一种光学速度和里程测量仪中抑制速度解算噪声的方法与流程

本发明涉及光学速度和里程测量仪技术领域，尤其是涉及一种光学速度和里程测量仪中抑制速度解算噪声的方法。

背景技术：

现代测量对高精度、无损伤、高效率的要求决定了测量技术由传统的接触式测量向非接触测量方向发展。近年来，随着光电技术的迅猛发展，空间滤波测速技术在工业生产和科学研究中的多个领域得到了越来越广泛的应用，它可以用于流体、气体和固体表面速度的非接触测量，在民用和军用领域都有广阔的应用前景。

基于图像传感器的空间滤波技术尽管在上个世纪八十年代就已经被提出，但受限于图像传感器的性能，没有引起广泛的注意。近年来，半导体技术和成像技术的飞跃发展极大地提升了图像传感器的性能，使其在测量领域占据着越来越重要的地位。基于图像传感器的空间滤波测速仪再度吸引了研究者的注意，并逐渐成为当空间滤波器的主流。

光学速度和里程测量仪的基本结构就是使用一个图像传感器成像系统将被测物体成像到空间滤波器上，物体的像通过空间滤波器之后，被聚焦透镜汇聚到探测器上，从而使得通过空间滤波器的光强被转换成电信号，如图1所示。空间滤波器为一黑白相间的光栅，其中黑色部分为挡光部分，白色部分为透光部分。运动物体表面某个粒子的像在空间滤波器上运动，从而该粒子的速度信息被空间滤波器转换成一个频率与粒子运动速度成正比的光强信号，再通过聚焦透镜将光强信号汇聚在图像传感器上，被图像传感器转换成同频率的时域信号。图像传感器的方向与空间滤波器的光栅方向垂直，如果运动物体表面的粒子的运动方向与图像传感器的方向平行，且为v0，则物体表面粒子的运动速度v0与时域信号频率f0之间的关系为，

式中，p为滤波器中平行狭缝之间的间隔，q为成像系统中聚焦透镜的放大倍数。

由于光学速度和里程测量仪实际工作的环境比较复杂，比如沙石路、水泥路、柏油路等工作路面以及工作过程中的振动、温度等因素。复杂的实际工作环境会导致基于空间滤波技术的光学速度和里程测量仪在解算速度时出现误差，降低速度和里程的测量精度。比如在车载应用中，一方面，路面的起伏和车辆的上下颠簸都有可能使被测路面与光学速度和里程测量仪之间的距离变化超过测量景深，从而导致路面不能清晰地成像于空间滤波器上；另一方面，一些路面对光强有很大的吸收使得其在空间滤波器上的图像亮度很低。此外，路面的一些突变情况可能引入较大的噪声，使得其强度大于有效信号的强度。这些方面的原因都很有可能导致测速仪输出的频率信息不能正确反映车辆的速度信息。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种能有效地抑制解算噪声、提高速度和里程测量精度、方便、智能化、精度高、可靠性高的光学速度和里程测量仪中抑制速度解算噪声的方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种光学速度和里程测量仪中抑制速度解算噪声的方法，特征是：具体步骤如下：

第一步：在中央处理器的控制下，光学速度和里程测量仪读取图像传感器的一行像素数据，记为第i行像素数据；

第二步：计算这图像传感器像素数据的差分值：对于第i(i＝0,1,…,n-1)行图像数据，把前w个像素的灰度值累加，记为ai,0，把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ci,0；再把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ai,1，把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ci.1，……，依此类推，计算完第i行的所有像素；然后，计算出第i行图像数据的差分采样数值di(i＝0,1,2,…,n-1)，

得到数字图像的离散采样序列(d0,d1,d2,…,dn-1)，采样频率即为图像传感器的行频fc；

第三步：使用对数加权算法计算时域频率：最先是要计算数字图像的功率谱，利用傅里叶变换的快速算法——快速傅里叶变换(fft)，得到数字图像的功率谱p0,p1,…,pn-1，

对功率谱p0,p1,…,pn-1到对数功率谱，得到：

zk＝20×log10(|pk|),k＝0,1,…,n-1；

使用对数加权方法求解时域频率：设定一个功率阈值zt，假设对数功率谱中大于功率阈值zt的有y个，分别记为o1,o2,…,oy，对应的频率分别为f1,f2,…,fy，数字图像频谱的对数加权平均频率即为：

第四步：计算图像传感器的信噪比和谱线频率方差：图像传感器的信噪比为：

空间滤波器的谱线频率方差为：

式中，favg为空间滤波器的谱线频率的平均值，即：

第五步：对于图像传感器的信噪比和空间滤波器的谱线频率方差分别设定一个阈值，分别为snrt和vart，对于计算出的图像传感器的信噪比和谱线频率方差作对比判断，只有当图像传感器的信噪比snr大于snrt并且空间滤波器的谱线频率方差var小于vart时，判定当前解算速度有效，否则无效，即：

snr≥snrt&&var≤vart

式中，&&表示条件与；

第六步：解算物体运动速度：根据数字图像频谱的对数加权平均频率能计算出运动速度为：

第七步：使用中值滤波，对计算出的运动速度进行滤波：记计算出的速度分别为v0,v1,…,vh-1共h(h为奇数)个数据，对这h个速度数据按照从小达到或者从大到小的方式排序，中值滤波的结果就是取排序最中间的那个速度值作为当前的速度值；

