小波去噪在成像激光雷達(dá)仿真信號中的應(yīng)用

石靖鶴　曾啟蒙

摘 要：在成像激光雷達(dá)的各項參數(shù)值設(shè)計基礎(chǔ)上，并結(jié)合大氣模式模擬能夠獲取一維激光雷達(dá)信號，對高斯分布特點進(jìn)行分析，對基本光束寬度值進(jìn)行還原，能夠有效獲取二維光柱圖像。在此圖像中添加不同程度高斯白噪聲以及平均背景，能夠產(chǎn)生與成像激光雷達(dá)獲取信號相近的染噪圖像。在應(yīng)用二維小波變化方法的基礎(chǔ)上對染噪激光雷達(dá)光柱圖像采取去噪操作，能夠有效提升良好的去噪成效。去噪之后的回波信號與原始信號之間還有一定誤差，通過去噪的雷達(dá)信號反演出氣溶膠消光系數(shù)。通過溶膠消光系數(shù)之間的有效對比能夠獲取相應(yīng)誤差值，并對變化趨勢進(jìn)行分析，能夠得出小波去噪在成像激光雷達(dá)仿真信號應(yīng)用的可行性。

關(guān)鍵詞：小波去噪；成像激光雷達(dá)；仿真信號

激光雷達(dá)自身具有一定的時空分辨率，在環(huán)境參數(shù)量探測過程中能夠得到有效應(yīng)用，從激光雷達(dá)基本方程來看，雷達(dá)系統(tǒng)實際探測距離主要是受到信噪比影響較大，信噪比隨著探測距離的的快速增加而降低。目前提高驕信噪比的有效措施就是逐步提升激光器的基本功率，但是此類方式應(yīng)甩具有局限性，僅僅適用于小幅度提升系統(tǒng)信噪比。針對激光雷達(dá)回波信號噪聲的基本特點，在雷達(dá)信號噪聲處理過程中通過應(yīng)用數(shù)字信號處理方法，此類方法能夠使得諸多影響要素影響程度不斷減低，對弱信號進(jìn)行提取，是提升系統(tǒng)特性較為有效的措施。

一、小波分析基本概述

小波分析能夠?qū)π盘柼匦赃M(jìn)行有效分析，能夠在圖像處理、語音信號處理、問題判斷等諸多領(lǐng)域得到有效應(yīng)用。小波分析自身當(dāng)具有較高的應(yīng)用優(yōu)勢，能夠?qū)π盘柣咎匦赃M(jìn)行分析，還能掌握信號基本變化規(guī)律。目前小波分析在降低激光雷達(dá)信號噪聲中得到有效應(yīng)用。有相關(guān)研究人員通過平衡閾值技術(shù)對來降低激光雷達(dá)信號產(chǎn)生的噪聲，能夠獲取良好的去噪成效。也可以基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小波分析算法對激光雷達(dá)信號進(jìn)行分析。還可以通過小波閾值以及小波空間濾波器對激光雷達(dá)信號進(jìn)行降噪。

二、二維離散小波變換去噪方法

目前二維離散小波變換主要是對圖像二維多分辨率進(jìn)行分析的方法，實際分解過程中為兩層小波圖像分解。首先通過對原始圖像進(jìn)行分解，獲取首層近似分量以及細(xì)節(jié)分量，然后再對首層近似分量分解，獲取第二層細(xì)節(jié)分量以及近似分量。兩份分解小波圖像在分解以及重構(gòu)過程中存在一定差異。比兩層較大的分解過程與下圖分解過程具有一定相似性，需要對上層近似分量進(jìn)行分解。通過分解過程中產(chǎn)生的近似分量以及細(xì)節(jié)分量，對各項基本參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，能夠使得重構(gòu)之后的圖像滿足小波變化的圖像去噪要求。

在仿真過程中通過有效應(yīng)用小波閾值去噪方法，此方法主要應(yīng)用重點在對小波基以及閾值選取過程中，選取過程中可以將實際分解層數(shù)分為3層。選取小波基時，理想化的小波基需要具備以下基本特點。首先需要具有正交性、衰減性、緊支性、對稱性、正則性等。當(dāng)前通過小波基對圖像進(jìn)行處理成果中，多項方法都具有相應(yīng)不足之處。通過選取Daubechies小波基，此類小波自身具有良好正則性，但是產(chǎn)生光滑誤差值不容易被發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致信號重構(gòu)過程中信號光滑性較強(qiáng)。如果光滑性較強(qiáng)，頻域局部變化能力也更強(qiáng)，頻帶劃分效果更好。

