船载移动激光三维测量系统安置角偏差检校

船载移动激光三维测量系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航测量单元等于一体的多传感器集成系统，具有效率高、精度高、三维测量等特点，可解决码头、河道、海岛礁测绘中传统方法难以测量的难题。船载移动激光三维测量系统的高精度时空同步是实现数据融合和高精度三维测量的保证，安置角偏差检校是船载移动激光三维测量的关键步骤。本文首先分析了船载移动激光三维测量系统中相关坐标系之间的转换关系，提出了一种以桥体为检校场的安置角偏差消除方法。该方法在时空配准的基础上，通过扫描测线内桥体结构的偏移量分别计算侧滚角、俯仰角及航向角的安置角偏差，最后通过控制点验证误差改正后的测量精度。试验结果证明，本文方法易于实施，且具有较高的准确性，能够有效保障船载移动激光测量数据的质量和精度。     

不同测站点云数据的配准算法

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。     

船载三维激光扫描系统安置参数标定方法

船载三维激光扫描技术在海洋测绘中具有重要的理论意义和实用价值。安置参数标定作为船载三维激光扫描系统测量的重要步骤,是当前亟待解决的问题。本文提出了一种无地面控制点的船载三维激光扫描系统安置参数标定方法。该方法在船载三维激光扫描数据时空配准模型的基础上,根据扫描测线重叠区域内的同名特征点,推导扫描系统安置参数标定模型,最后采用差分最小二乘算法求解参数最优值。试验验证了本文方法的合理性和有效性,能够显著提高扫描数据的质量。     

非专业弱关联影像的地理配准及其精度评估

由非专业弱关联影像自动化构建的三维地理空间模型是地理空间信息的重要来源。非专业弱关联影像在三维重建后必须经过地理配准,具有了绝对地理空间坐标系的位置信息及其准确的空间精度信息后,才有可能成为有效的地理空间信息。本文提出了一种以相机GPS模块获取的地理空间坐标为依据的理配准方法,依据影像的地理空间坐标和其三维重建后得到图像空间坐标的空间相似性,考虑GPS实时测量坐标精度较差和高程测量值不稳定的特点,采用RANSAC方法求解二维和三维两种空间变换参数及地理配准结果。利用差分GPS测量的影像位置数据对地理配准的精度进行了分析,给出了位移、旋转和缩放等误差的定量评估结果,分析了产生错误结果的原因。这种地理配准方法对数据采集设备要求低,过程无须人工参与。试验证明,在参与地理配准运算的照片数量较多时,配准结果正确、空间精度较高。     

地面三维激光数据配准研究

地面三维激光扫描技术是近几年在测绘行业中兴起的一种全新的测绘技术,使测绘行业由原来的单点测绘转变到整体测绘.但是地面三维激光多站数据配准一直是研究的难点和焦点.结合实际工程对现有的地面三维数据配准方法作概述,并比较各种方法的精度和优缺点,总结出地面三维激光数据较好的配准方法.     

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。     

地面三维激光扫描数据配准方法

三维激光扫描技术的快速发展使得其数据处理技术变得愈发重要,扫描数据配准作为数据处理的关键一步,其精度对后续的物体表面建模等工作起着很大的影响。通过对地面三维激光扫描数据配准的各种方法进行分析比较,得到比较好的数据配准方法,以期为实际工作提供借鉴。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

三维激光扫描数据快速配准算法研究

由于激光扫描原理的限制.要获得整个场景的完整全表面数据需多站点设置,由单站点扫描获取场景中的部分数据,最后将全部站点数据配准.通过对三维激光数据自身的数据分布特点和ICP配准算法的研究和改进,设计出了两步配准方法:首先,基于特征点对基础上的SVD粗配准;然后由特征点对确定出重叠区域子集并进而采用ICP算法作点云精配准,最终实现三维激光快速配准.利用一组粮仓扫描数据配准试验验证此方法在大规模场景扫描中的多视点三维激光数据快速配准中的有效性和可靠性.     

InSAR复影像配准方法与实践

利用合成孔径雷达干涉测量技术获取地表三维信息的研究，受到世界各国的广泛关注。高精度复影像配准是InSAR数据处理的关键步骤，其结果直接影响生成干涉相位的质量，进而影响获取数字高程模型的精度。本文采用相干系数法进行粗配准，采用基于相干系数拟合的方法进行精配准，可以实现复影像数据的高精度配准。经机载和星载数据的试验验证，该方法有效可行且运算效率高，具有实用性。     

