基于激光成像雷达的主被动光学图像融合技术研究

钟春晓

（华东交通大学理工学院，江西 南昌 330100）

基于激光成像雷达的主被动光学图像融合技术研究

钟春晓

（华东交通大学理工学院，江西 南昌 330100）

文章首先对激光成像雷达及光学成像进行了简单概述，继而对激光成像雷达原理及特点展开详细分析，最后分基本流程简介、激光雷达数据降噪、可见光图像降噪、基于激光成像雷达的图像配准4步对基于激光成像雷达的主被动光学图像融合展开了详细论述。

激光成像雷达；主被动光学；图像融合

随着我国整体工业水平的不断提升，在图像质量上的要求也越来越高，通过对光学图像和激光图像两者不同图像的融合，在赋予图像三维立体信息的同时，也给予了其更为丰富的光谱信息，融合之后所获得的图像，可帮助图像的使用者更为深入和准确地了解图像中所显示物体的信息。基于此，文章以基于激光成像雷达的主被动光学图像融合技术实现为主要内容，分3部分展开了细致的分析探讨，旨在提供一些该方面的理论参考。

1 激光成像雷达及主被动光学成像概述

1.1 激光成像雷达简介

激光成像雷达属于主动式成像系统的一种，可以就目标物的距离、角度、位置以及时间等信息进行获取，是一种可以实时获取极高分辨率的三维空间信息的技术方法。激光成像雷达具有抗隐身、抗干扰能力强以及测量位置精准等优势，但同时也存在着光谱信息单一，不能对物体的纹理以及平面几何形状等信息进行获取的缺点。20世纪80年代，随着改革开放的大潮激光雷达成像在我国逐渐兴起研发，目前我国诸多高校内已设置了相关的专业进行教学[1]。

1.2 光学成像技术概述

对于一般光学成像而言，都属于被动式成像的模式，具有分辨率高、可获取详细物体纹理信息等优势，尤其是针对可见光图像，其不仅仅就图像的边缘进行清晰的显示，同时在图像的细部比较上也十分明显。但是所获得图像不能就物体表面的空间位置进行展示。

从以上对激光成像雷达和主被动光学成像技术的简介可知，两者在优劣势上处于一个彼此互补的情况下，因此如果在图像的制作过程中可充分将两者进行融合使用，则可在保障制作图像具备表面空间信息同时，又在其纹理和平面几何形状上有一个很好的展示。

2 激光成像雷达原理及特点

2.1 激光成像雷达原理

激光成像雷达属于主动式传感器技术的一类，和一般的微博雷达相比其波长更短，因此具有更高的成像分辨率；和一般的光学成像技术比较，其可以额外提供物体的距离数据，是一种可获取物体三维信息的成像技术。激光成像雷达探测体制在其组成上主要包括发射/接受光学系统、激光发射/接收系统以及图像处理单元3个部分。成像原理为在激光成像雷达控制系统的控制下，由激光雷达对探测区域进行地毯式的逐点探测，然后将获取的信息上传至图像处理单元完成最后的整帧图像的处理。激光成像雷达所发出的每一个激光发射脉冲，只单独对应一个测量目标，在对探测区域进行反复多次测量后，根据空间和时间顺序进行逐一的拼接，即获得最后的完整图像。

2.2 激光成像雷达特点

激光成像雷达所获取的物体信息包括目标的角度、位置、强度以及时间等。在实际的应用中，则是需要基于设备的不同状态，就某一特定波长的目标强度信息和距离信息进行获取，具有4个方面的特点。

2.2.1 数据量庞大

从激光成像雷达的设备计算时间上观察，每一秒便需要对10 000个点进行测量，通过简单计算，在连续工作一个小时后所产生的数量将达到3.6×107个，数据量庞大。

2.2.2 获取数据点不连续、分散

激光成像雷达是对目标物进行抽样探测，在抽样上难以保障其连续性，所获取的数据信息也是离散的。

2.2.3 存在数据缝隙

在激光成像雷达获取物体信息的过程中，因为物体特性以及遮挡等因素的影响，会导致最后所获取的信息存在部分区域没有回波，存在一些数据上的缝隙。

2.2.4 光谱信息单一

不能对物体的纹理以及平面几何形状等信息进行获取，因此有必要和其他光学传感数据联合使用以获取更为完善的物体信息[2]。

3 激光成像雷达主被动光学图像融合

3.1 基本流程简介

首先由激光雷达和一般的可见光相机对同一物体进行数据的采集，经过降噪处理后进行图像之间的配准，然后基于两者的像素进行融合。此过程包括用户对特征信息的获取与分类以及最后的决策，得到最终的融合图像。激光雷达所获取的图像信息和一般可见光相机所获取的图像信息在成像机理、时相以及电磁波段上都存在很大的差异，因此，在进行图像配准之前必须对其进行降噪处理，继而完成进一步的图像配标融合作业。

3.2 激光雷达数据降噪

对激光雷达数据进行降噪处理是激光雷达主被动光学图像融合实现的基础。具体的处理手段为使用滤波的方式去除噪声，通过内插获取等值线以及格网数据的追踪。此外，为了实现对图像中单一有用建筑物的提取，还需要对激光点云图像进行阈值的分割处理。最后由激光点云网格化完成图像配标前预处理工作[3]。

