地铁隧道三维激光扫描数据配准方法

针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。     

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。     

基于控制测量的多视点云数据配准方法的研究

针对地面三维激光扫描技术中多视点云数据配准的问题,提出了一种基于控制测量的点云数据配准新方法。该方法的基本原理是:首先借助人工标志完成水平角度、竖直角度以及斜距测量工作;然后利用闭合导线或者附合导线测量原理,计算闭合差,通过分配闭合差,获取高精度的控制点坐标数据;最后按照定向法原理完成点云数据配准工作。利用地面三维激光扫描仪Riegl PLM321进行辅助法数据配准实验,通过对比公共点配准结果表明:基于控制测量的数据配准方法是可行的,它不仅可以满足建模工作的需要,而且克服了传统串联式配准方法中误差累积的弊端。     

基于罗德里格矩阵的车载激光点云与全景影像配准研究

提出一种基于罗德里格矩阵的车载激光点云与全景影像的配准算法,该方法利用车载GPS/IMU获取全景影像投影中心的初始位置,并采用共线条件方程描述全景投影中心、全景影像像点和同名激光点云间的几何关系,最后基于罗德里格矩阵变化法实现配准参数的解算。试验结果表明,本文提出的车载点云与全景影像的配准方法计算简单,并具有较高的配准精度。     

多视点云数据同步配准新方法

针对三维激光多视扫描点云数据的配准问题,提出了一种基于空间相似变换原理的同步配准新方法.首先借助罗德里格矩阵求取各测站与基准坐标系下的转换参数;然后根据各测站之间的联系,对变换的初始参数进行联合平差,利用同步配准模型求得改正后的变换参数,实现多视点云同步配准;最后使用Realworks Survey软件中基于目标的配准工具进行处理,利用配准结果实现对该算法的验证.通过分析同步配准误差来源及对比二者的精度,证明三维激光扫描多视点云数据同步配准方案具有可行性和实用性.     

基于K-近邻搜索的点云初始配准

为了使用最近点迭代算法(ICP)实现点云的精确配准,需要点云有良好的初始姿态,这可以通过点云的粗配准实现。本文结合K-近邻搜索和法向量估计,通过组建不变角度作为匹配特征,求解旋转矩阵和平移向量实现粗配准,方法由Matlab7.1编程实现。具体的实验结果表明,利用该方法能得到理想的粗配准效果,可以进一步应用ICP算法实现精确配准,该方法是有效的。     

多视点散乱点云配准及压缩改进算法研究

针对多视点散乱点云数据,提出基于控制网的球靶标特征配准办法,并对配准后的原始数据进行基于特征保留的优化压缩,最后得到完整简洁的点云模型。利用扫描仪、全站仪获取球靶标同名点坐标,并计算出每站6个转换参数,将所有数据转换到所需的控制网坐标系下;压缩算法利用点云分块技术提高散乱点邻域的搜索效率,并计算点法矢、曲率,根据精简准则保留特征点,最后以八叉树理论为基础,细化网格直至最小网格达到要求,保留最小网格中具有代表性的一个点,删除其他点,完成数据精简。试验结果表明,配准方法中控制网的采用能够实现坐标系的转换,球靶标的运用能明显提高配准模型的精度和效率,压缩算法实现了点云数据的特征保留。     

基于K-近邻搜索的点云初始配准

为了使用最近点迭代算法(ICP)实现点云的精确配准,需要点云有良好的初始姿态,这可以通过点云的粗配准实现。本文结合K-近邻搜索和法向量估计,通过组建不变角度作为匹配特征,求解旋转矩阵和平移向量实现粗配准,方法由Matlab7.1编程实现。具体的实验结果表明,利用该方法能得到理想的粗配准效果,可以进一步应用ICP算法实现精确配准,该方法是有效的。     

基于平面特征的地面雷达点云配准算法

针对地面LiDAR点云配准中不同坐标系点云数据存在对应的平面特征不同的问题,文章提出了一种基于总体最小二乘的地面LiDAR点云数据配准算法:通过对分割后的点云数据平面拟合,得到相应法向量;根据不同坐标系中LiDAR点云数据对应的平面法向量,利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转参数,采用总体最小二乘法建立旋转矩阵解算模型;采用总体最小二乘法确定平移参数的计算公式;最后根据转换后特征点云与对应平面点云的重复情况,给出了配准模型的精度公式。实验结果表明该方法精度较高,可以取得较好的点云配准效果,适合于含有大量重复平面特征的点云数据的配准。     

车载全景影像与激光点云数据配准方法研究

全景影像与激光点云的高精度配准是车载移动测量系统中多传感器数据集成处理的关键环节。本文针对车载多面阵拼接全景影像与激光点云的配准问题, 提出了一套高精度的数据配准方法。通过高密度的静态激光点云解算每个面阵CCD在激光扫描仪坐标系下的外标定参数, 以实现单张CCD影像与激光点云在扫描仪坐标系下的配准, 在全景拼接过程中全景影像与单张CCD影像精确的映射关系已知, 利用扫描仪坐标系、POS坐标系及WGS-84坐标系间的转换关系即可获得全景影像与激光点云在物方坐标系下的动态、高精度的配准参数。试验表明该数据配准方法精确可靠、适用性强, 能满足基于全景影像与激光点云数据融合的城市道路竣工、部件采集、目标提取、三维重建等高精度量测应用需求。