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线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对LiDAR数据平面精度达不到大比例尺传统测绘要求的问题,提出一种基于DLG的LiDAR点云自动配准方法。通过提取点云地物边界曲线与DLG数据曲线进行匹配,得到校正向量,实现机载LiDAR点云的全地形自动配准。本方法引入傅里叶描述子用于描述曲线特征,克服了常规方法中只提取直线特征的局限。通过对配准结果的精度统计和分析表明,能够达到较高的配准精度。 相似文献
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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。 相似文献
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利用线特征进行高分辨率影像与LiDAR点云的配准 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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绝对定向在摄影测量学中具有重要的作用,惯用的迭代解法需要比较准确的迭代初值.在简要介绍对偶四元数的基础上,利用对偶四元数描述坐标系之问的旋转与平移,通过严格的数学推导得到了一种利用对偶四元数进行绝对定向的新算法.该算法将绝对定向问题转化为最优化问题进行求解,无需迭代,直接求解.实验结果表明:同惯用迭代解法进行比较,无需设置计算的初始参数,计算速度快,求解正确,且具有很好的适应性和稳定性. 相似文献
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针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤... 相似文献
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《测绘工程》2020,(3)
提出一种对点云特征信息进行聚类的方法,以提取机载LiDAR数据中的道路。通过采用软件ENVI 5.3反复建立三角网实现点云滤波获取地面点云,且采用零—均值标准化对地面点云进行标准化,以消除其量纲。然后进一步利用K-means++方法对点云三维坐标聚类实现点云分割,以获取包含道路点云的类别,且对该类别中点云的高度信息进行聚类以提取道路点云。以荒漠植被区机载LiDAR为研究区,对比直接对点云高度信息聚类的结果表明:在设置相同聚类参数的基础上,直接进行高度聚类的SSE总和为2 550.714,所提出的先分割后聚类方法获取的SSE总和为73.696,比直接进行高度聚类的SSE总和低2 477.018,说明本方法使K-means++性能更好。对比运算速度发现,虽然采用该方法聚类消耗时间比直接聚类消耗时间多16 s,但提取结果更好,可去除非道路点云3 673个。 相似文献
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针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(5)
针对四点一致集点云配准算法的速度慢等问题,本文提出一种局部特征四点一致集算法。利用体素滤波器进行下采样,选取局部特征点;原点云和特征点进行快速点特征直方图对比,得到相似的特征;最后在特征点集上采用四点一致集算法,并与4PCS算法进行比较。选取3组点云数据进行分析,实验结果表明,基于特征点集的4PCS算法要优于4PCS算法,在运算速度和精度上有了提高。 相似文献
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经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛,但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题,在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明,本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰,且滤波结果生成的DEM精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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