本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种激光雷达回波图像处理方法。
背景技术：
激光雷达以其相比于传统的测量技术的独特优势，虽然发展的时间较短，却已经迅速被应用到远程测量、地形探测、无人驾驶避障等方面。条纹原理机载激光雷达作为激光雷达的典型代表，在目标侦察、地形测绘、水下目标成像等方面都发挥着重要作用。
目前，在硬件方面，条纹原理激光雷达已经实现了飞速的发展；在软件方面，却远远跟不上硬件发展的步伐。尤其是对原始回波信号的前期处理部分，运算量大，难度较高，目前已经成为制约激光雷达整体发展的一个重要因素。
现有技术方案之一通常为对上述条纹回波信号强度设定值，对强度超过该值的部分直接进行提取。另一种方案为利用特殊函数对条纹信号进行拟合，提取拟合函数信息作为激光回波信息。
直接设定值提取法虽然实现较为方便，但需要人为选取预设值，预设值选取对信号提取效果具有决定性的影响。而且实际测试过程中不同工作条件下最佳预设值差异极大，需要经验丰富的专业人员进行信号提取。预设值提取方法存在提取精度低、需要人工参与等问题。
函数拟合法存在运算量较大，提取效率过低等问题。且需要事先获得回波信号函数模型，因此也不利于对信号的自动化提取。
因此，研发一种准确从回波信号中提取目标图像信息的方法就变得十分紧迫。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种激光雷达回波图像处理方法，以解决现有目标回波图像提取不清晰的技术问题。
本发明实施例提供的一种激光雷达回波图像处理方法，包括如下步骤：
步骤s101：读入原始回波波形图；
步骤s102：定义卷积矩阵及阈值；
其中卷积矩阵
其中aij＝1，(i＝1,…,n；j＝3,5,7,9)，n为自然数。
步骤s103：将所述卷积矩阵与所述原始回波波形图进行卷积运算；运算结果与所述阈值进行比较，获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵；
步骤s104：将该新矩阵与所述原始回波波形图进行乘法运算，获得中处理波形图；
步骤s105：利用数学平均算法对所述中处理波形图进行提取，获得空间目标激光探测回波数据；
步骤s106：对所述回波数据进行图像还原，获得目标图像。
进一步的，所述步骤s102中：n为所述原始回波波形图单行像素的1/20。
进一步的，其中卷积矩阵
其中aij＝1，(i＝1,…,50；j＝3,5,7,9)。
进一步的，所述步骤s103中，所述“运算结果与所述阈值进行比较，获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵”具体为：大于阈值部分直接在对应的像素位置处赋1，小于阈值部分直接在对应的像素位置处赋0，从而获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵。
进一步的，阈值设定为1-100。
进一步的，阈值设定为1-10。
进一步的，阈值设定为1。
进一步的，所述步骤104乘法运算如下:
p(x，y)＝f(x，y)g(m，n)＝p(xm，yn)(1-2)
其中，f(x,y)是原始图中的灰度值；h(x,y)表示归一化的滑动窗口；(m,n)是原始条纹图的大小；p(x,y)表示去噪后图像的灰度值；g(m,n)是本文新矩阵的灰度值。
设o为原始回波波形图，a为新矩阵，b为中处理矩阵，则该过程可表示为矩阵卷积
b＝o*a
进一步的，所述步骤105中数学平均算法如下：
其中iij为二维灰度图像上每个像素点的灰度值。
本发明提供一种激光雷达回波图像处理方法，通过edt(edgedetectiontechnology)技术，对波形信号边缘细节信息能够完好保留，且能够滤除背景噪声的影响，从而准确的还原目标物体信息，保证了雷达探测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例所述方法的流程图；
图2是本发明一个实施例所述原始条纹信号图；
图3是现有技术所述维纳处理结果图；
图4是本发明一个实施例所述edt处理结果图；
图5是本发明不同卷积矩阵(a)大小与相关系数关系图；
图6是本发明不同阈值与相关系数关系图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
激光雷达原始信号经过信息提取后可获得激光点云数据，激光点云数据是后期制作各类数字电子地图产品的统一数据形式。由于条纹原理激光雷达原始回波信号为条纹图。条纹图横坐标表示回波信号的时间信息，也即是目标的距离信息；图像的纵坐标表示的是目标的空间位置信息，也即是激光在空间上的发散，激光发出之后到达探测目标时，激光已经在空间上产生发散，并存在一定的发散角，不同方位的光线照射到目标的不同位置上，因此回波信号在纵坐标上的发散表示了探测目标的空间位置信息。因此，对条纹回波信号的提取就是对探测目标三维位置信息以及表面反射强度信息的提取，从而可以得到丰富的探测目标的信息。