3.3 可见光图像降噪

在一般可见光图像中，均存在着很多的不同种类的噪声污染，包括椒盐噪声、高斯噪声等等。对可见光图像的降噪预处理工作主要是完成图像的降噪以及亮度的调节。在处理上仍然采用滤波的形式，在降噪过程中，需要保持图像细节的完整，同时还需要有效去除噪声[4]。一般的中值滤波器和线性滤波器降噪的效果并不好，自适应中值滤波则是一种可充分使用的一种降噪技术。其在使用中可对中值滤波进行适应性的调节，因此在降噪的同时可以保留下最大的图像细节，对于密度更高的椒盐噪声也可以实现平滑处理。自适应中值滤波在降噪处理上，首先对噪声图像滤波窗口中的最小灰度像素以及最大灰度像素进行去除，然后求出其中间值，再通过计算获得像素灰度值和中间值之间的差值，并和阈值进行比对，基于比对结果判定是否使用差值将该像素的灰度值进行取缔[5]。

3.4 基于激光成像雷达的图像配准

完成激光成像雷达图像和可见光图像的降噪预处理后，则进行正式的图像配准，这也是基于激光成像雷达的主被动光学图像融合的最关键环节。通过不同设备所获取的光学图像和距离图像，因为在拍摄的过程中，成像角度以及设备视场不同，所获取的物体成像位置和比例也会不同。因此，对图像的特征进行配标是图像融合质量的关键。

所谓图像配准是指通过对同一物体的两幅图像所描述的同一位置进行匹配，在两幅图片间建立起一个对应关系，就相应的几何变换进行确定的操作。从图像配准的实质上观察，是在空间上将两幅图进行配准，包括绝对配标和相对配标两种。其中绝对配标是指配标的对象和为多幅图像，将这些图像均置于一个地理坐标系下进行对其几何要素进行校正，然后再重新采用，获取相同分辨率的图像。相对匹配其参考对象单一某波段的图像，因此在坐标系上可以自由选择[6]。目前应用较为广泛的为相对配标中的空间配准方式，具体配准融合流程分为4步：（1）选择两幅图像中的明显特征，例如边界、控制点以及线状物交叉点等；（2）特征匹配，在一定配准计算后，对两幅图的控制点进行明确，控制点可选择明显的地物特征；（3）寻找空间变化，基于已设定的控制点建立两幅图像之间的映射关系；（4）基于已建立好映射关系，对非参考图像进行重新采用，获得和参考相应配准的图像，完成两幅图像的融合。

空间域配准方式主要有3种：（1）基于控制点完成配准，点特征具有较强的适用性，在使用中首先选择出匹配的点，然后获取相关信息并进行函数匹配完成配准；（2）基于矩完成配准，该方法较为复杂，要求每一幅图像均在经过标准化处理后进行配准，即同一个被归一化处理后的矩所对应的参照位置完成配准；（3）基于边缘完成配准，这种方式下控制点以图像边缘为主，通过对图像边缘像素密度的比较，将几何变换参数直接导出，并就其中某一幅图像实施相应变换，最终完成配准[7]。

4 结语

综上所述，激光成像雷达成像图片作为一种主动成像技术，所成像具有物体距离数据等信息，而一般光学图像作为一种被动成像技术，在物体的表面几何信息以及纹理信息的获取上具有十分明显的优势。文章在对两者进行介绍的基础上，提出了特征获取、特征匹配、建立映射关系以及完成图像融合4步基于激光成像雷达的主被动光学图像融合途径，希望给我国相关领域内的企业和研究人员一定参考，提升图像制作水平。

[1]黄涛，胡以华，赵钢，等.基于激光成像雷达距离图像的目标提取与分类技术[J].红外与毫米波学报，2011（2）：179-183.

[2]严洁，阮友田，薛珮瑶，等.主被动光学图像融合技术研究[J].中国光学，2015（3）：378-385.

[3]王平，高颖慧，李飚，等.激光成像雷达空间目标探测与识别技术[J].现代防御技术，2012（1）：31-36.

[4]陈凤，朱洁，顾冬晴，等.基于激光成像雷达的空间非合作目标相对导航技术[J].红外与激光工程，2016（10）：99-106.

[5]陈肖，周东.APD阵列激光成像雷达处理电路的研究进展[J].激光与红外，2015（9）：1018-1022.

[6]严洁，阮友田，薛珮瑶.主被动光学图像融合技术研究[J].中国光学，2015（3）：378-385.

[7]阮飞.基于光学传感器数据融合的小目标识别方法研究[J].电子测试，2016（8）：38-40，78.

Study on the initiative and passive optical image fusion based on laser imaging radar

Zhong Chunxiao
（Institute of Technology, East China Jiao Tong University, Nanchang 330100, China）

In this paper, the laser imaging radar and optical imaging are briefly summarized firstly, and then the principles and characteristics of laser imaging radar are analyzed in detail. Finally, the basic flow profile, the laser radar data noise reduction, visible light image noise reduction, image registration based on laser imaging radar four steps on the initiative and passive optical image fusion based on laser imaging radar discussed in detail.

laser imaging radar; initiative and passive optics; image fusion

钟春晓（1982— ），男，江西泰和人，讲师，硕士；研究方向：电气工程，光学。