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公开(公告)号：CN105954733A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610437477.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于光子飞行时间相关性的时域滤波方法。首先利用激光雷达在信噪比比较低的条件下扫描获得光子飞行时间。然后利用光子之间飞行时间相关性，设定滤波条件对光子的飞行时间进行判定，区分出信号光子和噪声光子。接着，去除被判定为噪声光子的探测光子，只保留被判定为信号光子的探测光子。最后，对信号光子使用形心法，提取光子准确的飞行时间，从而得到距离信息。实验表明，在信噪比比较低的情况下，本发明能够有效的滤除三维成像激光雷达扫描得到的信号中的噪声光子，从而达到去噪的目的。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN105954733B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610437477.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光子飞行时间相关性的时域滤波方法。首先利用激光雷达在信噪比比较低的条件下扫描获得光子飞行时间。然后利用光子之间飞行时间相关性，设定滤波条件对光子的飞行时间进行判定，区分出信号光子和噪声光子。接着，去除被判定为噪声光子的探测光子，只保留被判定为信号光子的探测光子。最后，对信号光子使用形心法，提取光子准确的飞行时间，从而得到距离信息。实验表明，在信噪比比较低的情况下，本发明能够有效的滤除三维成像激光雷达扫描得到的信号中的噪声光子，从而达到去噪的目的。
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公开(公告)号：CN107025637A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710142807.2
申请日：2017-03-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯估计的光子计数集成成像迭代重构方法，根据光子计数过程的泊松分布以及图像空间相关性，建立光子数多点估计的后验概率模型，在迭代过程中引入泊松去噪算法来更新后验概率模型的参数。本发明实现光子计数集成成像系统在极少量光子数探测情况下的成像，提高目标三维重构质量。
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公开(公告)号：CN107305252A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610262354.2
申请日：2016-04-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种主动提取目标深度细节的快速成像方法。通过利用目标连续性，即相邻像素点间具有的空间相关性，根据深度细节复杂度层次自适应决定激光光斑的扫描步长。算法首先以粗扫描步长快速获取目标的低分辨率3-D图像。然后根据空间相关性将其转化为0-1矩阵，称为细节矩阵。接着，细化分割目标深度细节，改变扫描步长。最后，根据估计得到的所有“像素点“的深度值，就可以重构出目标的高分辨率图像。实验表明，本发明可以自适应决定不同深度细节复杂度区域的激光扫描步长，实现以低采样率快速重构出目标清晰的3-D图像。
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公开(公告)号：CN107305252B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201610262354.2
申请日：2016-04-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种主动提取目标深度细节的快速成像方法。通过利用目标连续性，即相邻像素点间具有的空间相关性，根据深度细节复杂度层次自适应决定激光光斑的扫描步长。算法首先以粗扫描步长快速获取目标的低分辨率3‑D图像。然后根据空间相关性将其转化为0‑1矩阵，称为细节矩阵。接着，细化分割目标深度细节，改变扫描步长。最后，根据估计得到的所有“像素点“的深度值，就可以重构出目标的高分辨率图像。实验表明，本发明可以自适应决定不同深度细节复杂度区域的激光扫描步长，实现以低采样率快速重构出目标清晰的3‑D图像。
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