在正常情況下通過全局閾值法以及局部閾值法能夠?qū)υ肼曔M(jìn)行消除，全局閾值法在分析基礎(chǔ)上對各項細(xì)節(jié)參數(shù)進(jìn)行分析，局部閾值法是在根據(jù)不同層采取不同閾值。根據(jù)噪聲細(xì)節(jié)參數(shù)的不同，局部閾值法能夠在不同層上選取閾值。當(dāng)前降低激光雷達(dá)仿真圖像噪聲處理需要進(jìn)行分步，結(jié)合實際情況選取分解層數(shù)和小波基，通過小波變化將原始激光雷達(dá)染噪圖像進(jìn)行分解，能夠獲取小波系數(shù)。獲取每層對應(yīng)的閾值，通過應(yīng)用軟閾值方法能夠?qū)Ω黜椣禂?shù)進(jìn)行量化。通過小波逆變換能夠?qū)D像進(jìn)行有效重構(gòu)，從而獲取降噪之后的圖像。

三、仿真以及誤差分析

（一）成像激光雷達(dá)裝置

成像激光雷達(dá)之間的收發(fā)距離在480mm，基本發(fā)射裝置是YAG激光器，波長在532nm，平均輸出功率值在4W，光束發(fā)散角為1.5mrad。激光器發(fā)射的激光經(jīng)過擴(kuò)束系統(tǒng)之后進(jìn)入到大氣。光學(xué)接收裝置由CCD、接收望遠(yuǎn)鏡等構(gòu)成，望遠(yuǎn)鏡可以選取投射式望遠(yuǎn)鏡，干涉濾光片中心波長要在532nm，帶寬在3nm。CCD水平方向像素為1388個，垂直方向有1038個像素。

為了對方法進(jìn)行驗證，需要對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)基本設(shè)計要求，對距離分辨率進(jìn)行有效調(diào)節(jié)，暫時獲取2km以內(nèi)的數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)在2km范圍之內(nèi)的回波光子數(shù)隨高度變化而變化。為了使得真實數(shù)據(jù)有效性全面提升，可以通過建立大氣模型對初始激光雷達(dá)回波信號進(jìn)行模擬。需要確定分子激光雷達(dá)比以及 氣溶膠的激光雷達(dá)比，然后將各項參數(shù)值帶去到激光雷達(dá)方程中?？梢詫⑼痪S信號光束寬度以及高斯分布特點進(jìn)行還原，能夠獲取基本的還原圖像，然后將背景光以及方差模型帶入到高斯白噪聲中，能夠獲取基本染噪圖像。模型一、二的方差光子數(shù)分別為800和1600，從圖中基本表現(xiàn)結(jié)果可知，噪聲越大，原始圖像基本染噪效果更加突出。

（二）氣溶膠消光系數(shù)誤差

實際應(yīng)用的反演方法是散射比迭代法，此類方法通過反演能夠獲取氣溶膠消光系數(shù)，能夠與原有的氣溶膠消光系數(shù)進(jìn)行對比。通過不同噪聲模型去噪信號反演獲取的消光系屬于初始模式下的消光系數(shù)之間有相應(yīng)變動，變動也較為明顯[5]。如果去噪信號波動具有一致性，說明信號欺起伏對氣溶膠消光系數(shù)起伏影響較大。在去噪之后信號反演獲取的消光系數(shù)與初始階段的誤差對比，在獲取的誤差值基礎(chǔ)上，能夠判定此類反演方法切實可行。

結(jié)語：

目前將離散小波變換在成像激光雷達(dá)模擬信號圖像去噪中進(jìn)行應(yīng)用，能夠在非線性閾值基礎(chǔ)上進(jìn)行去噪，能夠在去噪基礎(chǔ)上保留相關(guān)激光雷達(dá)信號。從實際去噪成果中可以看出，染噪激光雷達(dá)信號圖像去噪效果良好，但也存有細(xì)微的起伏性。通過去噪之后的激光雷達(dá)信號反演之后能夠獲取氣溶膠消光系數(shù)，能夠與初始的氣溶膠消光系數(shù)進(jìn)行有效對比。在對比過程中能夠?qū)ζ湔`差值進(jìn)行探析，從而有效驗證去噪算法以及反演氣溶膠消光系數(shù)算法的可行性，對染噪信號圖像進(jìn)行處理，驗證小波去噪在圖像處理中的可行性。