面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法

车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,通过分析格网内部点云的空间分布特征（平面距离、高程差异、点密集程度等）确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。     

基于深度图像的建筑物点云平面边界线提取算法

以地面三维激光扫描建筑物数据为对象,提出一种快速提取建筑物平面边界线算法。将点云数据先进行目标分割,然后转化为二维的深度图像,探测深度图像的边界,利用深度值与点云坐标的对应关系提取建筑物点云边界线。通过实际数据的实验,验证了算法的可行性。     

平面特征的多站地面激光雷达点云配准

为了进一步研究建筑物密集区域多站地面激光雷达(LiDAR)点云数据的配准问题,该文提出一种基于平面特征的地面LiDAR数据配准方法:对点云数据进行分割获取平面信息;人工选择典型的平面,对相应的点云数据进行平面拟合,得到相应法向量;利用罗德里格矩阵的性质,建立三维激光扫描数据配准模型。实验结果表明,该方法的配准精度较高、计算速度快,可以取得较好的点云配准效果。     

地面点云数据快速重建建筑模型的分层方法

为了快速从地面激光扫描数据重建建筑物模型,避免数据处理中复杂的点云栅格化和面片分割,提出一种基于分层方法的建筑三维模型快速重建方法。利用直方图统计方法去除噪声,结合大多数建筑物自身特点,对点云数据进行分层并垂直投影至各层平均高度的平面,得到建筑物各层的边缘特征点,进而规则化,实现建筑物三维数字模型的快速重建。实验结果表明,方法可以快速提取建筑物边界点,简化传统点云数据在建筑物重建中的复杂过程和大量的数据处理运算,而且最终模型的精度可以得到保证,具有一定的普适性。     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法

根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征,建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面,在投影平面上建立正方形格网,对投影后的平面点进行分割管理,并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀,并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序,建立追踪方向的向量序列,结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合,求取相邻墙体直线的交点,建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系,依序输出墙体投影线段,完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析,对所提算法进行验证,结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理,并完成室内建筑物平面图的绘制。     

先验知识引导的车载激光扫描点云道路信息提取

文章研究利用先验知识从车载激光扫描点云数据中提取道路信息:使用改进的不规则三角网渐进加密滤波方法对点云滤波;将地面点投影到水平面上,利用行车轨迹提取道路主轴线;然后生成高程差分特征图像,以主轴线为基准进行平面生长获得道路面;并根据反射强度,进一步获得道路边界和道路标识线等信息.最后使用两景车载激光扫描点云数据验证了方法的可行性和有效性.     

全景深度图像精度分析及优化方法研究

针对三维激光点云数据生成360°全景深度图像存在像素分辨率不均匀的问题,提出一种顾及目标量测精度及可见度的全景深度图像生成方法,在保证全景影像表达地物的完整性的前提下提高其数据的存取精度。通过坐标转换和投影变换生成与全景影像匹配的全景深度图像;基于摄影成像原理分析摄影中心高度、深度值和像素分辨率之间的关系,得到不同深度处目标分辨率随摄影中心升高趋于一致的结论;综合分析地面目标分辨率和杆状目标尤其是树冠对树干的遮挡问题,确定特定场景下生成全景深度图像的最佳摄影中心位置并重新生成深度图像。实验分析表明,该方法能够在保证杆目标可见度的前提下提高地面目标量测精度。     

三维激光扫描建筑物立面数据的自动提取

对地面三维激光扫描仪所获取的海量点云进行建筑物立面数据的提取,有利于提高后续分割拟合、三维建模及变化检测等处理的效率和稳定性。因此本文针对建筑立面点云数据的特点,提出了一种基于相邻扫描点角度间隔直方图的提取方法。首先介绍了固定式三维激光扫描获取的数据特点,然后对基于扫描线的建筑物立面数据提取方法应用于固定式三维激光扫描数据的局限性进行了分析,在此基础上提出了统计扫描角度范围内指定大小（如1°×1°）格网内扫描点的个数,以生成相邻扫描点角度间隔的二维直方图并转换成灰度图像,通过二值化和连通区域标记方法提取了建筑立面数据。试验证明本文方法是行之有效的。     

车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。     

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。     

非直视区域的普通平面镜辅助地面三维激光扫描方法

地面三维激光扫描是获取对象表面几何信息的主要方法之一,扫描对象的完整性是三维激光扫描数据获取的基本要求。为解决实际扫描过程中,因作业空间受限等原因引起的扫描死角而导致点云缺失的问题,本文根据平面镜反射光线原理提出了针对非直视区域的普通平面镜辅助激光扫描数据的获取方法。分析了普通平面镜对激光光束传播路径与距离的影响机理,推导了激光扫描经普通平面镜反射像点对应的物点坐标解算方程;顾及激光扫描特性,设计了包含球标靶和普通平面镜的镜面反射系统,阐述了系统构建、系统检校与系统坐标系构建方法;并通过试验验证了本方法的可行性和精度。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

