[发明专利]基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法

权利要求书

1.基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、将原始激光点云投影到二维坐标系oxy上，并获得各投影点在二维坐标系oxy下的坐标(x_i,y_i)；

步骤二、以各投影点为中心，建立初级搜索区域，确定在初级搜索区域内所有投影点的最佳拟合直线；

步骤三、根据各投影点初级搜索区域的最佳拟合直线，将初级搜索区域进行修正，并统计修正后搜索区域内的所有投影点的数量，即邻域密度；

步骤四、对所有投影点修正后搜索区域内的邻域密度进行直方图统计，并通过高斯拟合确定噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ；

步骤五、对噪声点邻域密度均值μ进行判断：当5≤μ≤10时，进入步骤六；当不满足5≤μ≤10时，则对修正后的搜索区域进行等比例缩放，重复步骤三至步骤五，直至满足5≤μ≤10，进入步骤六；

步骤六、计算噪声判定阈值m_p，根据噪声判定阈值m_p判断噪声点；将噪声点去除，剩余点即为信号点。

2.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤一中，二维坐标系oxy的建立方法为：

x方向为沿轨飞行方向，y方向为激光雷达测量视线方向；原点o为包络所有投影点的矩形框架的左下角点。

3.根据权利要求2所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤二中，初级搜索区域的建立方法为：

以各投影点为中心，建立尺寸为l×h的矩形初级搜索区域；其中，l为平行于x轴方向，h为平行与y轴方向。

4.根据权利要求3所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：最佳拟合直线的确定方法为：

在各投影点的初级搜索区域内，找到直线y＝ax+b，实现在初级搜索区域内所有投影点到直线y＝ax+b的最短距离和最小，即为最佳拟合直线。

5.根据权利要求4所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤三中，对初级搜索区域进行修正的方法为：

将l×h的矩形初级搜索区域修正为平行四边形区域，平行四边形区域的其中2条相对边平行与y轴，且长度均为h；另外2条相对边与最佳拟合直线平行，且该边在x方向的投影长度为l；中心点保持不变。

6.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤四中，噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ的确定方法为：

通过高斯函数拟合各点邻域密度统计直方图的第一个波峰，确定噪声点邻域密度的均值μ和标准差σ；其中，x为点的邻域密度；y为该邻域密度出现的次数；a为噪声点邻域密度第一个波峰的峰值。

7.根据权利要求5所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤五中，对修正后的搜索区域进行等比例缩放的具体方法为：

计算缩放系数m；重新计算平行四边形区域的边长，其中，将长度为h的边长修改为m×h；将在x方向的投影长度为l的边修改为在x方向的投影长度为m×l。

8.根据权利要求7所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述缩放系数m的计算方法为：

式中，μ为噪声点邻域密度的均值；

μ₁为设定参数，满足5≤μ₁≤10。

9.根据权利要求1所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：所述步骤六中，噪声判定阈值m_p的计算方法为：

m_p＝μ+n·σ

式中，n为正整数，且n≥3。

10.根据权利要求9所述的基于噪声邻域密度的光子计数激光点云自适应去噪方法，其特征在于：判断噪声点的方法为：

将μ与m_p进行对比，当μ小于m_p时，则判断该点为噪声点。