共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。 相似文献
5.
在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型（car）对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 相似文献
6.
7.
8.
海量激光点云数据的快速显示是目前一个技术瓶颈。本文提出一种基于KD树的点云数据自适应屏幕精度的高效显示方法,采用类似LOD的技术将点云进行KD树的组织,并在KD树节点上引入屏幕精度的概念,在点云数据显示时,计算KD树节点在屏幕上的投影范围,进而决定其是否显示点云细节。试验证明,该算法在显示大规模点云数据时,由于通过KD树自适应屏幕精度调度点云数据使绘制点的数据量大大减少,从而大大加快了点云的显示速度。 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
11.
基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器（multi-layer perceptron,MLP）网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
12.
针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。 相似文献
13.
为满足海量地铁隧道点云的高效处理需求,提出了一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法。针对隧道点云的空间分布特点,在全局将大范围点云划分到格网中,并使用R树管理非空网格;在局部使用八叉树与四叉树混合的索引方法管理单个网格内的点云。为了提高点云的渲染效果,提出了基于网格面积的多细节层次结构（levels of detail,LOD）回溯构建方法,并采用高效的单文件存储方式存储点云。实验结果证明了所提出的方法在海量隧道点云的管理和可视化方面优于传统方法。 相似文献
14.
15.
融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取 总被引：1，自引：1，他引：0
机载激光扫描测距技术（LIDAR）在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于： 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型：载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法：全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法：基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素（点云片）,并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法：粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于： 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法：基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。 相似文献
16.
提出一种基于图割算法的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法。首先,利用LiDAR点云计算3个几何特征：平整度、法向量分布和高程纹理一致性。同时利用航空正射影像计算颜色特征——归一化植被指数（NDVI）。然后将两类特征联合构建能量函数数据项,综合数字表面模型（DSM）和NDVI构建平滑项,采用图割算法优化得到初始的建筑物区域。最后利用初始建筑物边缘一定范围内的正射影像颜色信息,采用前后景分割的思想进一步优化建筑物边缘。应用ISPRS Vaihingen测试数据进行试验,结果表明本文方法具有较高的建筑物提取精度。 相似文献
17.
三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档,在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题,本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备,利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑,通过ICP算法完成点云精细匹配,实现多源点云数据融合建模;对比单一建模方法模型,从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明,融合建模模型纹理清晰,几何结构完整,模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值,接近三维激光扫描模型。 相似文献
18.
由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏，使得点云的语义信息提取十分困难，而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性。针对这个问题，本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络，使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征，并融合两种特征以进行最终的点云分割。通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验，证明本文通过自注意力机制提取的空间相关性特征优于人工设计的特征，可以明显提高点云语义分割的精度，本文方法较PointNet++总体精度提升了4.5%。 相似文献
19.