激光扫描数据的多站配准方法

介绍了激光扫描数据多站配准的目的,详细阐述了固定球公共点转换法、ICP算法和测量设备绝对定位法的原理以及实现方法,并分析了3种方法的优缺点。对激光扫描仪数据处理以及逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域的相关问题具有一定参考。     

地面三维激光扫描数据配准方法

三维激光扫描技术的快速发展使得其数据处理技术变得愈发重要,扫描数据配准作为数据处理的关键一步,其精度对后续的物体表面建模等工作起着很大的影响。通过对地面三维激光扫描数据配准的各种方法进行分析比较,得到比较好的数据配准方法,以期为实际工作提供借鉴。     

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.     

使用定标球的激光扫描数据配准方法

激光扫描数据多站配准是扫描数据处理中的关键环节。实际测量中常用定标球实现多站数据配准。该配准方法的精度决定于球心的计算精度,为提高球心的计算精度,本文提出将RANSAC算法用于球心计算。该算法鲁棒性很好,能从含有野值的数据中准确计算出球心。最后通过实验验证了本文的方法具有较高的精度。     

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ICP配准算法的三维激光扫描桥梁变形提取

针对桥梁复杂部位表面微小变形量难以提取的问题,研究了基于ICP配准算法的桥梁表面微小变形量提取方法,提出应用ICP配准算法分析桥梁变形的步骤,同时给出了提取桥梁变形量的精度指标与距离阈值的判定方程。采用Visual C++6.0结合OpenGL编程将ICP点云配准算法以及桥梁变形量提取程序化。利用Trimble GX对某大型桥梁的两期扫描数据进行实验,实验表明:应用ICP配准算法对桥梁两期数据配准,依据最近点的距离值确定变形阈值可以提取桥梁表面复杂部位的变形量,且收敛稳定、精度较高,为桥梁的检测与建模提供借鉴。     

三维激光扫描数据快速配准算法研究

由于激光扫描原理的限制.要获得整个场景的完整全表面数据需多站点设置,由单站点扫描获取场景中的部分数据,最后将全部站点数据配准.通过对三维激光数据自身的数据分布特点和ICP配准算法的研究和改进,设计出了两步配准方法:首先,基于特征点对基础上的SVD粗配准;然后由特征点对确定出重叠区域子集并进而采用ICP算法作点云精配准,最终实现三维激光快速配准.利用一组粮仓扫描数据配准试验验证此方法在大规模场景扫描中的多视点三维激光数据快速配准中的有效性和可靠性.     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

地面三维激光数据配准研究

地面三维激光扫描技术是近几年在测绘行业中兴起的一种全新的测绘技术,使测绘行业由原来的单点测绘转变到整体测绘.但是地面三维激光多站数据配准一直是研究的难点和焦点.结合实际工程对现有的地面三维数据配准方法作概述,并比较各种方法的精度和优缺点,总结出地面三维激光数据较好的配准方法.     

激光扫描深度数据配准方法的研究

在对最近对应点迭代方法研究的基础上,提出了数据格网化重组织策略和基于ICP的多级配准方案,在效率和精度上均取得了好的结果。     

地面激光扫描目标的变形信息探测

介绍了基于平面拟合后假设检验方法进行形变探测的算法,提出了逐级划分点云的方法,利用试验数据实现了最佳划分方案探测,提高了形变探测效率,并在最后一级划分中提取出形变量。     

基于地面三维激光扫描数据的快速建模

三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。     

多视激光点云数据融合与三维建模方法研究

基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建（构）筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。     

集成RTK的三维激光扫描技术测量地形的方法

针对标靶扫描、全站仪辅助等因素造成扫描作业过程的复杂繁琐,提出了集成RTK的三维激光扫描技术测量地形的整体方案。采用网络RTK同轴同步测量扫描站坐标;两级拼接策略：地物点粗拼接与基于面搜索的ICP精确配准;采用测块四角或周边RTK点进行点云绝对定向;采用自主研发的点云测图平台进行地形测绘。通过几种典型地形的实验验证,该方案使得扫描作业效率提高了约5倍,与现行全野外数字测图方法比较,作业效率提高了约3倍。     

一种激光扫描数据与数码照片的配准方法

提出了一种激光扫描数据和数字图像配准的方法。该方法基于立体像对匹配点与三维扫描点云的最近邻迭代配准。配准中，采用M-估计的选择权迭代在最邻近点搜索算法中逐步消除立体像对误匹配粗差点的影响，得到正确的收敛结果，并基于地面实验证明此方法是可行的和有效的。     

地面三维激光扫描技术外业数据采集方法研究

三维激光扫描技术可以高精度、海量、快速地获取被测对象的三维坐标,构建出被测对象精准的三维立体模型,这种高精度的三维立体模型在各个行业有着广泛的用途。本文根据笔者的工作经验,采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪,研究了地面三维激光扫描技术的外业数据采集方法,并对每种方法进行了探讨,指出了每种方法的优缺点,提出了其对应的应用范围。     

车载激光扫描数据分类支持下的路面数据提取

车载激光扫描系统可以快速采集道路及两旁的建筑物、植被、电杆等地物的点云数据,而点云数据的分类提取是车载激光扫描系统应用的关键。本文选用全景激光移动测量系统获取的激光点云数据,分析了路面点云数据的特征,采用渐进格网法进行了路面点云数据的提取研究;通过试验区的实例验证,取得了较好的分类效果。     

基于EPS平台的地面三维激光扫描点云数据处理方法探讨

三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。