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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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车载全景影像与激光点云数据配准方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对山地SAR影像配准难题,提出一种适用于山地的SAR影像配准方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式生成模拟SAR影像,并创建与DEM地理坐标相一致的查找表;然后将与向量场一致性的点集匹配算法用于模拟SAR影像和真实SAR影像的匹配,间接获取真实SAR影像的特征点;最终实现山地地形SAR影像的精确配准。实验分别采用同一传感器和不同传感器的山地SAR影像数据进行验证。结果表明,该方法的配准精度比传统SAR影像配准方法有明显提高,能够有效解决山地SAR影像配准问题。 相似文献
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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。 相似文献
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现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进行求解。其中,不同扫描点云间的旋转变换是利用视觉几何知识由同轴相机在不同扫描站点下拍摄的图像直接获得,而平移变换是由本文提出的改进ICP算法得到。在改进的ICP算法中,只有平移变换的3个未知量被迭代计算,其输入是去除旋转变换后的点云。试验结果表明利用图像获得的点云旋转变换具有很高的准确性;并且由于本文算法中迭代过程只针对平移变换的3个变量进行计算,因此与需要迭代计算6个变量的传统ICP算法相比,本文算法计算复杂度大幅降低,同时更易收敛于全局最优值且收敛速度有所提高。 相似文献
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卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出了一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准实验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在3种影像上达到0.4~0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题,本文以提高配准效率及精度作为出发点,以目前主流的ICP算法为基础,首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源,采用规则格网分割提取匹配,建立均匀分布的同名点;然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系,完成视角点云间的初配准;最后在初次配准的基础上,采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明,本文在实现点云数据自动配准的同时,提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。 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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Kinect作为轻量级手持传感器,在室内场景恢复与模型重建中具有灵活、高效的特点。不同于大多数只基于彩色影像或只基于深度影像的重建算法,提出一种将彩色影像与深度影像相结合的点云配准算法并用于室内模型重建恢复,其过程包括相邻帧数据的配准与整体优化。在Kinect已被精确标定的基础上,将彩色影像匹配得到的同名点构成极线约束与深度图像迭代最近点配准的点到面约束相结合,以提高相邻帧数据配准算法的精度与鲁棒性。利用相邻4帧数据连续点共面约束,对相邻帧数据配准结果进行全局优化,以提高模型重建的精度。在理论分析基础上,通过实验验证了该算法在Kinect Fusion无法实现追踪、建模的场景中鲁棒性依然较好,点云配准及建模精度符合Kinect观测精度。 相似文献