第八步：使用滑动平均滤波，对计算出的运动速度进行滤波：计算出的速度分别为v0,v1,…,vi-1共i个速度数据，经过滑动平均滤波的结果为：

第九步：根据计算出的速度数据，计算出里程数据：

di＝di-1+vot

式中，di和di-1分别为当前时刻和前一时刻的里程值，t为这两个时刻之间的时间间隔；

第十步：把当前速度值和里程值输出。

本发明是在光学速度和里程测量仪中基于空间滤波器的功率谱密度的特征，在使用对数加权算法解算速度的同时，结合功率谱的信噪比和谱线频率方差的特点。光学速度和里程测量仪实际工作的环境比较复杂时，比如沙石路、水泥路、柏油路等工作路面以及工作过程中的振动、温度等因素。复杂的工作环境会导致在使用空间滤波技术解算物体运动速度时计算出的信噪比下降以及谱线频率统计方差增大。通过图像传感器在各种使用环境下采集到的图像数据并应用空间滤波技术得到的频域谱线的分布特征分析可以得知，在使用对数加权算法解算速度时，分别为信噪比和谱线频率方差设定一个阈值，当信号信噪比和谱线频率方差同时满足该阈值时，判定该解算速度有效。光学速度和里程测量仪解算速度的有效性与信号信噪比和谱线频率方差有很强的关系，即当信号信噪比大于某一数值并且谱线频率方差小于某一数值时解算的速度才有效；而当不满足上述条件时判定解算的速度无效。除此之外，再结合中值滤波和线性滑动平均技术，可以有效地抑制解算噪声，提高速度和里程测量的精度。

本发明具有能有效地抑制解算噪声、提高速度和里程测量精度、方便、智能化、精度高、可靠性高等优点。

附图说明

图1为光学速度和里程测量仪的原理图；

图2为数据处理流程图。

具体实施方式

下面结合实施例并对照附图对本发明作进一步详细说明。

一种光学速度和里程测量仪中抑制速度解算噪声的方法，具体步骤如下：

第一步：在中央处理器的控制下，光学速度和里程测量仪读取图像传感器的一行像素数据，记为第i行像素数据；

第二步：计算这图像传感器像素数据的差分值：对于第i(i＝0,1,…,n-1)行图像数据，把前w个像素的灰度值累加，记为ai,0，把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ci,0；再把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ai,1，把紧接着的w个像素的灰度值累加，记为ci.1，……，依此类推，计算完第i行的所有像素；然后，计算出第i行图像数据的差分采样数值di(i＝0,1,2,…,n-1)，

得到数字图像的离散采样序列(d0,d1,d2,…,dn-1)，采样频率即为图像传感器的行频fc；

第三步：使用对数加权算法计算时域频率：最先是要计算数字图像的功率谱，利用傅里叶变换的快速算法——快速傅里叶变换(fft)，得到数字图像的功率谱p0,p1,…,pn-1，

对功率谱p0,p1,…,pn-1到对数功率谱，得到：

zk＝20×log10(|pk|),k＝0,1,…,n-1；

使用对数加权方法求解时域频率：设定一个功率阈值zt，假设对数功率谱中大于功率阈值zt的有y个，分别记为o1,o2,…,oy，对应的频率分别为f1,f2,…,fy，数字图像频谱的对数加权平均频率即为：

第四步：计算图像传感器的信噪比和谱线频率方差：图像传感器的信噪比为：

空间滤波器的谱线频率方差为：

式中，favg为空间滤波器的谱线频率的平均值，即：

第五步：对于图像传感器的信噪比和空间滤波器的谱线频率方差分别设定一个阈值，分别为snrt和vart，对于计算出的图像传感器的信噪比和谱线频率方差作对比判断，只有当图像传感器的信噪比snr大于snrt并且空间滤波器的谱线频率方差var小于vart时，判定当前解算速度有效，否则无效，即：

snr≥snrt&&var≤vart

式中，&&表示条件与；

第六步：解算物体运动速度：根据数字图像频谱的对数加权平均频率能计算出运动速度为：

第七步：使用中值滤波，对计算出的运动速度进行滤波：记计算出的速度分别为v0,v1,…,vh-1共h(h为奇数)个数据，对这h个速度数据按照从小达到或者从大到小的方式排序，中值滤波的结果就是取排序最中间的那个速度值作为当前的速度值；

第八步：使用滑动平均滤波，对计算出的运动速度进行滤波：计算出的速度分别为v0,v1,…,vi-1共i个速度数据，经过滑动平均滤波的结果为：

第九步：根据计算出的速度数据，计算出里程数据：

di＝di-1+vot

式中，di和di-1分别为当前时刻和前一时刻的里程值，t为这两个时刻之间的时间间隔；

第十步：把当前速度值和里程值输出。