多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

目的 针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。     

基于多视点云数据融合算法研究

针对光学测量中多幅点云的数据融合,提出了一种基于法向滤波的多幅点云融合算法.该算法首先对多幅点云法向滤波,通过2幅点云的双向查找来寻找种子点,在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域,计算邻域点的加权和,而融合点是种子点沿其法向移动的结果。与平均聚类法相比,该方法获得的模型表面更加光顺,特征更明显,点的分布也更均匀,对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果.     

多视点云数据同步配准新方法

针对三维激光多视扫描点云数据的配准问题,提出了一种基于空间相似变换原理的同步配准新方法.首先借助罗德里格矩阵求取各测站与基准坐标系下的转换参数;然后根据各测站之间的联系,对变换的初始参数进行联合平差,利用同步配准模型求得改正后的变换参数,实现多视点云同步配准;最后使用Realworks Survey软件中基于目标的配准工具进行处理,利用配准结果实现对该算法的验证.通过分析同步配准误差来源及对比二者的精度,证明三维激光扫描多视点云数据同步配准方案具有可行性和实用性.     

基于控制测量的多视点云数据配准方法的研究

针对地面三维激光扫描技术中多视点云数据配准的问题,提出了一种基于控制测量的点云数据配准新方法。该方法的基本原理是:首先借助人工标志完成水平角度、竖直角度以及斜距测量工作;然后利用闭合导线或者附合导线测量原理,计算闭合差,通过分配闭合差,获取高精度的控制点坐标数据;最后按照定向法原理完成点云数据配准工作。利用地面三维激光扫描仪Riegl PLM321进行辅助法数据配准实验,通过对比公共点配准结果表明:基于控制测量的数据配准方法是可行的,它不仅可以满足建模工作的需要,而且克服了传统串联式配准方法中误差累积的弊端。     

地面三维激光扫描数据拼接方法评估

点云数据拼接方法直接关系到地面三维激光扫描仪的测量精度和效率,通过实验对5种拼接方法的精度进行评估.结果表明,50 m测量距离内,5种点云数据拼接方法的精度分别为1.33 mm、8.88 mm、2.71 mm、4.29 mm和6.07 m m,其中标靶拼接的精度最高.综合评估拼接方法的精度、效率,为实际工程提供参考方案.     

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。     

配电房遥控移动三维扫描及点云自动拼接方法

为解决目前配电房配网规划改造设计中缺乏配电房结构及内部设备精确三维空间数据的快速获取装备与方法的问题，该文设计研发了配电房遥控移动三维激光扫描系统，提出了一种基于履带车编码器的配电房多站点云自动拼接方法，该系统将激光扫描仪安置于遥控履带式移动平台上，作业人员可在配电房外，遥控扫描系统移动到合适的测站位置，实现配电房内部的多站扫描，该方法能快速实现不同站点间的点云数据的粗拼接，再利用广义迭代最近点(GICP)算法迭代实现精配准，获得完整统一的精确配电房三维点云数据。该文研发的配电房移动扫描系统避免了操作人员进入带电的配电房作业，可在符合配电房安全管理规范的前提下，完成配电房扫描数据采集，提出的基于编码器的多站点云自动拼接方法可降低扫描仪的配置要求，降低系统成本。     

面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述

多细节层次的三维城市模型是数字城市和智慧社会的关键空间数据基础设施,从基于稀疏点线特征的交互式半自动化建模到基于密集点云的自动化智能化建模已经成为国际学术界和工业界的热点前沿。由于立体城市空间结构的复杂性,多类型、多站点和多时相的点云数据融合处理是三维城市建模的基本途径,其基本思想是将具有不同视角、密度、精度、尺度、细节、时间历元等特征的多点云数据进行一致性融合表达与集成处理,建立可直接面向计算分析的智能化表达的多点云模型。归纳总结了多点云数据的主要特点,针对时空基准与精度、尺度、语义3个层面的一致性处理,分析了多点云数据融合的主要发展趋势,并凝练了面向三维城市建模的多点云数据融合关键问题。     

多站拼接后三维激光扫描点云的消冗处理

针对多站地面激光扫描数据拼接后在扫描重叠区内的重复采样点带来数据冗余的问题,提出一种在不降低原始扫描采样密度的前提下,对冗余点云进行消冗处理的方法。该方法首先对拼接后的点云建立立方体格网索引,再对所有采样点按k邻-近结构进行组织,然后在k-邻近组织的数据中进行遍历,依据采样点间距是否小于给定的阈值确定是否删除某一采样点。对多站扫描的建筑物点云拼接数据进行消冗处理,验证了本方案的有效性。     

全站仪模式获取三维激光扫描点云数据方法研究

结合传统测量理论的基础方法和三维激光扫描作业的先进方式,通过实例验证比较和数据分析来详细阐述采用全站仪模式作业获取三维激光扫描点云数据的方法可行性。     

基于多源数据的拼接型房屋三维重建方法研究

提出了结合房屋矢量数据、航空影像和点云数据的拼接型房屋(由平顶房、人字型和四坡型房屋组成)自动三维重建算法。算法重点研究了基于点云数据和影像特征提取的拼接型房屋屋脊线检测,并利用其对拼接型房屋组成的模型进行拆分;对于人字型和四坡型房屋组成模型,结合矢量数据和屋脊线,利用几何约束条件自动寻找房屋组成模型的屋檐线,从而获得拼接型房屋组成模型的完整分割;最后通过点云数据的屋顶平面解算其组成房屋模型的参数,最终实现整个拼接型房屋的三维重建。实验数据证明,该方法能较好地实现拼接型房屋的几何模型自动重建。     

