MicroCloud Hologram Inc. gab bekannt, dass es einen Punktwolken-Entrauschungsalgorithmus für die holografische Echtzeit-3D-Rekonstruktion von Single-Photon-LiDAR-Daten entwickelt hat. Der Algorithmus ist das Ergebnis der unabhängigen Forschungs- und Entwicklungsarbeit des Unternehmens, die dazu beiträgt, das System zum Schutz des geistigen Eigentums des Unternehmens weiter zu verbessern, seine technologische Führerschaft zu erhalten und seine Kernkompetenzen zu stärken. Obwohl sich die holografische 3D-LiDAR-Punktwolkenbildgebung weiterhin rasant entwickelt, sind die derzeit verfügbaren Algorithmen zur Bildberechnung oft zu langsam, nicht detailliert genug oder erfordern eine extrem hohe Rechenleistung, und selbst CNN-basierte (Convolutional Neural Network) Algorithmen zur Schätzung der Szenentiefe können die Echtzeitanforderungen nach dem Training nur schwer erfüllen.

HOLO schlägt eine neue Algorithmusstruktur vor, die die Anforderungen an Geschwindigkeit, Robustheit und Skalierbarkeit erfüllt. Der Algorithmus verwendet ein Punktwolken-Entrauschungstool für die Computergrafik und kann die Zieloberfläche effizient als eine in den 3D-Raum eingebettete 2D-Mannigfaltigkeit modellieren. Dieser Algorithmus kann Informationen über das beobachtete Modell zusammenführen, wie z.B. Poisson-Rauschen, das Vorhandensein von schlechten Pixeln, komprimierte Abtastung, usw.

Dieser Algorithmus verwendet auch Stream-Modeling-Tools für Computergrafiken und kann durch die Auswahl massiv paralleler Rauschreduzierer Dutzende von Bildern pro Sekunde verarbeiten. Der Algorithmus von HOLO besteht aus drei Hauptschritten: Tiefenaktualisierung, Intensitätsaktualisierung und Hintergrundaktualisierung. Tiefenaktualisierung: Gradientenschritte werden für Tiefenvariablen mit Punktwolken vorgenommen, die mit dem Point Set Surface-Algorithmus entrauscht wurden.

Die Aktualisierung wird in einem Koordinatensystem im holografischen 3D-Raum durchgeführt. Die Anpassung erfolgt auf glatten, kontinuierlichen Oberflächen unter der Kontrolle des Kernels. Im Gegensatz zur herkömmlichen Tiefenbildentrauschung kann die Punktwolkenentrauschung von HOLO eine beliebige Anzahl von Flächen pro Pixel verarbeiten, unabhängig vom Format.

Darüber hinaus werden alle 3D-Punkte parallel verarbeitet, was zu kurzen Rechenzeiten führt. Darüber hinaus werden alle 3D-Punkte parallel verarbeitet, was die Rechenzeit erheblich verkürzt. Aktualisierung der Intensität: Gradientenschritte werden durch Anvisieren der Koordinaten einzelner Pixel im holografischen 3D-Raum vorgenommen, um Rauschen zu reduzieren.

Auf diese Weise muss nur die Korrelation zwischen Punkten innerhalb derselben Fläche berücksichtigt werden. Der nächstgelegene Tiefpassfilter wird für jeden Punkt verwendet. Dieser Schritt berücksichtigt nur lokale Korrelationen und verarbeitet alle Punkte parallel.

Nach dem Schritt der Entrauschung werden Punkte unterhalb eines bestimmten Intensitätsschwellenwerts, d.h. des minimal zulässigen Reflexionsgrads, entfernt.