过高斯函数拟合邻域密度直方图的第一个波峰，得到噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ；其中，X表示邻域密度，Y表示邻域密度X出现的次数，a表示噪声点邻域密度峰值。

5.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，在对平行四边形搜索区域进行等比例缩放时，通过如下公式确定缩放系数m：

其中，μ₁为常数，取值满足：10≥μ₁≥5。

6.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，噪声判定阈值m_P的计算公式如下：

m_P＝μ+n*σ

其中，n为常数，取值满足：n≥3。

7.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，还包括：

将确定的噪声点从原始点云中剔除，得到信号点。

8.根据权利要求3所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，在选择初始参数时：h≥2τc，l≥10h；其中，τ表示光子计数激光雷达发射脉冲的半高全宽，c表示光速。

9.根据权利要求3所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于，

平行四边形搜索区域的y向边长h用于表征噪声的积分时间t_j＝2h/c；

平行四边形搜索区域在x向的投影长度l用于表征飞行时间内的累计脉冲数n_s＝l/v*f；

其中，c表示光速，v表示飞行器飞行速度，f表示光子计数激光雷达测量频率。