地面激光扫描联合无人机影像的三维模型重建

为了研究精细三维模型的重建方法,本文采用地面三维激光扫描仪采集地物立面点云,利用无人机倾斜摄影技术生成地物顶部和立面点云,滤除无人机的地面点云后,将二者精配准形成完整的地物点云。通过融合后的点云重建三维建筑物模型和景观小品模型,再从激光点云中过滤出地面点类构建地面模型,将三种模型组合成为完整的三维场景。建模结果表明,所融合点云的相对位置精度为9cm,该建模方法可以保证融合点云数据的完整性和三维模型的准确性,为三维模型的精确重建提供了一种新思路。     

倾斜三维实景模型与BIM模型融合的室内外一体化场景构建

倾斜三维实景模型以其高空间精度、高分辨率、真纹理的优势在各行各业尤其是数字城市的建设中应用广泛;BIM技术包含丰富的建筑信息,是建筑管理功能的集大成者。本文基于倾斜摄影测量技术,采用飞马D2000无人机获取测区影像并构建三维实景模型,采用飞马SLAM100手持激光扫描仪获取目标建筑的室内点云数据,并结合BIM技术构建室内BIM模型,选用易智瑞GeoScene Pro平台,实现模型的融合及室内外一体化场景的创建、模型属性查询及管理分析应用,以期为实景三维建设的相关应用提供借鉴。     

一种顾及主方向的点云配准施工检测方法

面向建筑物施工的全局偏差检测需求,提出一种顾及主方向的PCA-ICP点云配准施工检测方法。首先将BIM设计模型数据转换为BIM点云数据;然后运用顾及主方向的PCA (主成分分析)粗配准结合ICP (迭代最近点)精配准,即顾及主方向的PCA-ICP配准方法,在无控制点条件下实现三维激光点云与BIM点云配准,并计算配准均方误差E;最后利用M₃C₂算法和均方误差E计算出三维激光点云与BIM点云之间的偏差值和偏差值误差范围,最终统计得到施工偏差结果。以某体育场馆钢结构为例,实验结果表明,该方法较常规偏差检测方法可以得到建筑物实际施工的全局偏差。实验结果可为建筑物施工提供参考。     

基于多源数据融合古建筑三维重建技术的研究

将无人机倾斜影像、地面三维激光点云和数码相机照片相结合,从影像数据与点云数据2个层面研究数据融合的理论及策略,通过数据预处理、坐标系统一、数据配准、影像点云融合、点云数据融合实现三维实景重建。建立的三维实景模型,能够真实全面地还原和反映目标物全貌,且具备直观表达对象整体空间信息的能力。通过点、线、体3个层面的精度验证可以得出,本文提出的多源数据融合建模方法能够建立无遮挡、无空洞、细节表达完整的三维实景模型,且模型精度良好,为古建筑数字化保护拓展了一个新的方向。     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

基于3D-SIFT与SICP的激光点云与影像配准方法

针对激光点云与影像配准数据量大、质量差的问题,本文提出一种基于三维尺度不变特征变换（3D-SIFT）与尺度迭代最近点算法（SICP）相结合的激光点云与影像配准方法。首先使用运动恢复结构（SfM）方法将影像通过光束法平差生成影像三维点云,然后使用3D-SIFT提取激光点云与影像三维点云中的特征点,接着利用对偶四元数求解激光点云和影像三维点云的初始变换矩阵,实现两种点云数据的粗配准;最后利用SICP算法实现两种点云数据的精配准。实验结果表明,本文方法获取的激光点云与影像配准中误差为0.24 cm,配准时间为69 s,且与选代最近点算法（ICP）相比提高了配准精度和配准效率。     

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。     

基于激光点云数据的古建筑BIM几何模型构建

针对古建筑BIM各种信息模型中几何模型构建的问题,提出应用三维激光点云数据和CloudWorx软件进行建模的方法。应用Cyclone软件对点云数据进行去噪、配准,按构件进行分割;应用CloudWorx软件进行模型的构建。研究古建筑的瓦片、柱体、梁、墙体、围栏等构件的建模方法,通过模型合并生成古建筑的整体几何模型。     

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。     

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。     

融合BIM特征约束点自增长模型的室内外三维模型构建研究

针对室内外复杂场景一体化建模的精度高、难度大、效率低下等特点,本文以地面三维激光扫描技术(TSL)和建筑信息模型(BIM)重构技术为核心支撑,提出了融合BIM特征约束的点自增长模型重构方法.利用该方法以西安市五路口地铁站室内外真实场景构建为案例分析,验证了基于TSL和BIM技术融合构建高精度室内外一体化真三维场景的可行...     

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。     

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。     

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.     

融合多源数据的三维建模方法及精度分析

以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。     

多视角三维激光点云全局优化整体配准算法

提出一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准算法,并详细推导了多视激光点云配准全局优化平差模型。本算法对多视角三维激光点云的扫描顺序不作要求,可以处理无序散乱的多视三维激光扫描点云,同时可以获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现多视三维激光点云的自动精确配准。利用实际三维激光扫描点云数据进行试验,得到了预期的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

融合倾斜摄影和点云的公路沿线精细化三维重建方法

融合倾斜摄影影像与激光雷达点云数据,通过迭代最邻近点配准法和人工配准相结合的方法进行匹配融合,得到高精度的点云模型,构建了京雄高速公路两侧500 m范围真实三维场景模型,并在全长27.37 km的道路中线两侧100 m范围进行1∶1 000 DEM和DOM数据制作。实测数据检查对比结果表明,真三维模型的平面和高程精度分别优于0.15 m和0.1 m,满足了京雄高速公路规划设计的精度要求。     

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。     

地面点云与倾斜摄影融合精细化实景建模研究

三维地图模型越来越广泛地被应用于三维城市设计、城市规划。随着无人机的迅速发展,为倾斜摄影测量提供了新的平台。然而单纯使用无人机倾斜摄影测量进行三维地图模型的生产,在屋檐、门廊等局部遮挡的部位,无法构建出建筑物的轮廓。本文针对无人机倾斜摄影测量的不足,探讨利用ICP算法对地面点云进行配准,从而将配准后的地面激光点云与无人机倾斜摄影融合,实现精细化建模的可行性。结果表明：通过ICP算法,可以实现地面激光点云与无人机倾斜摄影测量数据的高精度配准,避免因两者数据无法融合到一起而导致模型分层的现象。配准后的地面激光点云与无人机倾斜摄影测量数据进行精细化建模,消除了无人机在空中因遮挡无法全面获取建筑物航测数据的影响,生产的三维地图模型在遮挡的屋檐及门廊下的建筑物纹理清晰,几何结构完整。     

基于倾斜摄影技术的三维场景快速搭建

针对DOM叠加DEM方式构建三维场景不够真实,最新的三维实景模型成果具有一些缺点,如没有单体化、建模不够精细等。在倾斜影像空三加密成果或三维实景模型成果基础上,基于透视成像原理,采用人机交互的方式构建三维单体模型,并对三维实景模型进行踏平等编辑处理,将三维单体模型与三维实景编辑模型进行数据融合,从而达到构建真三维场景的目的。该技术方法能真实还原城市风貌,是三维场景快速搭建的一种有效的解决方案。