点、线相似不变性的城区航空影像与机载激光雷达点云自动配准

提出一种基于点、线相似不变性的城区航空影像与机载LiDAR点云自动配准算法。首先通过SIFT算子提取点特征并进行粗配准,同时分别基于影像和LiDAR点云提取直线特征;然后利用局部区域点特征与线特征的相似不变性,通过匹配点对搜索匹配直线对;最后采用基于扩展共线方程的2D-3D严密配准模型实现航空影像与LiDAR点云的精配准。本方法的特点是:采取了由粗到精的配准策略,通过点、线相似不变性,将基于强度的配准算法和基于线特征的配准算法有机结合,在较高的自动化程度下实现了影像与点云的精确配准。试验证明,与基于点云强度影像的自动配准算法相比,本文的算法在城市地区能够取得较好的配准结果。     

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。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

“针孔”模拟成像下的单航空影像与LiDAR点云配准

以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

基于Plücker直线的机载LiDAR点云与航空影像的配准

机载LiDAR点云与航空影像的配准是地物提取的关键。本文提出了基于Plücker直线的机载LiDAR点云与航空影像的配准模型。基于三维线空间线变换Plücker直线方程,确定点云和影像中的同名直线间的相对位姿关系,建立Plücker直线共面条件方程,通过影像上的Plücker直线在三维线空间中的螺旋运动,实现像点到其对应LiDAR点的坐标变换。结果表明,Plücker直线共面条件配准模型简洁,将旋转和平移统一处理,避免了两者间的耦合误差,提高了配准精度,为获取高质量的地球三维空间信息提供了技术支持。     

LiDAR点云与影像相结合的建筑物轮廓信息提取

分析机载LiDAR点云与影像数据特点,提出了一种建筑物点云与配准后影像相结合的建筑物轮廓信息提取方法。首先,采用α-shapes算法从点云中提取粗糙的建筑物轮廓多边形;然后,采用基于线支撑区域的直线段提取算法从影像中提取边缘信息,并利用投票机制,以点到直线的距离为因子,从中过滤出真实的建筑物边界;最后,提出一种建筑物轮廓精化的新方法,利用从影像中提取的边缘信息修正从点云中提取的粗糙轮廓,并对修正后的轮廓采用道格拉斯-普克算法去除冗余节点,采用强制相交方法恢复建筑物转角,最终得到了准确的建筑物外轮廓多边形,并通过实验验证了该方法的有效性。     

基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准

点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。     

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。     

地面激光点云与纹理影像的自动配准

针对建筑物场景存在丰富的线特征的特点,提出了一种基于直线特征的地面激光点云与纹理影像自动配准方法.试验结果表明,在没有初始配准参数的情况下,仅利用提取的线特征能够实现激光点云与影像的自动配准,并具有较高的配准精度.     

Automatic Registration Between Low-Altitude LiDAR Point Clouds and Aerial Images Using Road Features

Among the many means of acquiring surface information, low-altitude light detection and ranging (LiDAR) systems (e.g., unmanned aerial vehicle LiDAR, UAV-LiDAR) have become an important approach to accessing geospatial information. Considering the lower level of hardware technology in low-altitude LiDAR systems compared to that in airborne LiDAR, and the greater flexibility in-flight, registration procedures must be first performed to facilitate the fusion of laser point data and aerial images. The corner points and edges of buildings are frequently used for the automatic registration of aerial imagery with LiDAR data. Although aerial images and LiDAR data provide powerful support for building detection, adaptive edge detection for all types of building shapes is difficult. To deal with the weakness of building edge detection and reduce matching-related computation, the study presents a novel automatic registration method for aerial images, with LiDAR data, on the basis of main-road information in urban areas. Firstly, vector road centerlines are extracted from raw LiDAR data and then projected onto related aerial images with the use of coarse exterior orientation parameters (EOPs). Secondly, the corresponding image road features of each LiDAR vector road are determined using an improved total rectangle-matching approach. Finally, the endpoints of the conjugate road features obtained from the LiDAR data and aerial images are used as ground control points in space resection adjustment to refine the EOPs; an iterative strategy is used to obtain optimal matching results. Experimental results using road features verify the feasibility, robustness and accuracy of the proposed approach.     

基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法

提出了基于加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded - up robust features,SURF)的遥感图像自动配准方法.首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像.将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法.     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

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。     

一种改进顶帽变换与LBP高程纹理的城区建筑物提取算法

利用LiDAR数据的建筑物提取存在植被点与建筑物点难以区分的问题,利用航空影像进行城区建筑物提取则无法有效剔除阴影区域植被。本文融合LiDAR和航空影像两种数据源,提出了改进顶帽变换及局部二进制模式(LBP)高程纹理分析的建筑物提取算法。首先将LiDAR数据进行规则格网化,通过改进顶帽变换提取地面数据点,然后根据航空影像计算归一化差值植被指数(NDVI)值进行植被粗提取,计算LBP高程纹理,精细区分植被点与建筑物点,最后利用形态学操作填充建筑物孔洞,以检测出的建筑物点为种子点进行区域生长,得到完整的建筑物点集合。试验基于ISPRS提供的Vaihingen数据集中复杂多植被城区场景,试验结果表明,本文算法能够有效区分植被与建筑物,实现建筑物准确提取。     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。