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。     

车载激光雷达点云与全景影像的自动配准

针对激光雷达点云数据缺乏纹理信息的问题,该文提出一种基于互信息的车载激光雷达点云与全景影像配准方法。该方法使用统一的球面全景成像模型,引入互信息作为相似性测度,将车载激光雷达点云生成的深度图与信息提取后的全景影像进行配准,实现配准参数的自动、高精度解算。同时,对车载激光雷达点云与全景影像配准的精度进行评定与分析。实验结果表明,车载点云与全景影像的配准方案是可行的,具有较高的配准精度。     

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。     

低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法

提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。     

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。     

车载全景影像与激光点云融合生成彩色点云方案

针对车载全景影像与激光点云数据融合的研究不足的现状,文章给出了一种适合球面全景影像的车载彩色点云生成方案:由车载POS数据及系统标定参数可获得全景影像的外方位元素,依据影像的采集视角选择激光点最佳的关联影像,然后以球面投影为成像模型获得激光点在影像上的颜色属性值,进而获得彩色点云数据;并对融合的误差进行了讨论与分析。经过融合后的彩色点云几何精度高、目视效果好,使两种数据源的优势得到了有效的结合。实验结果验证了这种方法的可行性和准确性。     

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。     

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Geo...     

结合全景影像的车载点云空洞修复方法研究

针对单一利用点云数据修复空洞而缺乏真实性的问题,提出了一种结合全景影像的车载点云空洞修复方法。该方法首先探讨了基于全景球共线方程的车载点云与全景影像精配准,然后构建了三角格网提取点云空洞范围,针对全景影像变形问题,采用了球面透视模型进行纠正,最后研究了基于SIFT算法的区域种子点密集增长算法,利用前方交会法生成填补点云。实验表明,该方法生成的填补点云具有真实性和完整性,将填补点云与原始点云融合,实现了车载点云空洞修复。     

基于共线原理的全景影像真彩色点云生成算法

常规激光点云数据通过将激光点云与彩色影像进行融合,将影像所富含的色彩信息赋给相应的激光点云、可形成一种"纹理丰富、颜色直观、位置准确"的真彩色点云成果,不同类型相机拍摄得到的影像对激光点云赋彩色的原理和过程均不相同。文中基于移动测量系统及360°全景影像的测绘高新技术,研究全景相机拍摄的影像与激光点云的匹配、融合,提出一种基于共线原理的由全景影像给激光点云赋彩色的算法。算法充分利用全景影像360°可视以及激光点云位置精确的特点,经实验验证算法推导正确,生成的真彩色点云色彩纹理细致,空间位置准确。     

高速公路勘测中车载激光点云高精度校正可行性分析

目前车载移动测量系统在公路勘测方面的用途日益显著。本文阐述了车载激光点云数据的获取原理,对车载移动测量系统的误差进行了估计,并分析了一定时间和距离内误差传播的规律,论证了利用靶标控制点对车载激光点云数据进行高精度校正的可行性,最后通过高速公路改扩建项目实例对可行性进行了验证。     

基于DLG的LiDAR点云自动配准及精度分析

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。     

基于车载LiDAR点云的车辆目标自动检测

以武汉市三环线内主要道路夜间停车调查项目为背景,利用车载三维激光扫描技术获取了武汉市三环线内夜间某道路沿线的点云数据,提出了一种基于知识规则的车辆目标自动检测方法.该方法首先采用基于欧式距离分割的聚类方法将点云分割为簇,再分析车辆目标的点云特征和空间几何特征等相关特点,然后建立车辆目标检测的知识规则,最后根据知识规则实...     

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.     

一种车载三维激光点云数据加密及补偿方法

针对全景江苏三维地理场景建设中的可量测街景数据采集时,由于点云数据稀疏或缺失造成量测可靠性及精度低的问题,探索出以地面激光点云为数据补充,通过坐标转换、点云融合等技术方法加密补偿稀疏点云,提高数据精度的技术路线.最后,以具体道路为例,验证了方法的可行性,为提高车载三维激光点云的应用精度和能力提供了可借鉴的依据.     

基于激光扫描仪的点云模型的自动拼接

利用非接触式三维激光扫描仪对目标进行旋转扫描,获得目标的不同旋转位置的空间数据和数字影像,对相邻的两幅立体影像利用匹配方法寻找同名点,并映射到空间方,同时利用相对定向和空间相似变换分别剔除像方和空间方的粗差,以获得相邻两个坐标系准确的空间相似变换参数,根据空间相似变换参数将位于相邻的两个坐标系的空间点统一到同一个坐标系中去,完成三维数据的配准。