直线簇约束下的地面LiDAR点云配准方法

高精度的地面LiDAR点云配准是空间目标三维表面拓扑重建的关键,针对待配准LiDAR点云和基准LiDAR点云存在位置、姿态和比例缩放差异的问题,提出了基于直线簇的地面LiDAR点云配准方法。首先,根据直线间相交、平行和异面的拓扑关系,分别对待配准和基准LiDAR点云的直线进行聚簇,构建直线簇;然后,分别将同名直线用Plücker坐标表示,通过待配准LiDAR点云的直线簇在空间中的螺旋缩放运动,使其与基准LiDAR点云的直线簇比例尺一致,且同名Plücker直线重合,构建基于直线簇的共线条件方程,实现了比例因子和相对位姿一体化解算。实验结果表明,直线簇的螺旋缩放增强了配准方程的几何约束性,提高了抗噪声能力,实现了高精度的地面LiDAR点云配准。     

基于Plücker直线的机载LiDAR点云与航空影像的配准

机载LiDAR点云与航空影像的配准是地物提取的关键。本文提出了基于Plücker直线的机载LiDAR点云与航空影像的配准模型。基于三维线空间线变换Plücker直线方程,确定点云和影像中的同名直线间的相对位姿关系,建立Plücker直线共面条件方程,通过影像上的Plücker直线在三维线空间中的螺旋运动,实现像点到其对应LiDAR点的坐标变换。结果表明,Plücker直线共面条件配准模型简洁,将旋转和平移统一处理,避免了两者间的耦合误差,提高了配准精度,为获取高质量的地球三维空间信息提供了技术支持。     

直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法

经典的基于点状特征匹配的地面激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）点云配准算法实现过程中,点状特征的提取精度对算法运行结果的影响通常较大;基于迭代运算的LiDAR点云配准算法计算量大,对未知参数的初值依赖程度较高,在求解大转角刚体变换参数时算法不稳定。对此,提出了一种线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的LiDAR点云配准算法。立足于经典的向量代数与对偶四元数的相关理论与方法,分析并确定了Plücker直线坐标与对偶四元数之间的相互转换关系以及模型描述方法;以LiDAR点云配准前后同名线状特征的Plücker直线坐标相等为约束条件,构建了线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的刚体变换模型;立足于最小二乘基本准则,通过目标函数的极值化分析实现了线状特征约束下地面LiDAR点云配准参数的直接求解。实验结果表明,所构建的基于Plücker直线坐标描述的地面LiDAR点云配准模型,无需事先确定变换参数的初值,避免了多元函数的线性化过程,解除了参数结果对于迭代初值的依赖,理论上克服了迭代法在求解大转角相似变换参数时的算法不稳定问题。此外,较之单纯基于点状特征匹配的LiDAR点云配准算法,该算法可以有效地增强LiDAR点云配准过程的约束,达到提高配准质量的目的。     

基于点线特征的建筑物点云配准方法

针对建筑物表面具有明显的几何特征这一特点,提出基于点线特征的建筑物点云配准方法。首先基于点云配准基本理论,利用提取的建筑物点特征使用对偶四元数实现建筑物不同测站点云的粗配准,获取初始配准参数以及配准后的建筑物点云数据,然后将粗配准获取的参数作为待求精确参数值的初始值,利用建筑物中的线特征将共线方程作为精配准的数学模型,最后通过平差迭代获取参数的精确值,实现不同测站建筑物点云的高精度配准。实验结果表明,获取的配准后同名特征距离中误差为2.1×10^-3 m,证明了将点线特征相结合可以有效改善建筑物点云配准质量,提高建筑物点云配准的精度,对建筑物三维重建具有重要意义。     

利用线特征进行高分辨率影像与LiDAR点云的配准

试图从离散点云数据中寻找影像的同名点是非常困难的,因此传统的基于同名特征点的配准方法难以使用。应用共线方程作为严格配准模型,利用LiDAR点云空间中的线特征替代传统配准模型中的点特征,取得了高精度的配准结果,同时对点云密度和影像分辨率之间的尺度关系进行了半定量分析。     

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。     

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。     

“针孔”模拟成像下的单航空影像与LiDAR点云配准

以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。     

线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法

针对经典的基于同名点状特征匹配的LiDAR点云配准算法存在计算量大,点状特征提取精度低,以及基于七参数转换模型的LiDAR点云配准算法中方程线性化过程对配准精度影响较大的特点,提出了以线状特征作为LiDAR点云配准的基元,利用四元数法来表达旋转矩阵,进而形成线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法,给出了线状特征约束下三维相似变换的相似性测度表达方法,推导并论证了以线状特征作为配准基元时同名线状特征需要满足的条件。根据四元数与旋转变换矩阵之间的对应关系,求解了基于四元数法的旋转矩阵,并根据旋转矩阵求解了平移及缩放系数。     

点、线相似不变性的城区航空影像与机载激光雷达点云自动配准

提出一种基于点、线相似不变性的城区航空影像与机载LiDAR点云自动配准算法。首先通过SIFT算子提取点特征并进行粗配准,同时分别基于影像和LiDAR点云提取直线特征;然后利用局部区域点特征与线特征的相似不变性,通过匹配点对搜索匹配直线对;最后采用基于扩展共线方程的2D-3D严密配准模型实现航空影像与LiDAR点云的精配准。本方法的特点是:采取了由粗到精的配准策略,通过点、线相似不变性,将基于强度的配准算法和基于线特征的配准算法有机结合,在较高的自动化程度下实现了影像与点云的精确配准。试验证明,与基于点云强度影像的自动配准算法相比,本文的算法在城市地区能够取得较好的配准结果。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

一种基于室内点云数据的建筑墙线提取

针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法.该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向...     

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。     

一种基于结构特征匹配的道路标识线分类方法

针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出了一种根据几何结构特征对道路标识线进行自动匹配提取的方法。首先利用点云生成强度特征图像,并根据点云密度分布特征将强度特征图像划分为多个区域;然后对每个区域进行二值化处理;最后考虑路面标识线缺失情况,设计了一种多约束条件的几何特征语义识别模型,实现了不同标识线类型的分类。对车载移动测量系统获取的多段道路点云数据进行实验,结果表明,该方法的道路标识线提取准确率和识别准确率分别为90.01%和82.83%,总体精度达到86.27%。     

融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法

拼接是地面激光点云数据处理的必要步骤,但基于同名点的点云拼接方式已成为阻碍点云处理效率提升的长期瓶颈,而直接匹配点云识别同名特征的方法亦对点云重叠区域具有较高的要求。本文提出一种融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法,通过语义知识自动识别出原始三维点云中所包含的地面特征与建筑物立面特征,并使用这两种面状特征结合点云测站中心的GPS位置作为同名标靶进行点云初始拼接,随后使用点到面最小距离约束下的ICP进行点云精确拼接。实验表明,本方法可以有效提高地面激光点云拼接的整体效率,尤其对于包含平面结构（如马路、建筑物）的场景具有良好的拼接效果。     

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。