基于激光反射强度的点云自动配准研究

点云数据配准是三维激光扫描技术数据处理的研究热点问题之一,传统的ICP算法需要较好的初值且效率不高。为了实现点云的自动配准,本文针对激光点云反射强度和图像匹配的特点和应用,提出一种基于激光反射强度的点云自动配准方法,从而为实现ICP精确配准确定初值。试验结果表明,基于激光反射强度的点云自动配准方法能够良好地为ICP精确配准提供初值,同时提高了点云配准的准确性和效率。     

一种基于特征点的地面激光点云全局配准方法

针对当前地面激光扫描(TLS)点云配准自动化程度低且耗时的问题,本文提出一种基于特征点和改进FGR(fast global registration)算法的TLS点云全局配准方法。该方法一共分为三步:首先对点云进行粗差剔除和降采样;然后提取Do G(Difference-of-Gaussian)特征点和进行FPFH(fast point feature histogram)描述,进而进行双向一致性匹配;最后使用FGR算法进行优化获得点云之间初始参数,结合标准ICP算法实现TLS点云的高精度配准。利用7站地面激光点云数据进行实验,结果表明本方法可以在保证配准精度的前提下获得较高的配准效率。     

一种顾及主方向的点云配准施工检测方法

面向建筑物施工的全局偏差检测需求,提出一种顾及主方向的PCA-ICP点云配准施工检测方法。首先将BIM设计模型数据转换为BIM点云数据;然后运用顾及主方向的PCA (主成分分析)粗配准结合ICP (迭代最近点)精配准,即顾及主方向的PCA-ICP配准方法,在无控制点条件下实现三维激光点云与BIM点云配准,并计算配准均方误差E;最后利用M₃C₂算法和均方误差E计算出三维激光点云与BIM点云之间的偏差值和偏差值误差范围,最终统计得到施工偏差结果。以某体育场馆钢结构为例,实验结果表明,该方法较常规偏差检测方法可以得到建筑物实际施工的全局偏差。实验结果可为建筑物施工提供参考。     

平面特征的多站地面激光雷达点云配准

为了进一步研究建筑物密集区域多站地面激光雷达(LiDAR)点云数据的配准问题,该文提出一种基于平面特征的地面LiDAR数据配准方法:对点云数据进行分割获取平面信息;人工选择典型的平面,对相应的点云数据进行平面拟合,得到相应法向量;利用罗德里格矩阵的性质,建立三维激光扫描数据配准模型。实验结果表明,该方法的配准精度较高、计算速度快,可以取得较好的点云配准效果。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

一种低重叠率激光点云的配准方法北大核心CSCD

针对点云数据采集过程中因扫描仪设站数少导致相邻的两片激光点云重叠率低,且难以高精度进行配准的问题,该文提出了一种基于重叠区域的点云配准方法。首先利用加入距离权重的法线夹角及曲率特征将点云分割成块,构建每一点云块的多维特征描述符,通过比较各点云块间的方差分布相似性提取相邻点云的重叠区域,然后将重叠区域的点云带入超四点快速鲁棒匹配(Super4PCS)算法中进行配准,根据一致性约束将最优的刚性变换矩阵应用于原始数据,得到最终的点云配准模型,最后与直接利用Super4PCS算法配准后的效果进行对比分析。实验结果表明,通过增加点云间重叠区域的提取,可以有效提高对低重叠率激光点云的配准精度,从而更有利于点云三维模型构建等后续数据处理。     

一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法

为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。     

几何刚性和法向量采样一致性的点云配准算法

针对三维激光点云配准中随机采样一致性(RANSAC)算法存在采样次数多、准确度低的缺点,该文提出了一种结合几何刚性和法向量一致性的点云配准算法。该算法通过改进采样策略降低采样次数并提升匹配精度,首先将点云的法向量信息加入采样集,使得每次的采样点从三对减少为两对;接着以两对采样点的刚性和法向量一致性计算置信度来确定当前采样是否置信;最后以迭代运算选取采样内点数最高的样本来估算变换矩阵实现点云精确配准。对激光三维点云进行配准试验,结果表明,本文方法在匹配效率及匹配性能上均优于传统RANSAC算法,且配准精度更高。     

深度图像自动配准点云的方法研究

点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一,此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

一种改进的RANSAC算法提取多模型圆弧特征点云

针对传统RANSAC算法迭代次数无上限及只能识别单个模型的局限,提出一种适用于扫描线式点云数据改进的RANSAC算法。对三维激光点云数据进行二维化处理,在RANSAC算法的基础上对局外点进行预剔除,计算过程中对迭代次数进行自适应调整,采用分次识别法实现多模型圆弧点云的提取。实例证明,文中算法能够有效地提取同一场景中的多模型圆弧点云,较传统算法具有明显优势。     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析

在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如（FOCUS）三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。     

改进的分层点云数据压缩算法

针对传统点云压缩算法主要对小型物件的小数据量精细点云进行压缩,在大型地物的海量数据压缩方面存在压缩时间长、效率低的不足,提出了一种改进的分层点云数据压缩算法。基于大型地物点云空间结构特点将分层压缩算法的速度优势和距离压缩算法的高效优势相结合,解决了传统压缩算法在大型地物点云压缩方面的不足,实现了海量点云的快速高效压缩。西安市大雁塔三维激光点云压缩实验结果表明:该算法可以快速地完成海量点云的压缩,较之传统压缩算法极大地缩短了压缩时间,提高压缩效率。     

Heron移动背包三维激光扫描系统在1∶500大比例尺测图中的精度评价及效率分析

近两年基于SLAM、点云配准的背包式三维激光扫描仪发展迅猛。不同于基于GNSS的移动扫描测量系统,该类设备可在复杂环境中便捷地获取目标的三维点云数据。本文利用基于IMU结合点云配准算法定位方式的Heron移动背包三维激光扫描系统,进行1∶500大比例尺测图生产试验,并对其精度进行评价,对其效率进行分析统计。结果表明,该移动背包三维激光扫描系统在大比例尺测图中的精度和效率均不亚于传统测量手段,未来发展前景广阔。     

基于间接平差的ICP点云配准算法研究

点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。     

融合激光扫描和多视图影像的模型重建技术

针对在复杂的扫描环境下,三维激光扫描点云数据容易缺失、噪点多,点云预处理难度大且效果不理想,进而影响后期模型重建精度和效率的问题,该文对融合三维激光扫描和多视图影像重建两种技术进行了研究,提出了一种全新的快速精细化模型重建方法。结合某工程实例,基于分块建模的思想,运用该方法完成了数字三维模型的重建工作。实验结果表明,该方法可以建立高精度的三维模型,并在很大程度上提高了建模的效率。