基于C++的距離選通激光成像雷達系統(tǒng)軟件設計

曲思錦,楊 剛,崔子浩,畢宗杰,田兆碩

(哈爾濱工業(yè)大學(威海)船海光電裝備研究所,山東 威海 264209)

1 引 言

隨著激光技術的發(fā)展,復雜環(huán)境下的成像逐漸成為科研人員的研究熱點。距離選通激光成像雷達作為目前一種較為成熟的激光成像技術,能有效降低后向散射的干擾,可以在相對惡劣的環(huán)境下保持較好的成像效果[1-2]。此外,距離選通成像技術還廣泛應用于遠距離成像[3-4]、水下目標的探測和識別[5-6]、以及多幅圖像對觀測場景的三維重建[7-8]等領域。距離選通激光成像雷達一般有如下三維重構的方法:時間切片法[9],梯形距離能量相關算法[10],三角形距離能量相關算法[11]等。但目前這三類成像方法都存在一些缺點:時間切片法有著速度慢、數(shù)據(jù)量大和對快門抖動較敏感的問題；梯形能量距離相關算法和三角形距離能量相關算法對激光脈寬和選通門寬的關系有嚴格要求。對采集的雷達數(shù)據(jù)進行三維重構后,為了去除三維點云的噪聲,需要對其進行濾波處理,使目標形態(tài)更加清晰,比較常用的點云濾波方法有雙邊濾波[12]、中值濾波[13]和均值濾波[14]等。激光雷達三維圖像重構及其去噪濾波算法多采用MATLAB或LabVIEW進行開發(fā),這些軟件雖然功能強大,但在點云數(shù)據(jù)量大的情況下存在實時性差、處理速度慢等問題,并且受到知識產(chǎn)權的限制。

本文選用C++編程語言進行了距離選通激光成像雷達軟件開發(fā),其中獲取目標點云數(shù)據(jù)采用了一種新的距離選通激光雷達三維成像方法——相鄰幀差法[15],該成像方法具有提取效果穩(wěn)定、速度快、算法復雜度低等優(yōu)點；去除點云噪聲的濾波方法采用了離群點濾除算法,可以使目標輪廓完整地顯現(xiàn)出來,有效濾除被測目標周圍的雜亂點。實驗結果表明該軟件能夠實時處理由激光成像雷達獲取的點云數(shù)據(jù),同時準確獲取目標的距離信息,多角度還原目標物的三維圖像,在三維圖像重構領域具有廣泛的應用前景。

2 三維點云成像算法

在距離選通激光成像雷達工作過程中,系統(tǒng)獲取到的圖像是一組強度圖像序列,對其進行圖像處理,并結合距離信息將處理后的圖像轉化成距離矩陣,最后將距離矩陣轉換成三維點云并對其進行離群點濾除實現(xiàn)目標點云顯示。

2.1 點云數(shù)據(jù)處理

對不同距離選通門獲取的原始強度圖像,利用相鄰幀差法[15]對其進行數(shù)據(jù)處理得到三維點云的距離信息。初始化全零矩陣Φfront、Φback、Φd,其中Φfront和Φback分別為ICCD接收到的相鄰兩幀強度圖像,首先判斷當前延時時間是否大于設定值,若是則結束循環(huán),否則將當前ICCD采集的原始強度圖像轉化成像素強度值的Mat矩陣,將當前矩陣與前一幀圖像轉化的強度矩陣相減即Φback-Φfront,得到差值矩陣ΔΦ,再對差值矩陣進行閾值濾波,認為大于閾值的像素是有效像素,并將計算出的當前距離值賦給所有有效像素所對應的距離矩陣Φd(i,j),最后將距離矩陣解算成點云數(shù)據(jù)格式,生成三維點云,經(jīng)過離群點濾波生成最終目標點云。在生成點云之后重新回到循環(huán)條件進行判定,直到延時時間大于設定值則結束運行。

圖1 點云數(shù)據(jù)處理流程圖

2.2 離群點濾除算法

在成像過程中,會因為CCD電子噪聲和大氣散射等對成像效果產(chǎn)生影響,導致目標周圍存在使目標形態(tài)模糊的雜亂點,對于普通的閾值分割難以將其完美濾波,有時甚至會導致目標物體的部分成像點被刪除,因此需要對點云進行離群點濾除。算法模型如圖2所示。

