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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Lateral-resolution enhancement of low-photon 3D-LiDAR by compressive sensing

Amélioration de la résolution latérale du LiDAR 3D à faible photon par acquisition comprimée

Résumé

ONERA – The French Aerospace Lab – develops new concepts of 3D-LiDAR imaging systems including new sensor technologies and data processing. Here, we present a more efficient strategy than existing solution to numerically enhance the lateral resolution of low photon 3D-LiDAR operating in Geiger mode. Our pipeline makes it possible to reconstruct 3D-images with an unprecedented lateral-resolution, simultaneously at low photon count and Hertz level framerates. It is applied on simulated GmAPD 3D-LiDAR signals. Signals acquired using this kind of sensors are unsuitable for direct applications of Compressive Sensing algorithms. Our contribution focuses on a more efficient strategy for waveform denoising and reconstruction. For each pixel, we reconstruct sub-pixels with a Compressive Sensing approach. Compressive Sensing has already been used for single-photon applications with single-pixel cameras. In our pipeline, we extend this method to focal plane arrays in Geiger-mode. This process can be summarized as a set of signal processing techniques to enhance the incoming signal and improve the Compressive Sensing reconstruction. Our goal is to recover a complete noise-free waveform. We distinguish two main parts: a reconstruction part which compensates the low dynamic range of the signal induced by the Geiger mode; a denoising part which uses a new denoising strategy by statistical comparison. This pipeline can be parallelized on GPU as each pixel in the focal plane array is independent from the others. In this talk, we will detail the pipeline and then demonstrate its applicability on realistic simulated data.
L'ONERA – Laboratoire français de l'aérospatiale – développe de nouveaux concepts de systèmes d'imagerie 3D-LiDAR incluant de nouvelles technologies de capteurs et de traitement de données. Ici, nous présentons une stratégie plus efficace que la solution existante pour améliorer numériquement la résolution latérale du LiDAR 3D à faible photon fonctionnant en mode Geiger. Notre pipeline permet de reconstruire des images 3D avec une résolution latérale sans précédent, simultanément à un faible nombre de photons et à des fréquences d'images de niveau Hertz. Il est appliqué sur des signaux GmAPD 3D-LiDAR simulés. Les signaux acquis à l'aide de ce type de capteurs ne conviennent pas aux applications directes des algorithmes de détection compressive. Notre contribution se concentre sur une stratégie plus efficace pour le débruitage et la reconstruction des formes d'onde. Pour chaque pixel, nous reconstruisons des sous-pixels avec une approche Compressive Sensing. La détection compressive a déjà été utilisée pour des applications à photon unique avec des caméras à un pixel. Dans notre pipeline, nous étendons cette méthode aux réseaux plan focal en mode Geiger. Ce processus peut être résumé comme un ensemble de techniques de traitement du signal pour améliorer le signal entrant et améliorer la reconstruction de détection de compression. Notre objectif est de récupérer une forme d'onde complète sans bruit. On distingue deux parties principales : une partie reconstruction qui compense la faible dynamique du signal induite par le mode Geiger ; une partie débruitage qui utilise une nouvelle stratégie de débruitage par comparaison statistique. Ce pipeline peut être parallélisé sur GPU car chaque pixel du réseau plan focal est indépendant des autres. Dans cet exposé, nous détaillerons le pipeline, puis démontrerons son applicabilité sur des données simulées réalistes.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04149354 , version 1 (03-07-2023)

Identifiants

Citer

Erwan Viala, Paul-Édouard Dupouy, Nicolas Riviere, Laurent Risser. Lateral-resolution enhancement of low-photon 3D-LiDAR by compressive sensing. SPIE Defense + Commercial Sensing, : Advanced Photon Counting Techniques XVII, Apr 2023, Orlando, United States. ⟨10.1117/12.2663472⟩. ⟨hal-04149354⟩
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