多光谱激光雷达彩色点云的高光去除方法

技术领域

本发明涉及测绘遥感技术领域，更具体涉及多光谱激光雷达彩色点云的高光去除方法，适用于提高彩色点云的可视化效果。

背景技术

理想的朗伯表面仅会发生漫反射，而实际中的绝大多数物体的表面会发生镜面反射，从而产生高光现象，高光会造成目标物表面纹理和颜色信息的缺失，从而影响成像的质量，所以消除高光对于提高成像质量有非常重要的意义。无论是主动成像还是被动成像，高光都是普遍存在的现象，而现有的三维点云高光去除方法都存在一些不足。被动成像需要利用多视角匹配或者主动激光探测辅助的方式，来建立完整的三维点云，本身存在匹配误差或者精度不够的问题，增大了高光消除的不确定性。主动成像所用的激光大部分是单波长激光，单波长激光只能利用单一的回波信号强度来判断是否产生高光，提高了识别高光点云的难度。随着激光雷达技术的不断发展，多光谱激光雷达所获取的回波信号不仅包含目标物的空间几何位置，还包含着更丰富的光谱信息和颜色信息。多光谱激光雷达所形成的彩色点云数据，为高光消除提供了更多的可能性和便利性。但目前本领域尚未有相关技术方案出现，如何去除现有激光雷达点云存在的高光，是亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的针对现有技术存在的上述问题，提供了多光谱激光雷达彩色点云的高光去除方法，对存在高光的多光谱激光雷达彩色点云数据进行处理，进一步提高彩色点云的可视化效果。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

多光谱激光雷达彩色点云的高光去除方法，包括以下步骤：

步骤1、建立彩色点云的高光模型；

步骤2、计算彩色点云的高光分量；

步骤3、根据彩色点云的高光分量识别饱和高光点云，检测彩色点云的光晕区，确定补色区域为光晕区和饱和高光点云区，对补色区域的彩色点云进行补色。

如上所述的步骤1的高光模型为：

I

其中，i是不同的光谱通道，p是彩色点云的三维坐标，I

如上所述的步骤2包括以下步骤

步骤2.1、利用彩色点云的色度进行聚类；

步骤2.2、计算彩色点云强度比，并计算非高光点云的强度比

步骤2.3、计算彩色点云的高光分量Is

如上所述的步骤2.1包括以下步骤：

步骤2.1.1、对彩色点云按照以下公式处理：

其中，

步骤2.1.2、根据彩色点云RGB值

步骤2.1.3、根据伪色度，计算两个不同彩色点云之间的色度差；

步骤2.1.4、色度差小于等于聚类阈值的两个彩色点云为同一类。

如上所述的步骤2.2中计算非高光点云的强度比

设定非高光点云的比例为T

如上所述的步骤2.3中彩色点云的高光分量Is

其中，I

如上所述的饱和高光点云通过以下方式识别：若彩色点云的高光分量Is

如上所述的光晕区的彩色点云与饱和高光点云的最近距离不大于设定的距离阈值，且光晕区的彩色点云的高光分量在50-200的范围内。

如上所述的对补色区域的彩色点云进行补色包括以下步骤：

寻找与目标点云的距离差最小的n个非高光点云作为待筛选非高光点云，目标点云为饱和高光点云和光晕区的彩色点云；

t(j)≥0对应的待筛选非高光点云为参考点云；

将参考点云的颜色取中位数，然后赋值给对应的目标点云；

其中，

t(j)为筛选点云的判断参数，x

本发明相对于现有技术，具有以下有益效果：

1.本方法建立多光谱激光雷达彩色点云的高光模型，相比于现有的单波长激光的反射模型，该模型重点关注不同光谱通道的高光分量和高光特性，有助于多光谱激光雷达彩色点云的高光消除。

2.本方法针对多光谱激光雷达彩色点云出现的不同程度高光，采用分离高光和色彩填补相结合的方式，使得点云可视化效果达到最优。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

多光谱激光雷达彩色点云的高光去除方法，包括以下步骤：

步骤1、建立彩色点云的高光模型

根据激光雷达方程，经过后向散射得到的激光回波信号强度与目标物表面的粗糙度以及激光入射方向有关。当目标物表面粗糙度小于激光波长且入射角较小时，容易产生镜面反射，回波信号强度较大，含有较多的高光分量；当目标物表面粗糙度大于激光波长且入射角较大时，容易产生漫反射，回波信号强度较小，含有较多的漫反射分量。根据上述分析，对初始多光谱激光雷达彩色点云数据，可以建立彩色点云的高光模型：

