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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。 相似文献
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首先总结国内外激光点云和光学影像配准的研究现状,针对单张影像提出了一种基于直接线性变换的车载激光点云和光学影像的配准方法;针对车载序列影像提出了一种基于Sift角点提取、影像匹配、光束法平差、密集点云生成、密集点云和激光点云自动配准并生成对应的三维彩色点云的方法。最后以VC++ 6.0为开发平台,利用Optech公司提供的车载激光点云和序列影像数据设计并实现了车载激光点云和光学影像的配准,并验证了算法的有效性。 相似文献
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针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度. 相似文献
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旋转平台点云数据的配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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针对海量声纳图像多帧配准引起的误差累积问题,该文提出了一种基于三维声纳图像的水底全景拼接与绘制方法。首先通过相邻两帧图像最近邻点迭代,并结合GPS、姿态仪信息和X84控制点剔除方法,减少非重叠区域控制点对的存在以提高配准精度,实现相邻帧图像精确配准。然后采用四元组参数对所有精确配准矩阵进行拟牛顿最优化处理,获取所有声纳帧之间最佳配准关系,减少多帧配准引起的累积误差,实现三维图像高精度全局配准。湖试与海试实验结果表明,该方法有效地减少了海量声纳图像多帧配准引起的累积误差,实现了三维声纳图像水底全景高精度拼接与绘制,达到了预期目标。 相似文献