一种基于特征点的地面激光点云全局配准方法

针对当前地面激光扫描(TLS)点云配准自动化程度低且耗时的问题,本文提出一种基于特征点和改进FGR(fast global registration)算法的TLS点云全局配准方法。该方法一共分为三步:首先对点云进行粗差剔除和降采样;然后提取Do G(Difference-of-Gaussian)特征点和进行FPFH(fast point feature histogram)描述,进而进行双向一致性匹配;最后使用FGR算法进行优化获得点云之间初始参数,结合标准ICP算法实现TLS点云的高精度配准。利用7站地面激光点云数据进行实验,结果表明本方法可以在保证配准精度的前提下获得较高的配准效率。     

地铁隧道三维激光扫描数据配准方法

针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。     

多测站激光点云数据的配准方法

三维激光扫描技术及其获取的点云数据处理技术是当前测绘领域研究的热点.多测站配准是处理点云数据的关键步骤之一,配准的方法将卣接影响到后续的数据处理及三维建模的精度.采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的精确配准方法,结合某建筑物实例研究,获得较为精确的配准后点云数据,证明了此方法的有效性和可行性.     

顾及城区机载LiDAR数据特征的配准算法

条带配准是点云数据处理的一个重要环节.文章介绍了经典ICP配准算法的基本原理;考虑到城区机载LiDAR数据中地物的组成、空间分布等特征,提出了一种ICP算法中对应点集的选择策略,并建立了城区机载LiDAR数据的自动配准流程.利用河南安阳试验场的真实点云数据进行配准实验,结果表明在不需要人工干预的情况下,可以很好地将条带数据拼接在一起,建立无缝点云数据.     

旋转平台点云数据的配准方法

提出一种旋转平台点云数据的配准方法.该方法首先利用3片以上不同角度的位于圆柱面上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获取扫描设备和旋转平台之间的相对关系.然后根据旋转平台的角度关系计算出多片点云之间的旋转矩阵,最后将任意角度获取的点云配准到统一的坐标系下.该方法不需要多片点云之间具有公共特征关系,也不需粘贴和提取标志点,仅利用旋转平台转动的角度构建旋转矩阵实现自动配准.利用C++语言实现该方法.试验证明,该方法算法稳定,效率较高,拼接精度与ICP配准方法和标志点配准方法的精度相当,自动化程度高,实现成本较低,可配合多种激光扫描仪或结构光扫描仪使用.     

融合近景与倾斜摄影测量建筑物三维点云的配准方法

针对倾斜摄影融合近景摄影三维重建中存在的点云配准精度低、稳定性差等问题,结合国内外相关技术的研究现状,提出了一种基于特征线的点云配准方法,称为特征线配准(Feature Line Registration,FLR).分析点云特征线的基础上,提出了基于二分法的特征线提取方法,基于非线性优化方法构建了顾及点云尺度差异的9参...     

一种由粗到精的地面激光点云多层级配准方法

提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。     

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...     

基于3D-SIFT与SICP的激光点云与影像配准方法

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。     

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。     

格网划分的最邻近点搜索方法

为了提高迭代最近点(ICP)算法中最邻近点搜索的存储和计算效率,本文通过对盒子结构方法优、缺点的深入分析,提出了基于格网划分的最邻近点搜索方法。该方法充分考虑了3D点云获取时的投影特性,将点云投影到某一坐标平面,并基于格网划分进行存储,使最邻近点的搜索限制在较小的范围。不同类型的模拟数据和实测数据试验均表明,该方法能够在不损失匹配精度和拉入范围的前提下,显著提高存储和计算效率。     

基于欧氏距离测度的激光点云配准

针对激光扫描测量系统得到的多视角点云数据,提出用离散对应特征和迭代最近点(ICP)算法相结合的方法,对点云模型多视配准技术进行了研究。首先给出单位四元数和旋转矩阵的关系以及线性最小二乘法原理;然后利用基于离散对应特征的方法求出刚体变换的一个初值,并用迭代最近点(ICP)算法精确估计刚体变换参数;最后用工件36副真实点云模型的配准结果证明此方法的有效性。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

结合八叉树和最近点迭代算法的点云配准

针对最近点迭代算法的局限性造成的点云配准效率低下问题,该文对最近点迭代算法在点云配准中的应用进行了研究,并针对算法的局限性进行了改进。先利用八叉树结构求得点云数据的重叠区域,然后在重叠区域利用最近点迭代算法对点云数据进行精确配准,提出了基于八叉树结构建立点云重叠区域的最近点迭代配准方法(该文简称OTOAICP)。通过实例数据对该方法进行验证,结果表明:OTOAICP方法能够提高配准精度,缩短配准时间。     

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。     

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。     

剔除误同名点的约束改进ICP算法

ICP算法及其改进算法可以自动精确地将多视点云拼接在一起,但ICP算法收敛速度较慢,且容易收敛到局部极值。针对有粗略拼接和无粗略拼接的多视点云两种情况,为了提高ICP算法的收敛速度,该文分别提出了点对坐标约束法和自适应阈值法来剔除错误的同名点对。通过实验数据对提出的算法进行了验证,结果显示新算法提高了收敛速度。     

一种基于ISS-SHOT特征的点云配准算法

针对点云配准过程中易产生错误对应点、收敛速度慢、配准时间长等问题,提出了一种基于内部形态描述子(ISS)及方向直方图描述子(SHOT)特征的点云配准算法。运用体素格网法下采样后,采用ISS算法提取特征点,并用SHOT对特征点进行描述,利用余弦相似度匹配对应点对,再采用RANSAC算法剔除错误对应点对,使得两片点云获得良好的初始位姿,最后采用点到平面的ICP算法进行精确配准。试验结果表明,与传统ICP算法及基于ISS的SAC-IA+ICP算法相比,本文算法配准精度及配准效率更高,对数据量大、重叠率较低点云具有很好的稳健性。     

一种基于BFGS修正的正态分布变换点云配准方法

点云配准是点云数据处理中的关键问题,针对原始正态分布变换算法求解Hessian矩阵时间复杂度高的问题,本文提出一种基于BFGS算法修正的正态分布变换点云的配准方法。通过利用目标函数的梯度值及增量参数更新正定矩阵,以正定矩阵近似代替Hessian矩阵的逆矩阵,确保算法每次迭代方向均为函数值下降方向,降低了算法的时间复杂度;通过模拟数据试验及实测数据试验,验证了本文算法的可行性,其在保持原始正态分布变换算法精度的前提下,提高了算法的配准效率。     

激光扫描点云图像背景交互式滤除

激光扫描系统获取的数据中包含了大量背景信息,给信息提取和表面重建工作带来严重影响,需要有效滤除。依据空间点与平面的位置关系,提出了针对车载激光扫描点云图像背景信息滤除的有效方法,并以OpenGL为工具,开发了一系列点云数据处理工具,能快速、直观、准确地滤除无用背景信息,完整地保留有用的前景信息,从而为大规模三维场景快速重建提供保障。