其中i是不同的光谱通道，p是彩色点云的三维坐标，I

现有研究表明多光谱激光雷达不同光谱通道的反射率之比是一个稳定的值，不会受到目标物表面粗糙度和激光入射角的影响。根据彩色点云的高光模型，进一步发现不同光谱通道的高光分量RGB值都相等，即：

Is

根据公式(1)，可以进一步用色度表示彩色点云：

其中md(p)和ms(p)为归一化参数，Cd

步骤2、彩色点云高光分离

步骤2.1、利用彩色点云的色度进行聚类，具体步骤如下：

步骤2.1.1、为了使彩色点云的色度的计算不受高光影响，根据MSF(ModifiedSpecular-Free优化去高光)方法，对初始彩色点云进行处理，即：

其中

步骤2.1.2、然后对彩色点云RGB值

其中

步骤2.1.3、根据伪色度，计算两个不同彩色点云x和y之间的色度差d

d

步骤2.1.4、设定聚类阈值T

步骤2.2、计算彩色点云强度比，并计算非高光点云的强度比，具体步骤如下：

为了进一步判断彩色点云是否含有高光，定义强度比Q(p)：

其中I

若是彩色点云不含高光分量(ms(p)＝0)，称其为非高光点云，则非高光点云强度比Q

Cd

Cd

若是彩色点云含有高光分量(ms(p)＞0)，称其为高光点云，则高光点云强度比Q

经过步骤2.2完成彩色点云聚类之后，每一类就代表一种单色区域的彩色点云。对于每一类彩色点云，设定非高光点云的比例为T

其中N为彩色点云所在类的彩色点云总数，Q

步骤2.3、计算彩色点云的高光分量

彩色点云的高光分量Is

步骤3、根据彩色点云的高光分量识别饱和高光点云，监测彩色点云的光晕区，确定补色区域为光晕区和饱和高光点云区，对补色区域的彩色点云进行补色。

步骤3.1、检测彩色点云的光晕区，确定补色区域为光晕区和饱和高光点云区，具体步骤如下：

根据光学反射特性，目标物的漫反射分量可以表征目标物表面的真实颜色，而需要补色的区域漫反射分量失真。

一种情况是漫反射分量过小。为了区分高光的大小，定义一个判断标准：

a.如果彩色点云的高光分量Is

b.如果彩色点云的高光分量Is

c.如果彩色点云的高光分量Is

另一种情况是漫反射分量存在偏差。对于目标物表面形状不一的区域，其激光反射率可能发生突变，使得彩色点云形成光晕，导致漫反射分量不能表征目标物的真实颜色。彩色点云的光晕有2个特点，一个是光晕的色彩信息由存在偏差的漫反射分量和高光分量(通常在50-200)组成，另一个是光晕常常出现在饱和高光周围。根据光晕的特点，设定以下条件来检测彩色点云的光晕区：

a.与饱和高光点云的最近距离不大于设定的距离阈值；

b.高光分量在50-200的范围内。

在检测出光晕区之后，确定了需要补色的目标点云为饱和高光点云和光晕区的彩色点云。

步骤3.2、补色，具体步骤如下：

步骤3.2.1、为了比较彩色点云的颜色差异，设置一个灰度值换算，将每个彩色点云的颜色分量表示成灰度值I

I

根据彩色点云的空间位置，定义两个不同彩色点云x和y的距离差d(x，y)为：

d(x，y)＝|p(x)-p(y)| (13)

其中p(x)和p(y)分别是彩色点云x和y的三维坐标。

利用KNN(k-nearest neighbor K最近邻)算法，寻找与目标点云的距离差最小的n个非高光点云作为待筛选非高光点云(本实施例n＝10)，根据灰度值差异得出最后的参考点云reference，如公式(14)所示：

其中t(j)为筛选点云的判断参数，x

得到参考点云之后，将参考点云的颜色取中位数，然后赋值给对应的目标点云。

在前述描述公式中，(p)、(x，y)、(x)、(y)、(x

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。