图像处理

激光图像处理是结合激光技术与图像处理算法的交叉学科，核心是对 “激光作为光源或探测手段获取的图像信息” 进行采集、分析、处理和应用。与传统光学图像处理（依赖自然光或普通人工光源）不同，激光图像处理依托激光的高方向性、高单色性、高能量等特性，能获取具有特殊信息（如深度、三维结构、微观细节）的图像，并通过算法提取有效数据，广泛应用于三维感知、精密检测、遥感测绘等场景。

一、核心概念

激光图像处理的本质是对激光与物体交互产生的图像信号进行加工。激光作为主动光源（或探测载体），可通过发射、反射、散射等过程获取物体的几何结构、物理属性（如粗糙度、成分）或环境信息（如距离、速度），形成的图像形式包括：

• 二维灰度 / 彩色图像（如激光扫描成像的物体表面纹理）；

• 三维点云（如激光雷达 LiDAR 获取的空间坐标集合）；

• 全息图像（记录物体相位和振幅信息的干涉图像）；

• 光谱图像（激光光谱分析得到的物体成分分布图像）。

通过图像处理算法（如降噪、分割、三维重建），可将这些原始信号转化为可解读的信息（如目标轮廓、缺陷位置、地形模型）。

二、技术原理

激光图像处理的流程可分为 “激光图像获取” 和 “图像处理与分析” 两大阶段，具体如下：

1. 激光图像获取（核心是激光成像技术）

激光成像通过主动发射激光束照射目标，利用接收装置（如光电探测器、相机）捕获激光与物体交互后的信号（反射、散射、透射等），转化为图像数据。常见成像方式包括：

• 激光雷达（LiDAR）成像
  通过发射脉冲激光或连续波激光，测量激光往返目标的时间（TOF，飞行时间）或相位差，计算目标与传感器的距离，结合扫描角度生成三维点云图像（每个点包含空间坐标 (x,y,z)）。例如，自动驾驶汽车的 LiDAR 每秒发射数百万激光脉冲，构建周围环境的三维点云。

• 激光扫描成像
  利用振镜或旋转镜控制激光束逐点 / 逐线扫描物体表面，接收反射光的强度信号，转化为二维灰度图像（亮度反映物体表面反射率差异）。因激光方向性强，可在低光照或烟雾环境下生成高对比度图像（如工业检测中的暗场缺陷成像）。

• 激光全息成像
  将激光分为物光（照射物体后反射）和参考光（直接传播），两束光干涉形成全息图（记录物体的振幅和相位信息），通过激光照射全息图可重建物体的三维立体图像。特点是无需透镜，能还原物体的深度和细节。

• 激光共聚焦成像
  用于生物医学领域，通过激光聚焦于样本某一层面，利用针孔滤镜过滤非焦点散射光，仅采集焦点处的信号，逐层扫描后重建高分辨率三维生物图像（如细胞内部结构）。

2. 图像处理与分析（核心是算法加工）

针对激光获取的图像（点云、灰度图、全息图等），通过算法提取有效信息，典型步骤包括：

• 预处理：去除噪声（如激光脉冲干扰导致的点云 “飞点”）、校正畸变（激光扫描角度误差修正）、数据配准（多视角点云拼接）；

• 特征提取：识别图像中的关键信息（如点云中的边缘、平面，灰度图中的缺陷轮廓，全息图中的物体轮廓）；

• 高级分析：三维重建（将点云转化为三维模型）、目标识别（从激光图像中识别车辆、行人、缺陷等）、参数计算（如物体尺寸、距离、表面粗糙度）。

三、关键技术与特点（对比传统光学图像处理）

激光图像处理的独特性源于激光的物理特性，与传统光学图像处理（如可见光相机图像）的核心差异如下：

四、典型应用场景

激光图像处理凭借 “三维感知、高分辨率、抗干扰” 的优势，在多个领域发挥核心作用：

1. 自动驾驶与机器人导航

• 激光雷达（LiDAR）获取的点云图像经处理后，可识别道路边界、行人、车辆等目标，计算障碍物距离和速度，为自动驾驶提供环境感知数据（如特斯拉、Waymo 的自动驾驶系统均依赖激光点云处理）。

2. 工业精密检测

• 激光扫描成像用于检测机械零件的表面缺陷（如划痕、凹陷），通过图像处理计算缺陷尺寸和位置；

• 激光全息成像可非接触检测透明材料（如玻璃、塑料）内部的气泡或应力分布。

3. 医疗与生物成像

• 激光共聚焦显微镜获取的生物组织图像经处理后，可重建细胞三维结构，用于癌症早期诊断（如观察细胞形态变化）；

• 激光多普勒血流成像通过处理激光散射信号，生成皮肤或脑组织的血流分布图像，辅助中风诊断。

4. 遥感与测绘

• 机载 / 星载激光雷达（如 ICESat-2 卫星）获取的地表点云经处理后，可生成高精度数字高程模型（DEM），用于地形测绘、冰川变化监测、城市三维建模（如谷歌地球的三维城市模型）。

5. 安防与夜视

• 激光夜视摄像机在夜间发射近红外激光，接收反射光形成图像，经处理后可在全黑环境下实现高清监控，识别远距离目标（如边境安防、海上救援）。