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
实施例1
本发明方法(edt)主要过程如下，首先基于边缘检测理论对原始回波信号进行卷积处理并去噪，获得中处理波形图，再利用数学平均算法对中处理波形图进行提取，即可获得空间目标激光探测回波数据。中处理波形图获得具体流程如图1所示。
本发明实施例提供的一种激光雷达回波图像处理方法，包括如下步骤：
步骤s101：读入原始回波波形图；
步骤s102：定义卷积矩阵及阈值；
例如卷积矩阵可以为
其中aij＝1，(i＝1,…,n；j＝3,5,7,9)，n为自然数。
步骤s103：将所述卷积矩阵与所述原始回波波形图进行卷积运算；运算结果与所述阈值进行比较，获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵；
步骤s104：将该新矩阵与所述原始回波波形图进行乘法运算，获得中处理波形图；
步骤s105：利用数学平均算法对所述中处理波形图进行提取，获得空间目标激光探测回波数据；
步骤s106：对所述回波数据进行图像还原，获得目标图像。
进一步的，其中所述步骤s101中，可以根据接收到的激光探测回波扫描图获取到回波波形图，并对该回波图数据进行存储，去除噪声(剔除激光点云中的噪点，地面以下的点，云或飞行中的鸟等)后获取初步的图形数据，进而获得可处理数据。
进一步的，对于所述步骤s102中：卷积矩阵的定义一般需要根据所述原始回波波形图的像素确定，通常可以选择n为所述原始回波波形图单行像素的1/20。例如当所述原始回波波形图像素为1000*1000时，所述n为50，矩阵为50*50，如下所示。当然n也可以为所述原始回波波形图单行像素的1/10或1/30。经过试验模拟，所述值选择1/20时具有较好的技术效果，能够获得较清晰的目标图像。卷积矩阵如下：
卷积矩阵
其中aij＝1，(i＝1,…,50；j＝3,5,7,9)。
进一步的，所述步骤s103中，所述“运算结果与所述阈值进行比较，获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵”具体为：对于大于阈值部分直接在对应的像素位置处赋1，小于阈值部分直接在对应的像素位置处赋0，从而获得与所述原始回波波形图相同大小的新矩阵，如下面矩阵所示。
将该新矩阵与所述原始回波波形图进行乘法运算，获得中处理波形图。
上述步骤中，阈值设定通常越小越好，数值越小，经过比较运算，获得的图形清晰度越高，但对计算量要求也较高，因此，通常可以均衡清晰度和计算量的需求而选择一个合适的阈值范围，例如可以设定为1-100。优选阈值设定为1-10。最优选阈值设定为1，此时，能够获得最佳的图像清晰度。
通过对不同实验条件下获得的回波信号进行处理可知，edt方法输出效果对矩阵形式、阈值大小等特征值不敏感，有利于实现自动化的波形信号提取。如图5、图6所示。
步骤s104：将该新矩阵与所述原始回波波形图进行乘法运算，获得中处理波形图；
步骤s105：利用数学平均算法对所述中处理波形图进行提取，获得空间目标激光探测回波数据；
其中，步骤104乘法运算如下:
p(x，y)＝f(x，y)g(m，n)＝p(xm，yn)(1-2)
其中，f(x,y)是原始图中的灰度值；h(x,y)表示归一化的滑动窗口；(m,n)是原始条纹图的大小；p(x,y)表示去噪后图像的灰度值；g(m,n)是本文新矩阵的灰度值。
设o为原始回波波形图(将原始回波波形图看作一定大小的矩阵)，a为新矩阵，b为中处理矩阵(波形图)。则该过程可表示为矩阵卷积
b＝o*a
其中，步骤105中数学平均算法如下：
其中iij为二维灰度图像上每个像素点的灰度值。
本发明实施例提供一种激光雷达回波图像处理方法，通过edt(edgedetectiontechnology)技术，对波形信号边缘细节信息能够完好保留，且能够滤除背景噪声的影响，从而准确的还原目标物体信息，保证了雷达探测的准确性。
本发明将图形学手段应用于波形信号提取过程。能够显著提高海量激光回波信号处理速度，且被证明具有较好的信号提取效果。
本发明提供的方法(edt)对波形信号边缘细节信息能够完好保留，且能够滤除背景噪声的影响。本发明提供的方法与常规的维纳处理方法获得的中处理波形比较如下：如图2所示为原始条纹信号图，图3是维纳处理方法获得的结果图，图4是本发明提供的edt方法处理结果图。
对3000张条纹信号获得的定量化统计结果如下表(snr为信噪比，r为相关系数)。可见edt既能有效提高图像信噪比，也能保证中处理后的图像与原始信号相关系数较高。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。