专利名称：用于同时套合多维地形点的方法和系统的制作方法
技术领域：
在生成诸如各种地理地形这样的多维物体的完全数字模型时，需要组合从不同视点拍取的几个交迭的测距图像(也称为数据点的图框(frame)或集合(volume))。使用称为套合(register)的处理来拼凑这些图框，以产生该物体的多维模型。在套合处理中，确定不同图框的所需平移和旋转。该处理使用六个参数Δx、Δy、Δz、Δω、Δκ和Δ，其中前三个参数涉及相应的x、y和z坐标的平移，后三个参数分别涉及在所述三个相应的x、y和z轴中各个轴上的旋转。套合包括来自物体的不同且交迭的视点的大量数据点在内的图框的已知方法需要大量计算，因而耗费时间。然而，许多套合技术应用要求从获取这些图框的时间起的快速响应。因此，需要一种用于套合多维数据点的更快且更健壮的系统。
已知的地形点收集方法包括成像激光雷达(LIDAR)和IFSAR(干涉式合成孔径雷达)。参照图1，示出了空载LIDAR系统100的示例。系统100包括安装在飞机104底部上的LIDAR仪器102。在飞机之下是包括被树和其它植被形成的遮罩所部分遮蔽的地表面在内的区域，所述树和其它植被使得无法从空中看到地面(大地)。LIDAR仪器102发出指向地面的多个激光脉冲。该仪器102包括传感器103，其检测脉冲的反射/散射。LIDAR仪器102提供包括来自单个图像的高程对位置信息的数据。然而，应当注意，使用来自不同视点的该区域的多个图框或多个部分来生成该图像。该地形上面的树的遮罩还将使得目标(如坦克106)被显著遮蔽在该树的遮罩之下。由此，仪器102的传感器103从地面和目标106接收的点将很稀少。因此，需要一种用于处理这些点的健壮系统，来生成精确的三维图像。此外，作为最为重要的战术和战略价值，必须能够快速获得其中可以观测到目标106的地面图像。
发明内容
根据本发明的实施例，一种套合多维地形数据点的方法，包括以下步骤接收多个数字高程模型点，这些点表征地理区域的多个交迭的图框；对于第一图框中的多个点中的各点，在多个后续图框中查找对应的最接近点；确定各图框的旋转和平移变换；确定进行每次旋转和平移变换的代价；以及对于另外的图框迭代以上处理多次，或者直到到达中止判决，以优化套合这些图框的代价。上述方法还可以通过专用或者可编程信息处理系统来执行，或者作为诸如CD ROM或DVD等的计算机可读介质中的一组指令而被执行。
图1是用于处理隐藏了目标的被树覆盖地形的图像的空载LIDAR仪器的示意图。
图2是示出了根据本发明实施例的信息处理系统的高级框图。
图3是一图框(诸如多个LIDAR点的图框)的、表征一表面的一组二维点。
图4是用于搜索最接近点的k-D树的示意图。
图5是例示了统计距离相对于欧几里得距离的优点的多个点的曲线图。
具体实施例方式
参照图2，示出了表示利用本发明实施例的信息处理系统200的高级框图。该系统200包括地形数据点的源202。这些点优选的是由参照图1所讨论的LIDAR仪器102所提供的多个三维(3D)地形点值。
LIDAR仪器202按照传统方式创建多个图框(或集合)的点图像。各个图框包括随着飞机104在地形上移动而由传感器103在给定时间段上(曝光)收集的点。在优选实施例中，该时间段是三分之一秒，并且利用现有仪器，该曝光得到LIDAR传感器103收集的几十万个点。各个点由一组三维坐标(x，y，z)定义。
使本系统比现有技术性能有所提高的一种方式是至少部分地使用表征地表面和目标106(如果存在)的数据点，而不使用高出地面的高度大于预定阈值(诸如六英尺)的遮蔽物。只使用地面点大大减少了要下行传输(downlink)和处理的点的数目，并且由此减少了产生该地形的模型所需的时间。