圖2 離群點濾除算法模型

對點云中的每一點P(xi,yi,zi)計算其到鄰域內(nèi)k個點的平均距離,得到的結果是一個近似高斯分布的模型,其概率密度函數(shù)為:

(1)

式中,di為點云中的第i個點到k鄰域內(nèi)的平均距離。計算該函數(shù)對應的均值和方差,點云集合中每個點到鄰近k個點之間平均距離的均值μ計算公式如下:

(2)

式中,A為xi的鄰域范圍。對應方差σ2計算公式如下:

(3)

由計算出當前概率密度函數(shù)對應的均值和方差生成距離閾值dmax,三者關系表達為:

dmax=μ+λ×σ

(4)

其中,λ為比例系數(shù),一般與鄰域內(nèi)點的數(shù)目有關。將點云集合中的每個點到鄰近的k個點的距離與得出的距離閾值dmax進行比較,把距離閾值外的點定義為離群點將其濾除,滿足條件的點保留,最終得到處理后的三維點云。

(5)

式中,N為點云總數(shù)據(jù)點數(shù)。

3 三維成像軟件設計

3.1 三維成像軟件功能模塊設計

本文設計的軟件主要由三個模塊組成:數(shù)據(jù)采集模塊,數(shù)據(jù)處理模塊以及點云顯示模塊。如圖3所示,其中數(shù)據(jù)采集模塊主要基于距離選通激光成像雷達實現(xiàn)；數(shù)據(jù)處理模塊以及點云顯示模塊基于電腦端實現(xiàn)。數(shù)據(jù)采集模塊負責獲取原始強度圖像、實時調(diào)節(jié)相機參數(shù)以及控制延時器延時輸出選通門信號；數(shù)據(jù)處理模塊負責圖像格式的轉化和點云數(shù)據(jù)的處理；點云顯示模塊負責點云數(shù)據(jù)轉化、點云的渲染、濾波以及可視化。

圖3 軟件模塊設計圖

3.1.1 數(shù)據(jù)采集模塊

首先初始化相機驅動COM環(huán)境,進行相機列表的遍歷找到指定相機并連接,之后調(diào)整相機的增益和曝光時間等相機參數(shù)。當相機開始工作之后,需要連接延時器進行距離選通。找到延時器所在串口設置串口名、波特率等串口信息,再根據(jù)不同距離的目標物體設置相應的初始延時、選通門寬及延時步長,以便于排除來自目標范圍外的后向散射等干擾,通過串口發(fā)送延時指令控制延時器實現(xiàn)采集過程中的延時自動累加,每增加一次延時時間同時采集當前圖像并計算對應的距離信息保存到緩存區(qū),由此完成點云數(shù)據(jù)的采集。

3.1.2 數(shù)據(jù)處理模塊

對采集到的強度圖像做工業(yè)相機圖像格式到Mat圖像格式的轉化,同時將其轉換成QImage格式并在Qt界面上顯示當前采集的圖像,再將轉換后的圖像矩陣進行相鄰幀相減,相減后得到的差值矩陣中的像素值與設置好的閾值作對比,強度值低于閾值的點視為無效點,高于閾值的點視為有效點。最后將計算出的當前距離值作為z坐標值給差值矩陣中所有有效點所對應的距離矩陣元,實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的處理。這一部分主要基于OpenCV視覺庫編程實現(xiàn)。

3.1.3 點云顯示模塊

在Qt界面上顯示三維點云,首先需要將用于VTK點云顯示控件初始化,再對采集到的圖像進行數(shù)據(jù)處理后得到的距離矩陣用三維坐標的形式進行數(shù)據(jù)格式轉化,并添加點云的寬度、高度、密度及數(shù)據(jù)點尺寸等點云數(shù)據(jù)信息,得到可以用PCL點云庫進行成像的數(shù)據(jù)格式,之后利用離群點濾波算法濾除目標周圍的雜亂點,再進行z字段渲染以及可視化等處理,最終實現(xiàn)三維成像效果。

