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针对由于多视点云的密度不同，将同名特征点作为配准基元的点云配准方法无法找到具有精准对应关系的点对，从而存在配准精度不高的问题，该文提出一种基于同名特征平面的点云配准方法。该方法将坐标原点在同名特征平面上的投影点作为同名特征点，以空间点面关系具有旋转不变性为约束条件，引入对偶四元数描述空间变换参数，基于最小二乘准则构建目标函数，利用Levenberg-Marquardt法解决配准模型的非线性优化问题。最后通过实测数据实验验证算法的正确性与有效性。结果表明：该方法能够实现实际场景中建/构筑物的多视点云配准；采用Levenberg-Marquardt法在迭代过程中可有效避免局部最小陷阱；对偶四元数有效减少了解算空间变换参数中的耦合误差。 相似文献
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绝对定向在摄影测量学中具有重要的作用,惯用的迭代解法需要比较准确的迭代初值.在简要介绍对偶四元数的基础上,利用对偶四元数描述坐标系之问的旋转与平移,通过严格的数学推导得到了一种利用对偶四元数进行绝对定向的新算法.该算法将绝对定向问题转化为最优化问题进行求解,无需迭代,直接求解.实验结果表明:同惯用迭代解法进行比较,无需设置计算的初始参数,计算速度快,求解正确,且具有很好的适应性和稳定性. 相似文献
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一种基于改进Keren空域配准方法的Papoulis-Gerchberg超分辨率重建 总被引：1，自引：0，他引：1
详细介绍Keren亚像素配准算法及其不足,提出Keren算法及其迭代算法的改进算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是传统的刚体变换模型,成功避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法与Keren迭代算法相比角度绝对误差有非常显著的降低。最后采用Papoulis-Gerchberg算法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于这种改进配准算法的超分辨率重建效果有较好的提高。 相似文献
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图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤。在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法。针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法。利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值。研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果。 相似文献
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地铁隧道三维激光扫描数据配准方法 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
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MIHT(Modified Iterated Hough Transform)方法用于影像配准时,具有以直线段作为配准基元、线段之间不需同名关系等优点,同时亦存在着收敛速度慢、计算费时等不足。针对MIHT算法的缺点,提出将选权迭代最小二乘法引入到计算过程中,并且文中给出改进算法的具体实施流程。实验证明,与原算法相比较,改进算法的收敛速度和可靠性都有了明显的提高。 相似文献
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详细介绍了Keren亚像素空域配准算法及其不足,提出了对Keren及其迭代算法的改进算法,并给出详细的算法步骤。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是刚体变换模型,成功地避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法在强烈的噪声条件下,旋转角度的绝对误差与Keren迭代算法相比有非常显著的降低;平移参数在15°的大角度旋转情况下获得了0.1个像素以下的绝对误差精度,在小角度的情况下获得了0.01个像素以下的绝对误差精度。 相似文献
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点云数据的高精度配准是保证空间物体表面三维数据完整性的关键,针对相邻测站点云数据存在位置、姿态和尺度差异的问题,提出一种在点面特征约束下利用对偶四元素描述的点云配准模型求解方法。首先,利用对偶四元素表示空间相似变换的旋转矩阵和平移向量,在此基础上顾及尺度因子,依据点在平面内和点在平面外分别所构建的向量与平面的法向量之间存在垂直和平行的空间拓扑关系,并以此作为空间相似变换的约束条件,基于最小二乘准则构建平差模型;然后,引入Levenberg-Marquardt法解算平差模型,以避免平差处理中可能由初始值的不恰当性,或由雅克比矩阵所构建的实对称矩阵接近奇异时而导致迭代不收敛;最后,通过两组实验与现有方法进行对比分析,实验结果表明,所提方法能有效实现点云配准。因此,点面特征约束下顾及尺度因子且利用对偶四元素实现空间相似变换的方法具有较强的实用价值。 相似文献
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针对目前多波束与侧扫声呐图像配准方法未顾及图像形变细节信息及二者尺度差异,存在局部纹理失真的问题,本文提出了结合小波变换、仿射变换和Demons配准算法的迭代自适应配准方法。利用小波变换提取侧扫声呐图像低频信息并重构图像,先后采用仿射变换和Demons算法将重构图像与多波束图像进行迭代自适应配准,获取配准变换模型,利用该模型对侧扫声呐原图像进行整体配准变换,获得多波束图像地理坐标约束的侧扫声呐图像。实例验证结果表明:该方法能有效实现多波束与侧扫声呐图像配准,获得位置准确且纹理丰富的融合声呐图像。 相似文献
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迭代最近点算法（ICP）是一种用于点云精确配准的经典算法。针对多幅点云进行ICP配准存在耗时多、效率低的问题,本文利用消息传递接口MPI对多幅点云进行分批并行配准。首先并行求解相邻两幅点云的相邻变换矩阵,然后计算每幅点云在当前批次的局部变换矩阵,最后获得每幅点云的全局变换矩阵。本文以DELL PowerEdge R730服务器为计算平台,对空间点总规模达四千多万的65幅点云进行了分批并行配准。试验结果表明：利用MPI对多幅点云进行分批处理可显著加快配准速度,最优进程数为计算机的核数时,加速比为5.3。 相似文献
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针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。 相似文献
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经典的基于点状特征匹配的地面激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）点云配准算法实现过程中,点状特征的提取精度对算法运行结果的影响通常较大;基于迭代运算的LiDAR点云配准算法计算量大,对未知参数的初值依赖程度较高,在求解大转角刚体变换参数时算法不稳定。对此,提出了一种线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的LiDAR点云配准算法。立足于经典的向量代数与对偶四元数的相关理论与方法,分析并确定了Plücker直线坐标与对偶四元数之间的相互转换关系以及模型描述方法;以LiDAR点云配准前后同名线状特征的Plücker直线坐标相等为约束条件,构建了线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的刚体变换模型;立足于最小二乘基本准则,通过目标函数的极值化分析实现了线状特征约束下地面LiDAR点云配准参数的直接求解。实验结果表明,所构建的基于Plücker直线坐标描述的地面LiDAR点云配准模型,无需事先确定变换参数的初值,避免了多元函数的线性化过程,解除了参数结果对于迭代初值的依赖,理论上克服了迭代法在求解大转角相似变换参数时的算法不稳定问题。此外,较之单纯基于点状特征匹配的LiDAR点云配准算法,该算法可以有效地增强LiDAR点云配准过程的约束,达到提高配准质量的目的。 相似文献
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利用对偶四元数可以同时描述位置与姿态的特性,在简化四元数球面线性插值算法的基础上,建立了基于对偶四元数的航天线阵遥感影像的外方位元素模型,且利用该模型设计并实现了光束法平差解算方法。该方法可使用具有约束条件的参数平差法进行迭代求解。利用两个地区的SPOT-5 HRS立体影像进行了对比试验分析,结果表明,提出的基于对偶四元数的光束法平差算法正确可靠,相比于基于欧拉角的平差算法和基于单位四元数的平差算法,有更高的平差计算精度。 相似文献