LIDAR仪器102提供的数据可能包括称为环边(ringing)的效应(或反应边(corona)效应)。环边是由于目标区域产生的光的散射而引起的，该散射导致错误的返回结果。环边去除过滤器(电路或程序逻辑)204用于过滤所接收的3D地形点，以去除该环边。并不是所有地形数据都包括环边。因此，并不总是需要过滤器204。通过略去超出所选方位角设置的所有数据来去除该环边，由此删除任何错误的图像。方位角的选择由统计数据控制，或者被启发式地(heuristically)确定。在系统200中使用环边去除过滤器204增大了过滤器204输出中的信噪比。在与本申请同时提交的卷号为GCSD-1526的专利申请中讨论了环边过滤器的具体示例。
环边噪声去除过滤器204所提供的输出被地面探测器206接收。地面探测器206用于使用多个未加工的地形点(如，来自LIDAR仪器102)及其坐标来查找地表面，并且提供表征了多个图框的多个地面点，这些图框表征了多片地表面和目标106。地面探测器206通过从其输入中提取地面点并且滤除地面上的遮挡物点(诸如来自树顶的点)，来查找地面。如所期望的，穿过树和其它植被到达地面的LIDAR脉冲的数目比LIDAR源(发射器)发射的LIDAR脉冲的数目少很多。因此，在LIDAR传感器处检测到的来自地面的光点(地面点)比从飞机104下面的整个地形接收的总点数少很多。
由此，地面探测器206从环边去除过滤器204的输出中所提供的地形数据中提取地表面的壳(shell)(定义了三维表面的一组点)。地面探测器206的输出包括一组数据，该组数据表征包括目标106的地表面。通过将地面点与由树和其它植被提供的地面上遮挡物分离开，来确定地面点。
地面探测器206还进行操作来确定地面是连续的，从而地形没有较大变化。这是通过创建地表面的二维(2D)网格并且确定各网格单元中的地面高度来完成的。各网格单元优选地表征各边长为一米的正方形地面部分。一旦对于整个网格收集到该数据，则地面探测器206将删除看起来不合适的点，或者基于不足数据的点。判定要删除哪些点是基于编程到地面探测器206中的工具(artifact)。地面探测器206进一步被编程为当计算地表面的等高线时略去高于预定高度(如人的高度，诸如六英尺)的任何点。该预定高度是由基于规则的统计而确定的。进行此操作来删除不可能是地面的一部分的任何结构。由此，地面探测器206的输出提供比使用树顶数据的系统更为可靠的实际地表面的表征。
地面探测器206的输出被提供给竞争过滤器208。竞争过滤器208用于对地面探测器206提供的地表面数据(地面点)进行操作。使用竞争过滤器来过滤地面点，以获得多个数字高程模型(DEM)点的3D壳。竞争过滤器208过滤与地球坐标无关的地表面数据，诸如LIDAR仪器202收集的数据。过滤器208通过对点的各个图框进行预定阶的多项式匹配来进行操作。这是通过确定哪个多项式最佳地表征了该图框中的一组点来完成的。一个示例是一阶多项式(倾斜平面)，另一示例是数值平均(零阶)。在优选实施例中，该平均值和倾斜平面(分别是零阶和一阶多项式)竞争与点的任何给定图框的最佳匹配。其它实施例可能使用更高阶的多项式。在序列号为09/827,305的美国专利申请中讨论了使多项式与图框匹配的方法，在此通过引用将该申请的公开完全并入。
由此，对于点的每个图框，过滤器208确定与该图框中的点匹配的倾斜平面。各图框是微图框，其覆盖构成了由套合产生的全部区域中的一小部分的一片。竞争过滤器208的输出是包括多个(如三十个)平面的等高线，一个平面针对获取的各图框。地表面的最佳估计考虑到树和植被的遮挡，来产生被局部遮挡的目标的图像。一旦各图框被过滤器208处理，则输出是一组未套合的DEM表面。在本实施例中，各表面是地表面；然而，应当理解，本发明的方法和系统可以用于目标物体的任何表面上。