地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析

在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如（FOCUS）三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。     

平面特征约束下的多视点云配准方法

针对由于多视点云的密度不同，将同名特征点作为配准基元的点云配准方法无法找到具有精准对应关系的点对，从而存在配准精度不高的问题，该文提出一种基于同名特征平面的点云配准方法。该方法将坐标原点在同名特征平面上的投影点作为同名特征点，以空间点面关系具有旋转不变性为约束条件，引入对偶四元数描述空间变换参数，基于最小二乘准则构建目标函数，利用Levenberg-Marquardt法解决配准模型的非线性优化问题。最后通过实测数据实验验证算法的正确性与有效性。结果表明：该方法能够实现实际场景中建/构筑物的多视点云配准；采用Levenberg-Marquardt法在迭代过程中可有效避免局部最小陷阱；对偶四元数有效减少了解算空间变换参数中的耦合误差。     

机载LiDAR点云数据的航带拼接研究探讨

对机载LiDAR点云数据的航带拼接问题作初步的探讨和研究.研究结果表明,经过不同扫描带间点云数据的拼接,相邻扫描带间的高程漂移大大降低,证明了研究结果可靠.     

一种三维激光扫描点云数据的预处理方法

本文针对三维激光扫描数据存在异常数据和随机误差等特点,改进了两种点云数据的粗差剔除方法,针对点云数据的高频特性设计了基于卷积的等高线滤波方法,并通过实验证明其有效性;对扫描过程中数据可能存在缺失的情况给出了处理方法,并针对点云数据的质量做出了评定,讨论了利用强度信息进行数据滤波的可行性。     

三维点云数据实时管理的Hash map方法

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之一：海量点云高效管理技术,提出了一种基于GPU的hash map三维点云数据组织的改进算法,算法可以高效地完成数据的动态插入、更新和索引,而不受数据规模限制。同时,通过传感器位置姿态估计当前活动范围,进行主机与GPU的数据交换,保证了GPU的低内存占用率。在搭载不同等级显卡（GTX960、GTX1050、GTX1060）的计算机设备上试验,本文算法均可以达到60 fps以上的帧率（单帧处理点云数：2.11×10⁵）,证明算法满足了三维构像中三维点云数据高效管理的要求。     

多源数据融合的三维点云特征面分割和拟合一体化方法

针对单纯利用三维激光点云信息不足的问题,提出融合多源数据对三维激光扫描仪获取的点云数据进行特征拟合的方法。根据地面点云及对应的扫描仪参数生成反射值影像;以反射值影像分割结果作为种子面,基于随机抽样一致性方法分割与拟合一体化;融合彩色影像提取的直线信息确定和验证拟合特征的边界。采用RIEGL VZ-400获取的建筑物点云数据进行了特征拟合试验,证明了该方法的有效性。     

多源异构国土数据整合方法与云共享研究

国土资源数据具有时间相异、基准相异、平台相异等多源异构性,给国土资源信息化建设造成障碍。针对当前数据备份、数据拷贝、局域网共享等简单共享方式的不足,本文提出了一种基于不同平台的国土异构数据共享方法。该方法首先利用中间件技术和动态投影技术进行数据异源整合,然后利用ArcGIS API for Flex和SuperMap iClient for flash构建服务平台,相互调用共享多源异构数据。实验表明,两个平台通过服务调用和聚合可实现无缝共享多源异构国土数据,图形没有偏移错误和拓扑错误,实现了数据跨平台服务共享。     

基于视觉追踪技术的三维点云自动拼接方法及精度分析

三维点云拼接是三维扫描测量内业处理一个重要环节,拼接效率及精度直接影响后续点云的应用。常用的点云拼接方法需要人工通过控制点、标靶或空间特征点对不同测站的点云进行匹配、拼接。基于视觉追踪技术的三维激光扫描仪的出现,改变了传统三维激光扫描作业模式,外业无需架设标靶或控制点,点云拼接自动完成,无需人工干预,大大提高了作业效率。对基于视觉追踪技术的扫描仪进行测试,对其自动拼接的点云,与人工分别基于空间视图和特征点进行拼接的点云进行精度对比分析,得出结论:基于视觉追踪技术的三维点云自动拼接精度,与基于空间视图和特征点的点云拼接精度一致。     

真彩色点云三维模型方法研究

通过DLT变换建立三维几何模型上的点与相应文物相片上各彩色像素之间的关系。首先,根据点的扫描坐标,计算该点在真彩色像片上的位置;其次,内插出红、绿、蓝三原色;最后,将三维几何模型与真彩色纹理进行最佳融合。建立文物真彩色真实感觉的数字模型,为数字文物和文物保护提供了理论和技术参考。