研究目的
提出一种贝叶斯三维重建算法，用于欠采样的多光谱单光子激光雷达信号，该算法能以少量光子检测每个像素中的多个表面，并基于编码孔径设计分析合适的欠采样方案。
研究成果
所提出的贝叶斯三维重建算法与子采样方案相较于随机方法展现出优势，在利用多光谱激光雷达数据进行多表面重建时能获得更优的估计结果。该方法可在不明显降低重建性能的前提下，显著减少总采集时间、内存需求及计算耗时。
研究不足
主要限制在于多光谱单光子激光雷达系统需要在每个光谱波段收集足够光子，这导致采集时间较长。
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亚采样多光谱单光子激光雷达信号的贝叶斯三维重建
DOI：10.1109/tci.2019.2945204
期刊：IEEE Transactions on Computational Imaging
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
光探测与测距（激光雷达）单光子设备能从三维场景中捕获距离和强度信息。该技术模式可实现远距离三维重建，兼具高距离精度与低激光功率特性。多光谱单光子激光雷达系统通过提供额外的光谱多样性，能够区分不同材质。然而此类系统的主要缺陷在于：需要在各光谱波段采集足量光子，导致采集时间过长。本研究通过两种方式解决该问题：首先，我们提出一种贝叶斯三维重建算法，该算法能利用少量光子（即更短采集时间）识别每个像素的多个表面。与既有算法不同，新方法联合处理所有光谱波段，在光子探测次数更少的情况下获得更优重建效果。该模型通过空间点过程增强给定表面内相邻点之间的空间相关性。其次，我们采用不同的空间与光谱子采样方案，在不显著降低重建性能的前提下减少总测量次数。由此可大幅缩短总采集时间、降低内存需求与计算耗时?；诤铣墒萦胝媸档ス庾蛹す饫状锸莸氖笛楸砻鳎憾ㄖ苹裳桨附纤婊桨妇哂邢灾攀啤４送猓杂诙喙馄准す饫状锸莸亩啾砻嬷亟ㄈ挝?，本算法比其他现有方法能提供更精确的估计结果。
作者：
Julián Tachella，Yoann Altmann，Miguel Márquez，Henry Arguello-Fuentes，Jean-Yves Tourneret，Stephen McLaughlin
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