竞争过滤器208产生的数据DEM并不适合于呈现对于系统200的用户有用的图像。为了产生可查看的图像，我们首先完成套合处理。在优选实施例中，通过块210(套合引擎)和212(刚体(rigid)转换引擎)进行的迭代处理，来进行套合。在本实施例中，为了获得地表面的3D表征，将几组数据(图框)自动拼凑在一起，以创建整个目标区域或表面的图像。从提供了不同的表面特征视图的不同视点拍取一组数据(或图框)。套合确定随着传感器103在表面上移动，表征该表面的各点的相对位置。由此，通过平移和旋转各图框来与相邻的一个图框或多个图框匹配，来使该表面区域的不同视图相互对准。
块210将相邻图框中的点对准。块210通过在第二图框中查找与第一图框中的多个点中的各点最接近的点来完成该操作。一旦找到最接近的点，则将这两点对准，以使得对这些图框进行良好的匹配，该匹配表征经套合的模型或图像。此操作被称为成对处理。该处理的每次迭代都产生更好的匹配，并且处理继续，直到实现了最佳对准。这是通过确定与各图框的、为了与其它图框匹配而进行的各次旋转和平移相关联的计算代价来完成的。通过使用在各次迭代中收集的信息(相邻图框之间的匹配)，后续的迭代校正该对准，直到到达中止判决。该判决可以是完成了一定次数的迭代，或者实现了预定目的。在本实施例中，我们通过将来自各次迭代的观测值(observation)输入一矩阵，然后立刻解该矩阵以使得大致同时地进行所有转换，来对于第一图框中的各点进行最接近点搜索，以定位多于一个的其它图框中的最接近点(即，基于n的处理)。
块212接收与各次迭代过程中在块210处产生的点的对准有关的信息。块212中的处理器逻辑使用块210提供的信息，来确定在将这些图框匹配到一起时对于各图框的转换(即，角度和位移)。由此，块212的输出是对于要拼凑到一起的图框的一组角度和位移(Δx、Δy、Δz、Δω、Δκ和Δ)。
图框整合器块214接收刚体转换块212的输出，并且根据刚体转换信息对竞争过滤器208产生的所有DEM点进行整合。
在优选实施例中，多次(如五次)重复该迭代处理，以确定这些图框的最佳旋转和平移。优选的，我们使用在J.A.Williams和M.Bennamoun，“Simultaneous Registration of Multiple Point Sets UsingOrthonormal Matrices”Proc.IEEE Int.Conf.on Acoustics，Speechand Signal Processing(ICASSP Jun.2000)，2199到2202页中提出的算法，在此通过引用并入该文献的公开。
在块212处进行上述的迭代的转换。各次转换都是刚体转换。如果一转换保持对应点之间的距离，则该转换称为刚体的。
在图框整合器块214中，进行块212产生的多个所套合的集合的整合，并且将结果裁剪成适于呈现的尺寸和形状，然后在块216中对其进行视觉上的应用，以表示目标的结构。所得结果是被快速显示的3D模型。在本文中讨论的实施例中，在不存在坦克106上的树的遮罩的遮挡效应的情况下，示出了诸如在图1中示出的隐藏在树顶之下的坦克106这样的物体。
如上所述，在许多应用中，诸如在战争环境中定位诸如坦克106的隐藏目标时，套合处理的速度是关键的。加快该处理的速度的一种方式是提高搜索图框间的对应点的速度。这可以通过使用几个公知的k-D树算法来完成。由此，来自各图框的数据点被映射到树结构中，以使得不必搜索相邻图框中的整组的点来查找对于第一图框中的给定点的最接近点。k-D树算法的示例可以在位于以下地址的网站中找到http://www.rolemaker.dk/nonRoleMaker/uni/algogem/kdtree.htm。
