TLS data denoising by range image processing

The work described in this paper deals with denoising of fine detail in terrestrial laser scanner (TLS) data for close-range applications. In contrast to other denoising methods described in the literature, the method described here puts the problem back into two dimensions. In the proposed method, data from each instrument station is processed by denoising the range image as a 2D function. Then, after denoising, the registration process is applied to obtain the final 3D point cloud. Two image denoising methods are tested. Wavelet analysis and a “non-local means” (NL-means) algorithm are applied to archaeological objects of sizes described as medium (around one cubic metre) and small (around one cubic decimetre). The rich relief of these objects proves the efficiency of the method on all kinds of surface shape. The experience shows that the NL-means method achieves good results: the standard deviation of 2 mm in the raw data is decreased to 1 mm. Besides, NL-means denoising requires very few parameters to be set (generally two) whilst wavelet denoising requires many. Hence, the extreme simplicity of the NL-means method makes it much more efficient and suitable for use by non-specialists. The method, which slightly modifies the standard production process and inherits the algorithmic complexity of the classical 2D image processing schemes, allows the range of applications of TLS to be extended to small and finely detailed objects. Resume Le travail decrit dans cet article traite du debruitage de donnees TLS dans le contexte de details fins comme c’est le cas dans des applications a courte distance. Comparee a d’autres techniques de debruitage exposees dans la litterature, la methode decrite ici ramene le probleme a un traitement de donnees 2D. Dans la methode proposee, chaque station est debruitee par traitement 2D de son image de distance. Puis, apres debruitage, la tâche de consolidation est appliquee pour obtenir le nuage de points 3D final. Deux methodes bien connues de debruitage d’images sont testees: l’analyse en ondelettes et l’algorithme NL-means; puis elles sont appliquees sur des artefacts archeologiques dont les tailles sont moyenne, soit de l’ordre du metre cube et petite, de l’ordre du decimetre cube. Les riches reliefs de ces objets montrent l’efficacite de la methode sur une surface quelconque. Ainsi, les resultats presentes montrent que l’algorithme des NL-means obtient de bons resultats: l’ecart-type, egal a 2 mm pour les donnees brutes est ramenea 1 mm. Par ailleurs, cet algorithme necessite le reglage d’un nombre reduit de parametres (essentiellement 2) tandis que l’analyse en ondelettes demande le reglage de nombreux parametres. Ainsi, la simplicite extreme du debruitage par NL-means en fait une methode plus efficace et plus operationnelle pour le non specialiste. Cette methode qui modifie legerement la chaine standard de traitement des nuages de points et qui herite de la complexite algorithmique du traitement d’image permet d’etendre la gamme d’applications des TLS a des objets plus petits aux details plus fins. Zusammenfassung Die vorgestellte Arbeit beschaftigt sich mit der Reduktion von Rauschen feiner Details in Daten aus terrestrischem Laserscanning. Im Gegensatz zu anderen Methoden der Literatur wird hier das Problem zuruck in den zweidimensionalen Raum verlegt. Dabei wird fur jeden Instrumentenstandpunkt das Rauschen in einem zweidimensionalen Entfernungsbild reduziert. Erst nach diesem Schritt wird die Registrierung eingeleitet, um die endgultige dreidimensionale Punktwolke zu erzeugen. Es wurden zwei Methoden zur Rauschreduktion untersucht: eine Wavelet Analyse und ein Algorithmus nach der “nicht-lokalen Mittelwerte” Methode (NL-means). Beide Methoden werden auf Aufnahmen archaologischer Objekte mittlerer (ca. 1 m3) und kleiner Grose (ca. 1 dm3) angewandt. Das detailreiche Relief dieser Objekte beweist die Anwendbarkeit dieser Methode fur alle Arten von Oberflachenformen. Aus den Untersuchungen geht hervor, dass die NL-means Methode die Standardabweichung von 2 mm in den Rohdaten auf 1 mm reduziert. Weiterhin ist dabei von Vorteil, dass nur sehr wenige Parameter (eigentlich nur zwei) gesetzt werden mussen, wahrend die Wavelet Methode sehr viele erfordert. Damit bietet sich die NL-means Methode als sehr effizientes und vor allem fur Nicht-Spezialisten geeignetes Verfahren an. Der Standardauswerteprozess der Laserdaten wird nur geringfugig modifiziert und eroffnet durch die gunstige algorithmische Komplexitat der klassischen zweidimensionalen Bildverarbeitung eine Erweiterung der Anwendungsgebiete des terrestrischen Laserscannings auf kleine und detailreiche Objekte. Resumen El trabajo descrito en este articulo trata sobre la eliminacion de ruido en los detalles mas finos de datos obtenidos mediante escaner laser en aplicaciones de objeto cercano. A diferencia de otros metodos de eliminacion de ruido descritos en la literatura, este metodo vuelve a situar el problema en un sistema bidimensional. En el metodo propuesto los datos de cada estacion se procesan eliminando el ruido de la imagen de rango como si se tratase de una funcion bidimensional. A continuacion, tras la eliminacion del ruido, se realiza un proceso de registro para obtener la nube de puntos tridimensional final. Se han probado dos metodos de eliminacion de ruido de imagenes: un analisis wavelet y un algoritmo de medias no locales, aplicados a objetos arqueologicos de tamano medio (en torno a un metro cubico) y pequeno (en torno a un decimetro cubico). El rico relieve de estos objetos demuestra la eficiencia del metodo en cualquier clase de superficie. El analisis senala que el metodo de medias no locales consigue buenos resultados: la desviacion estandar de 2 mm de los datos brutos se reduce a 1 mm. Ademas, la eliminacion de ruido mediante medias no locales requiere definir muy pocos parametros (generalmente dos), mientras que la eliminacion de ruido wavelet requiere muchos mas. De este modo la extrema simplicidad del metodo de medias no locales lo hace mucho mas eficiente y adecuado para ser utilizado por no especialistas. El metodo, que modifica ligeramente el proceso tipico de produccion y hereda la complejidad algoritmica de los metodos de procesamiento de imagenes bidimensionales clasicos, permite que el rango de aplicaciones del laser escaner terrestre se amplie a pequenos objetos con detalle fino.