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。     

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。     

基于同名点对的小面元影像微分纠正及融合方法

多源遥感影像数据融合是提高海量遥感影像数据利用率，获取更多决策辅助信息的有效手段之一。目前一些商业遥感图像处理软件在进行多源遥感影像融合时，存在效率低、精度难以达到实用要求等问题。本文提卅了基于图像线特征的遥感影像精确配准、纠正、融合新方法，该方法运用线特征算法提取图像边缘特征点作为控制点，然后通过全自动图像匹配获取密集同名点对，由这些同名点对构成密集三角网（小面元）实现影像精确配准；最后进行影像纠正融合处理。大量实践表明，该方法是一种高效实用、高精度的遥感影像配准、纠正、融合方法，能大大改善山区等特殊地区的配准精度。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

提高三维激光扫描点云数据配准精度研究

点云数据配准是三维激光扫描数据处理中的关键步骤之一,本文结合工程实例,运用不同方法进行点云初始配准,初始配准结果作为ICP算法的初始位姿进行精配准,实验证明,初始位姿对点云的配准精度、速度有一定影响。在工程实践中,提高初始配准精度,是解决ICP算法易陷入局部最优解问题及ICP算法精确配准效率低下问题的有效途径之一。     

平面特征约束下的多视点云配准方法

针对由于多视点云的密度不同，将同名特征点作为配准基元的点云配准方法无法找到具有精准对应关系的点对，从而存在配准精度不高的问题，该文提出一种基于同名特征平面的点云配准方法。该方法将坐标原点在同名特征平面上的投影点作为同名特征点，以空间点面关系具有旋转不变性为约束条件，引入对偶四元数描述空间变换参数，基于最小二乘准则构建目标函数，利用Levenberg-Marquardt法解决配准模型的非线性优化问题。最后通过实测数据实验验证算法的正确性与有效性。结果表明：该方法能够实现实际场景中建/构筑物的多视点云配准；采用Levenberg-Marquardt法在迭代过程中可有效避免局部最小陷阱；对偶四元数有效减少了解算空间变换参数中的耦合误差。     

一种基于BFGS修正的正态分布变换点云配准方法

点云配准是点云数据处理中的关键问题，针对原始正态分布变换算法求解Hessian矩阵时间复杂度高的问题，本文提出一种基于BFGS算法修正的正态分布变换点云的配准方法。通过利用目标函数的梯度值及增量参数更新正定矩阵，以正定矩阵近似代替Hessian矩阵的逆矩阵，确保算法每次迭代方向均为函数值下降方向，降低了算法的时间复杂度；通过模拟数据试验及实测数据试验，验证了本文算法的可行性，其在保持原始正态分布变换算法精度的前提下，提高了算法的配准效率。     

多测站激光点云数据的配准方法

三维激光扫描技术及其获取的点云数据处理技术是当前测绘领域研究的热点.多测站配准是处理点云数据的关键步骤之一,配准的方法将卣接影响到后续的数据处理及三维建模的精度.采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的精确配准方法,结合某建筑物实例研究,获得较为精确的配准后点云数据,证明了此方法的有效性和可行性.     

光学卫星影像配准同名点快速提取方法

针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求.     

改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法

渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法。首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测。利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好。     

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。     

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。     

一种基于ISS-SHOT特征的点云配准算法

针对点云配准过程中易产生错误对应点、收敛速度慢、配准时间长等问题，提出了一种基于内部形态描述子（ISS）及方向直方图描述子（SHOT）特征的点云配准算法。运用体素格网法下采样后，采用ISS算法提取特征点，并用SHOT对特征点进行描述，利用余弦相似度匹配对应点对，再采用RANSAC算法剔除错误对应点对，使得两片点云获得良好的初始位姿，最后采用点到平面的ICP算法进行精确配准。试验结果表明，与传统ICP算法及基于ISS的SAC-IA+ICP算法相比，本文算法配准精度及配准效率更高，对数据量大、重叠率较低点云具有很好的稳健性。     

基于地面激光技术的隧道变形监测技术

研究了将地面激光技术应用于地铁隧道变形监测,运用基于点云法向量差异的点云分割算法对点云数据进行抽稀,使用抽稀后点云数据构建地铁隧道模型,对隧道进行整体变形分析,构建地铁隧道三维模型不仅提高了变形监测精度,而且能够反映隧道整体变形趋势。将此方法应用于天津地铁一号线隧道变形监测,通过与光纤位移计结果对比,变形监测精度在4 mm以内,能够满足地铁隧道变形监测的需要。     

基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动激光扫描三维点云重建

地铁隧道初始运营前,需要对隧道的施工质量和零状态进行检测,传统方法采用全站仪测量隧道的特征点及断面,工作量大、效率低、成果单一。针对上述问题,本文提出了基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动扫描三维点云重建方法,并验证了隧道断面点云、中轴线及轨道中心位置成果精度,满足隧道规划验收测量要求。同时,该方法可同步获得隧道的水平直径、管壁影像、纵断面图及横断面图等成果,既提高了作业效率,其测量成果又可作为轨道交通结构的零状态档案,为地铁隧道规划验收测量及后期运营维护提供翔实的基础资料。     

基于车载式激光扫描的地铁隧道结构检测

本文针对地铁隧道结构检测的基本内容和要求,基于车载式激光扫描技术研究了地铁隧道结构的检测方法。采用车载激光扫描系统采集地铁隧道的点云数据,采用基于RANSAC算法和大小尺度法线算法的组合滤波方法对点云数据进行预处理,通过对隧道点云数据的切片、拟合、展开等处理,计算并分析了地铁隧道的断面变形、收敛值、错台值及渗漏值等。研究结果表明,采用车载式激光扫描技术可以快速地检测和分析地铁隧道结构的形变,适用于地铁隧道结构的定期检测和形变分析。     

一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法

遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。     

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。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。