车载激光点云和光学影像的配准方法研究

首先总结国内外激光点云和光学影像配准的研究现状,针对单张影像提出了一种基于直接线性变换的车载激光点云和光学影像的配准方法;针对车载序列影像提出了一种基于Sift角点提取、影像匹配、光束法平差、密集点云生成、密集点云和激光点云自动配准并生成对应的三维彩色点云的方法。最后以VC++ 6.0为开发平台,利用Optech公司提供的车载激光点云和序列影像数据设计并实现了车载激光点云和光学影像的配准,并验证了算法的有效性。     

干涉合成孔径雷达(INSAR)复图像配准方法

合成孔径雷达干涉测量技术是使用图像中的相位信息来提取高精度的数字地面高程模型.精确的图像配准是合成孔径雷达干涉技术提取数字高程模型的关键步骤之一,配准质量将直接影响提取的地面高程的精度.配准按照其精度分为粗配准和精配准.文中采用基于幅度互相关函数法完成图像的粗配准,在粗配准的基础上,使用最小二乘配准算法进一步提高配准的精度.实际数据处理表明,配准精度能够满足INSAR数据处理的要求.     

异形建筑的无人机点云与地面三维激光扫描点云配准

高耸的异形建筑适合用三维激光扫描仪进行测量建模。但在实际运用中,地面三维激光扫描仪因视角受限,会导致点云模型缺失。而无人机倾斜摄影点云虽较为完整,但底部较差且精度较低。将两种点云模型进行配准,可完善单一点云模型的不足。但两者配准的难点为两种点云模型的精度、密度、尺寸的差别和两种坐标系存在任意角度的偏差。针对这一难点,本文论述了点云配准的流程,介绍了两种点云的配准参数及计算方法,选择两种点云的重叠部分进行高精度同名区域的划分,在同名区域中选取同名特征点对同名区域进行配准。选取某异形建筑天宝阁进行试验,对比分析了本文方法,验证了本文方法的有效性。     

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。     

基于选权迭代法的SAR图像配准应用研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术中SAR图像配准精度是影响干涉测量精度的关键因素之一。简述了SAR图像配准联系点偏移量粗差对配准精度的影响,采用选权迭代法剔除偏移量粗差,并以江苏南通地区ENVISAT ASAR数据为例,选取相干系数总体分布作为评价指标,对该粗差剔除方法进行试验研究,结果表明该方法能有效去除偏移量粗差,消除偏移量粗差对配准精度的影响,提高SAR的配准精度。     

联合实、复相关函数的干涉SAR图像配准方法

SAR复图像配准是干涉SAR数据处理中的关键步骤之一,配准精度直接影响后续产品的质量。提出一种基于联合实、复相关函数的星载干涉SAR图像配准方法。首先,在分析已有配准测度函数各自特性的基础上,结合国际上干涉SAR数据处理经验,认为在全球干涉测量任务背景下,相关函数是一种稳健、普适性的干涉SAR图像配准测度函数。然后,针对相关函数存在实、复相关计算,分析实、复相关函数各自的特点以及适应情况,提出配准灵敏度准则,从而能够有效地自适应地选取相应的配准相关度量。最后,给出配准算法的详细实现步骤。复杂地区的实测数据处理结果验证了方法的有效性。     

融合反射强度图像的地铁隧道点云自动配准

针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题，本文以提高配准效率及精度作为出发点，以目前主流的ICP算法为基础，首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源，采用规则格网分割提取匹配，建立均匀分布的同名点；然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系，完成视角点云间的初配准；最后在初次配准的基础上，采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明，本文在实现点云数据自动配准的同时，提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。     

三维激光扫描技术点云数据采集与配准研究

点云数据采集与配准的精度决定了建筑物三维建模的精度。围绕建筑物点云数据采集与配准的精度问题,分别采用基于标靶的模式、基于形状匹配的模式和基于测站后视的模式进行建筑物表面点云数据的采集与配准处理,并从配准精度、特征点、特征边3个方面进行了对比分析。结果表明,基于形状匹配的模式的精度较低,其他两种模式克服了"同名点"的问题,在配准精度上有明显优势;而在数据采集与配准整体效率方面,基于测站后视的模式优于其他两种模式。     

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。     

激光点云粗配准方法实验对比与分析

点云粗配准要为点云精细配准提供良好的初始参数,其精度和效率是当今研究的热点问题.本文基于四组不同的激光点云数据,实现并对比分析了超级四点全等集算法(Super 4 Points Congruent Sets,Super4PCS)、四点全等集算法(4 Points Congruent Sets,4PCS)和基于软件Geomagic Studi0 12的粗配准方法.实验结果表明,Super4PCS算法对于重叠率高,噪声大且特征明显的点云数据能够较好地配准;4PCS算法不适用于重叠率低的点云数据配准;软件Geomagic Studi0 12适用于各种特点的点云模型,但该方法配准精度受人为因素的影响,配准效率低.