在之前的笔记中介绍了几个有用的可视化和解释工具，我们还没有讨论“厚切片”处理。 因此，在本说明中，我们提出了一种通过应用“厚片”处理更有效地可视化 3D-GPR 数据的新方法。 据我们所知，这种方法直到现在还没有商业化。 最初的概念是由 马克·格拉斯穆克 迈阿密大学的等人。 虽然 Mark 仍然是创新者，但我们已将其作为一项功能进行了调整 Condor.
我们的努力是不断寻求有效的方法来管理庞大的数据集，而不会损失分辨率/细节，保持深度/位置意识和准确性，最后，有助于精确选择目标并导出到 cad 环境。 此外，我们的客户要求将此类功能打包在用户友好的环境中，而无需进行大量参数调整。 我们称之为 OspreyView，满足所有这些条件。
我们现在展示的第一个示例如图 1 所示。顶部图像显示了我们的“厚切片”处理方法，而底部视图显示了传统的薄切片。 尽管两张图片都不错，但至少有五个实用程序在 OspreyView 图像中清晰显示，这些实用程序没有出现在底部的一张中，或者只是有一些想象。 在深入研究细节之前，让我们简要回顾一下厚切片处理中的一些概念。 首先，深度切片是数据集的水平切面，显示应用处理后数据的幅度。 生成的图像（C 扫描）具有一些重要特征。 它提供了一个很好的概览，通过单线分析实现非常麻烦，并且它保留了 GPR 系统和数据收集的完整分辨率。 目标的深度定位将是精确的，并且在数据中的移动将是迅速的。 图 2（上图）显示了这种基本可视化的示例。
与这种类型的“薄片”可视化一样好，明显的缺点是它仅显示 GPR 在给定切片穿过的时间/深度处检测到的内容。 没有有效的浸渍目标可视化，也无法看到完全不同深度的目标。 需要滚动，这会增加时间，但更重要的是，它不会给操作员一个完整的概览。
为了克服这个缺点并获得更好的概览，通常的做法是通过对特定深度范围内的切片进行平均来添加更多处理。 在图 2 中，中间和底部的图像分别显示了这种平均超过 4 和 8 个切片的效果。 虽然应用于中间图像的平均有效，但它不适用于底部图像。 该数据的严重退化是由于平均跨越，接近，雷达信号的全波长。 这种方法总是会降低分辨率，即使 4 切片平均似乎有效，但仔细观察会发现信息丢失。 由于 GPR 信号的双极属性，通常在平均之前添加希尔伯特变换以避免抵消。 然而，这种方法进一步降低了分辨率，因此不是我们想要的。
也就是说，中等平均切片的动画效果很好。 以合适的帧速设置，它们提供了一种可视化所有当前目标的有效方法，并且这种方法可能不会很快消失。 尽管保留了完整的分辨率，但它并不容易成为支持精确目标选取以导出到 CAD/GIS 环境的工具——这对我们的客户来说是一项关键任务。 无论如何，它仍然是一种有意义的方式来可视化 3D 数据并引起人们对 GPR 可以实现的目标的关注。
我们可以继续讨论幅度阈值或其他简化和改进可视化的方法，但这超出了本文档的范围。 目标是“厚片”处理，所以，让我们跳到 OspreyView。 下面的图 3 显示了这种新方法（底部）和典型的“薄片”（顶部）之间的第二个比较。 这两个数据示例显示了一个繁忙的道路交叉口下方的公用事业线，以大约为中心。 1.3 米深。
在此示例中，操作员将 OspreyView 设置为从 0.2 到 1.9 m 透视，几乎可以显示此数据中的所有可用信息。 这个广泛的范围可能会模糊一些微妙的细节，但它提供了一个很好的概述。
鉴于图 3 中的示例，OspreyView 的优势对于任何使用 3D-GPR 数据的人来说都应该是显而易见的，即使只显示了通过地面的鸟瞰图。 这种鸟瞰图不是我们客户要求的最终交付，但对场景有清晰的了解是必不可少的。 稍后我们将讨论精度。
OspreyView 是如何工作的？
简单来说，该软件应用颜色矩阵来解码深度和信号返回强度。 这种方法不同于整个 GPR 行业常用的一维调色板。
如图 4 所示，设置了默认颜色矩阵，使中心的目标为绿色，而较浅或较深的目标分别为黄色或蓝色。 该方案适用于保留图像中的深度感（根据发明人的概念）。 这是一个简单的过程来改变颜色矩阵，对于那些想要其他东西的人来说。
用户友好性是一个经常被忽视的功能。 我们认为这是必不可少的，并努力将其作为 ImpulseRadar 品牌的标志——为什么在不必要的时候让事情变得复杂？ OspreyView 由两个滑块控制，一个用于深度范围，一个用于对比度，如上图 4 所示。 视图本身是通过一个复选框激活的，因此在常规视图和 OspreyView 之间切换非常快速而且再简单不过了。
回到我们的客户需要在他们的交付报告中输入的内容，即精确的目标位置，上面的图 5 显示了 OspreyView 如何帮助提取这些信息。 精确的解释围绕着前面笔记中介绍的 Ribbon-Box 功能展开，OspreyView 与此功能无缝融合。 结果是，鉴于 OspreyView 卓越的颜色编码深度剖面概览，精确挑选目标现在变得更加容易。
OspreyView 不仅是一种为顶视图着色的方法，它还保存深度信息。 这意味着当我们沿着顶视图中的彩色工具选择一条线时，这些选择的顶点将放置在由该颜色确定的精确深度处。 所以，简而言之，我们现在从顶视图进行精确的深度拾取！ 为此，我们必须有合理的干净数据，另一方面，任何未对齐的选秀权都可以在侧视图中轻松调整。
我们还发现，这种可视化数据的方式有助于我们找到难以检测的细微目标和异常。 它们在单片视图中不是不可见的，但它们很容易被忽视，即使只在一个深度片可见。 下面的图 6 完美地说明了这一点。 上图是一个普通的切片，其中一些人造结构几乎看不到。 它们只能在一两个切片中检测到，而且检测能力很弱。 将其与清晰可见的 OsrpreyView 进行对比。
有用性不仅限于理想数据，事实上，我们发现它在应用它的所有项目中都很有用。 显然，当位置错误或土壤使 GPR 无用时，它无济于事，但我们发现即使情况变得艰难，它也很有帮助。
结语
OspreyView 是可视化 3D-GPR 数据的新方法的第一个商业应用。 它在我们的 CONDOR 软件中可用，其优点总结如下：
- 用户可以立即清楚地了解下方的目标，而无需在任意可变的时间窗口中进行进一步处理。
- 在深度和空间上完全保留原始数据的分辨率。
- 非常快，在传统切片视图和 OspreyView 之间切换是即时的。
- 仅从顶视图支持精确拾取目标，包括正确的深度，而不干扰其他视图中的拾取。
- 不需要单独的处理实例，不需要额外的磁盘空间。
- 有助于检测微弱的物体，最大限度地降低错过目标的风险。
- 具有简单直观的用户界面，无需调整参数
