非局部均值去噪算法在激光雷达距离像处理中的应用

"基于非局部均值的激光雷达距离像去噪算法，通过结合非局部均值(NLM)滤波、图像融合以及背景抑制(B-S)后的中值滤波，实现对相干激光雷达距离像的高效去噪。该方法特别针对多目标仿真图像在不同载噪比下的噪声抑制，同时保持目标的距离信息和图像边缘。与传统的Lee滤波等方法对比，该方法在距离像背景噪声抑制、目标距离值的准确性以及边缘保持方面表现出优势。" 在激光雷达(LiDAR)系统中，获取的距离像往往受到噪声的影响，特别是在相干激光雷达系统中，由于其固有的相干噪声，去噪是提高图像质量的关键步骤。非局部均值滤波(NLM)是一种基于像素间相似性的图像去噪方法，它考虑了图像的非局部特性，能够更好地保留图像的细节和结构。本研究将NLM滤波应用于激光雷达距离像的去噪，旨在改善噪声环境下的距离测量精度。 论文中提到的方法首先应用NLM滤波对距离像进行初步处理，然后结合原始距离像和滤波后的强度像，利用图像融合技术增强图像质量。接着，通过背景抑制(B-S)后的中值滤波，进一步去除背景噪声并抑制距离反常现象。这种方法的优点在于，它能够在抑制噪声的同时，保持目标的距离信息，这对于识别和分析目标至关重要。 为了验证算法的有效性，研究者在不同载噪比的多目标仿真图像上进行了实验。实验结果表明，与传统的Lee滤波等去噪方法相比，该方法能更有效地达到距离像背景噪声的抑制，确保目标上的距离值准确，且保持图像边缘清晰，这在实际应用中具有重要意义。 基于非局部均值的激光雷达距离像去噪算法是针对相干激光雷达系统噪声特性的一种创新解决方案，它通过结合多种滤波和融合技术，提高了距离像的信噪比，为后续的数据分析和目标识别提供了更为可靠的基础。此方法对于提升激光雷达系统的整体性能，尤其是在复杂环境下的目标检测和跟踪，具有重要的理论和实践价值。