3.2 三維成像軟件程序設計

三維成像軟件流程圖如圖4所示。程序開始時首先判斷延時時間是否到達設定值,若未達到,則發(fā)送字符串指令增加一個延時步長,并將計算的當前距離值保存下來,同時將采集的當前圖像與緩存中的前一幀圖像相減,對相減后的結果做閾值濾波處理,將距離值賦值給保留下來的像素點所對應的距離矩陣元,最后將距離矩陣轉換成點云數(shù)據(jù)格式,并進行離群點濾除、點云的可視化實現(xiàn)三維顯示。在生成點云之后,程序繼續(xù)回到開始進行判斷,若不滿足條件,將會循環(huán)上述過程直至延時時間大于設定值來結束運行。

圖4 三維成像軟件流程圖

圖5為本文設計的軟件系統(tǒng)Qt控制界面。其中界面集成了采集圖像,圖像監(jiān)視,停止采集,延時器串口選擇,點云處理,調(diào)整相機增益和曝光時間及延時器的選通門寬和延時步長,延時范圍設置,閾值濾波,離群點濾除等功能。

圖5 三維成像軟件界面

4 實驗結果與分析

實驗采用的距離選通激光成像雷達系統(tǒng)如圖6所示,其中,激光器中心波長為532 nm,激光脈沖寬度為5 ns,重復頻率為1 kHz,單脈沖能量為2 mJ；CCD采用大恒水星相機MER-125-30,像素為1292×964；延時器輸出的選通門寬信號可調(diào),范圍為5～1000 ns。光學接收鏡頭、像增強器和CCD組成ICCD接收光學系統(tǒng),激光器及擴束準直系統(tǒng)組成發(fā)射光學系統(tǒng),信號發(fā)生器、光觸發(fā)器和延時器組成同步控制系統(tǒng)。

圖6 距離選通激光成像雷達結構圖

采用基于上述雷達系統(tǒng)設計的距離選通激光雷達三維成像軟件對距離700 m處高層聯(lián)排建筑進行成像實驗,成像目標為圖7中矩形框內(nèi)樓體。實驗設置選通門寬度20 ns,延時步長1 ns。程序運行時,可以通過Qt界面實時調(diào)整曝光時間和增益等相機參數(shù),讓它更適合激光雷達的成像需求,并根據(jù)目標所在區(qū)域設置延時步長和選通門寬,待所有參數(shù)設置好后便可開始采集圖像實時生成目標三維點云。

圖7 距離700 m目標建筑圖

在做好相機和串口的準備工作之后,開始循環(huán)向延時器發(fā)送指令對目標進行距離選通三維成像。三維點云成像結果如圖8(a)所示,點云的不同顏色代表不同距離。由于背景噪聲的影響,目標周圍噪點較多,但仍然可以清晰區(qū)分目標建筑頂部形狀和整個樓體的輪廓。目標點云俯視圖如圖8(b)所示,其中,部分點云對應的距離為700 m,部分點云對應的距離為730 m,成像距離范圍為30 m,所對應的圖像幀數(shù)為191,則經(jīng)分析可知點云的距離分辨率約為0.157 m。

對重建后的三維圖像調(diào)整鄰域k值和比例系數(shù)λ進行離群點濾除,使其對點云圖像濾波的同時最大限度地保留目標形狀。三維點云做離群點濾除后的結果如圖9所示。從圖中可以看出該種算法可以有效地將目標建筑周圍的雜亂點濾除,把目標建筑輪廓清晰準確地還原出來。

5 結 論

本文以C++編程語言為載體,設計了激光雷達實時三維點云成像軟件,實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)實時處理和三維圖像顯示。利用設計的軟件對距離700 m處的建筑進行了三維成像實驗,距離分辨率可達0.157 m,通過點云顏色梯度可實現(xiàn)目標復雜細節(jié)的精準呈現(xiàn),實驗結果證明,本文設計的三維成像軟件實現(xiàn)了距離選通激光雷達三維點云實時成像,在遠距離目標成像領域具有較高的分辨率和較好的成像效果；該軟件具有精度高、實時性強、操作靈活的優(yōu)勢,在實際對遠距離的目標進行探測和偵察等應用中具有重要意義。