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。     

基于实体模型索引的海量激光点云分块存储研究与应用

三维激光扫描技术的日益进步推动了点云数据量级的不断攀升,给海量点云的高效管理及优化处理带来新的挑战。文中针对在大范围点云场景中快速调度局部详细点云的实际应用需求,借鉴空间格网结构的数据组织思路,优化并提出可变长度的海量点云分层分条带存储的工作机制,结合数据库管理,实现了基于实体模型索引的激光点云及三维模型的快速调度及联动显示。基于研发的点云专家科研系统实践,推动了海量点云数据集约化管理水平,具有一定的科研及实用价值。     

多回波点云数据解算单株木叶面积指数

以行道树无患子为研究目标,采用地面激光扫描(TLS)技术提取单木分回波点云数据。获取全波形数据、单目标数据、首次回波数据、其余次回波数据,建立基于多回波点云的算法,利用消光系数法提取不同投影分辨率0.01 m、0.02 m和0.03 m的的单株树叶面积指数(LAI)。利用2维影像数据数字半球影像(DHP)和LAI2200提取对应单株树的叶面积指数,进行比较分析,以检验其精度。结果表明:点云投影的分辨率与激光回波都对LAI有极显著影响,其中分辨率为0.02 m和0.03 m的估算结果与LAI2200所得估算结果相近,且差异不显著;单目标回波数据用于LAI的解算,可以同LAI2200的2维影像数据结果进行相互验证。使用单目标回波数据,0.02 m投影分辨率可以最大程度的保证单株LAI的精度,其与LAI2200测定的数据进行截距为0的线性回归,斜率达到0.827。本研究所做多回波地面激光数据计算叶面积指数的算法拓展了地面激光扫描的应用领域,为立木生长量信息准确提取和树木精确建模提供了重要的技术参考。     

基于线特征的鱼眼图像与地面激光雷达点云配准

地面激光扫描数据（LiDAR）与全景图像进行联合分析在虚拟场景建设、文化遗迹保护等方面有较高的应用价值。将全景图像在其视点与LiDAR点云对齐是开展两种数据联合分析的基础,但需要克服数据维度差异转换和特征匹配的困难。本文提出了基于线特征的半自动配准方法纠正图像,将鱼眼图像和LiDAR点云投影为透视成像的柱面全景图像,采用Hough变换提取图像直线特征,并利用修正迭代Hough变换方法,实现在鱼眼全景图像视点约束下与离散激光点云的三维对齐。试验表明,该方法能在较少的人工干预下实现二维到三维数据对齐。     

利用三维激光扫描技术检测建筑物平整度及垂直度

利用地面三维激光扫描仪对某建筑物进行全自动高精度立体扫描,获得目标建筑物表面的三维空间点云信息,经过研究分析提出了一种根据点云提取建筑物中心轴线的方法,采用随机采样一致性算法（RANSAC）拟合直线,并采用整体最小二乘算法拟合平面。通过分析拟合平面及拟合直线的几何特征来检测建筑物的平整度和垂直度,实测数据分析结果表明,三维激光扫描技术在建筑物立面平整度及垂直度检测中具有较高的可行性和适用性。     

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。     

基于仿生视觉的单相机光场成像及3-3维直接转换基础

本文是机器视觉参量下的三维数字摄影测量智能构象第三部分,以仿生复眼运动目标捕获的3-3-2信息处理方式为切入点,提出生物利用复眼进行三维成像的基本原理,然而由于传统仿生视觉受到硬件条件制约,所以本文在仿生复眼3-3-2信息获取理论的基础上,利用新一代微透镜阵列光场相机技术,提出了一种以单张光场影像获取目标场景深度信息的方法,并将其应用至绝对深度测量中。由于光场影像的一个重要的特性在于记录进入相机的不同光线的强度与方向信息,本文提出利用光线信息进行多深度层次重聚焦的方法,通过对物点在不同层次进行聚焦代价计算,确定出物点成像的平面,最终构建基于物点成像平面位置的深度图。与传统的光场深度估计相比,本文方法计算的深度图可以显著提升分辨率,且不依赖于光场微透镜的数目。为了验证本文方法的有效性,利用本文的算法与现有的深度信息的算法进行深度计算的比较。     

基于地面激光扫描的三山南桥载荷变形监测研究

地面激光扫描技术能从复杂的实体中获取精确的3维细节信息,这对于高效的全景设计以及建模工程是至关重要的。但在变形监测领域,地面激光扫描技术的可靠性并没有被充分验证。本文结合三山南桥的载荷试验进行变形监测的研究,使用了地面激光扫描和精密水准测量的方法对其产生的变形进行了检测,重点论述了三山南桥的负载测试以及使用地面激光扫描技术对桥梁变形的观测结果,并对比分析了地面激光扫描和精密水准测量的结果,为使用激光扫描仪进行变形测量的后续应用奠定了初步基础。