参照图3，示出了一图框(诸如多个LIDAR点的图框)的、表征一表面的一组点(P1-P10)。在各个步骤中，区域被分成两个区域，各个区域包含一半的点。重复该处理，直到各点单独在其自己的区域中。作为示例，如果以8个点开始，寻找特定点，则通过查询该特定点位于哪一半中将8个点削减到四个点，然后削减到两个点，最终削减到一个点。这只是三个步骤，这比询问所有八个点简单。当有更多点时，差别会特别大。如果有256个点，则通常通过八次尝试而不是256次来查找一点。
套合引擎210生成直线L1-L8。这些直线用于建立k-D树，并且在图4中示出。k-D树是通过在x和y方向上递归地划分点P1-P10而创建的。在k-D树中，图3的各条直线由一节点(圆圈)来表征，并且各点(矩形)链接到一节点。该树用于减少查找与任何给定点最接近的点所需的搜索时间。例如，如果搜索与P10最接近的点，则可以遍历节点L1到L3，然后到L7，并且只考虑点P9而不考虑P1。注意，该示例是2D的，但是我们的应用使用3D点。
图5是例示了统计距离相对于欧几里得距离的优点的多个点的曲线图。示为O的点是来自LIDAR产生的图框A，示为X的点是来自LIDAR产生的图框B。假设这些图框或集合是交迭的。我们自始就不知道图框A中的哪个点与图框B中的哪个点对准。我们开始于比较要对准的各对点的坐标。对于图框A中的任何给定点，我们考虑图框B中的一区域内的其它点。任何给定对的点之间的距离由圆圈或者椭圆表征。这些圆圈表征欧几里得距离，椭圆表征Mahalanobis距离。等式r2＝(x-mx)1Cx-1(x-mx)中的量r称为从特征向量x到平均值向量mx的Mahalanobis距离，其中Cx是x的协方差矩阵。可以看出，r为常量的表面是以平均值mx为中心的椭圆。Mahalanobis距离用于向上和向下(即，沿着z轴)对准多点。该处理识别出以下观测到的事实这些点在z方向上看起来比它们实际上更远。通过使用椭圆区域来定位其它图框中的对应点来对准这些点，我们实现比只使用圆圈表征的欧几里得距离更为精确的模型。
权利要求
1.一种用于套合对多维物体进行表征的多维数字高程模型地形点的系统，该系统包括套合引擎，用于对于第一图框中的各点，在多个后续图框中的各图框中查找对应的最接近点；处理器，用于确定所述多个后续图框中的各图框的旋转和平移变换，并且用于确定进行每次旋转和平移变换的代价；以及逻辑例程，用于对于另外的图框重复确定旋转和平移以及代价的操作，直到到达中止判决。
2.根据权利要求1所述的系统，进一步包括地面探测器，用于接收对被局部遮挡的地表面进行表征的数据点的多个图框，并且产生只对该地表面进行表征的多组数据点的多个图框。
3.根据权利要求1所述的系统，进一步包括用于使用由处理器确定的代价将刚体转换应用于所述图框的逻辑。
4.根据权利要求1所述的系统，进一步包括表征各图框中的点的k-D树，以用于在后续图框中搜索与第一图框中的各个点最接近的点。
5.根据权利要求1所述的系统，进一步包括图框整合器，用于整合所述图框以提供对所述多维物体进行表征的经整合表面。
6.根据权利要求1所述的系统，进一步包括显示器，用于显示所述多维物体。
全文摘要
一种用于套合对多维物体进行表征的多维地形数据点的方法，包括a)接收多个点，这些点表征该多维物体的表面的多个交迭的图框；b)对于第一图框中的各点，在多个后续图框中的各图框中查找对应的最接近点；c)确定所述多个图框中的各图框的旋转和平移变换，以使得对应的最接近点被对准；d)确定进行每次旋转和平移变换的代价；以及e)对于另外的图框重复步骤b)到d)，以提供最佳变换。
文档编号G06K9/00GK1985264SQ200580023894
公开日2007年6月20日 申请日期2005年7月7日 优先权日2004年7月15日
发明者汤姆·麦克道尔, 杰克·奥克希尔, 马克·拉赫姆斯, 雷·弗尔姆 申请人:哈里公司