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。     

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.     

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。     

改进的自适应遗传算法支持下点云与BIM模型配准

在钢结构数字化检测中,点云与设计模型的配准是进行数字化检测的关键步骤,配准的精确度决定了检测分析的准确度。传统配准方法一般先进行粗配准再进行精确配准,计算量大且收敛速度缓慢。针对精确配准存在的问题,本文提出了基于改进的自适应遗传算法用于点云与设计模型的配准方法,自适应地调整交叉概率与变异概率的执行顺序及概率值的大小,提高了种群的多样性及收敛速度。试验证明,改进后的自适应遗传算法极大地提高了点云与模型配准精度和收敛速度。     

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LiDAR点云数据先局部后整体配准方法

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法.分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD -Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准.     

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。     

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。     

基于标靶配准的廊道点云数据

三维激光扫描仪在不同测站获取的点云都是在各自的仪器内部坐标系中,为了获得扫描对象的完整的点云,需将各测站扫描的点云要转换到一个统一坐标系中。本文依托大学生创新训练计划项目地面三维激光扫描数据建模方法研究,对学校廊道点云数据进行三维建模,将各测站扫描的标靶进行中心提取,并对多测站点云数据进了行基于标靶的配准。     

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...     

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。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

激光与倾斜点云精确配准与无缝融合

广泛使用的传统激光点云与倾斜摄影等城市空间建模方法存在各自的优缺点,将不同来源的数据进行有效融合并用于城市三维模型的构建是当前城市建模的难点。因此,本文首先提出了一种激光与倾斜点云精确配准与无缝融合的方法,该方法可以克服不同来源点云数据在尺度与精度上不一致的问题,精确计算不同来源数据的空间变换关系;然后在此基础上剔除数据冗余,完成多源点云数据的无缝融合;最后采用3组实际场景中获取的数据对本文剔除方法的有效性及精度进行验证。试验结果表明,通过本文方法获取的融合数据相较于单一平台获取的数据具有更好的完整性和数据精度。     

三维激光扫描系统点云数据向AutoCAD数据格式的转换

Cyra三维激光扫描系统是一种先进的测绘仪器,但由于它所采集的数据量过于巨大,当需要将它采集的点云数据在AutoCAD平台进行处理时,普通的个人电脑还无法运行如此海量的数据,以在辽宁省阜新市热电厂采集的管线数据为例,采用数据分割、稀化等手段,解决点云数据在AutoCAD平台上无法正常应用的问题,总结出一种切实可行的技术方法。     

改进的分层点云数据压缩算法

针对传统点云压缩算法主要对小型物件的小数据量精细点云进行压缩,在大型地物的海量数据压缩方面存在压缩时间长、效率低的不足,提出了一种改进的分层点云数据压缩算法。基于大型地物点云空间结构特点将分层压缩算法的速度优势和距离压缩算法的高效优势相结合,解决了传统压缩算法在大型地物点云压缩方面的不足,实现了海量点云的快速高效压缩。西安市大雁塔三维激光点云压缩实验结果表明:该算法可以快速地完成海量点云的压缩,较之传统压缩算法极大地缩短了压缩时间,提高压缩效率。     

利用图割算法进行城市密集点云表面模型重建

利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题,提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型,首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量,并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云;然后对密集点云添加相应的边,同时对三维点云根据距离进行选取合并;最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题,并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性,使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建,试验结果表明,该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。     

倾斜实景模型和LiDAR点云数据相融合的不动产测量新方法

不动产地籍测量是一项基础性的测绘工作,地籍测量技术与方法的良性发展不仅能够最大限度地提升我国土地利用率,还能为获取高精度的空间数据提供高效便捷的手段.针对传统全站仪与GPS RTK组合地籍测量作业效率低、人力财力耗费大的缺点,本文依托陕南某地的地籍和不动产权籍调查项目,提出了一种地面三维激光扫描技术和倾斜摄影测量技术相...     

基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

基于车载点云数据的树木提取与分析

本文基于高速公路高精度点云数据,首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取,将树木点云投影到水平面,采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取;然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域,本文结合树干几何特征提取树干的位置信息,计算所有点云到树干中心的欧氏距离,将所有点云归类到最近的树干进行粗分割;最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心,提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明,本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。