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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点(ICP)算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。  相似文献   

2.
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   

3.
建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。  相似文献   

4.
针对边坡地形点云存在空洞、分布不均匀,以及直接建立表面模型进行形变分析效果差的问题,首先提出了一种改进反距离权重插值对地形点云快速压缩重构的方法,并以程序实现了该方法的自动化处理;然后快速地对压缩重构点云建立了NURBS曲面模型,并从面、线、点进行了全面形变对比分析;最后将计算结果与实测值进行了一致性检验,结果表明符合实际地形变化情况,实现了利用激光点云数据快速构建边坡模型并进行形变分析的目的。  相似文献   

5.
GPS-InSAR数据融合解算三维形变场模型易受观测值粗差影响,且基于方差分量估计的定权方法不具备抵御粗差能力,计算效率低下。鉴于此,本文提出了一种基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR融合解算模型,利用方差分量估计方法及抗差估计理论,通过对观测值最优化分类并进行选权迭代,精确分配权重,进而有效计算三维形变场。试验结果表明,该方法能有效抵御观测值粗差不利影响,提高三维形变场反演精度,提升逐点式计算的三维形变场效率。  相似文献   

6.
使用全站扫描仪对采动区的铁路隧道进行扫描,在分析了测边后方交会设站扫描方法精度的基础上对拱形隧道的变形进行了研究,提出了通过拱形隧道的拱顶轴线完成横断面快速提取的方法。该方法基于高程差异获得隧道拱顶点集,而后采用随机采样一致算法对其处理并对处理后的点云拟合得到拱顶轴线,以该轴线方向作为横断面的法向完成横断面点集的快速提取,并基于所提取横断面点集获得横断面轮廓线并计算隧道变形。使用全站扫描仪的点云数据进行试验并进行变形分析。结果表明该方法能够完成对拱形铁路隧道横断面的快速提取,并且所提取的横断面能够反映隧道变形情况。  相似文献   

7.
利用三维激光扫描确定变形区域的主要方法是对相同区域的点云进行对比分析,根据对比值确定变形区域及变形量,这种方法虽然能够简单地实现变形监测,但对于监测结果的可靠性并没有进行评价。因此,为了提高变形监测结果的可靠性,对点云误差及点云配准误差进行分析,并由此确定点云变形监测的可监测指标。为了避免相邻点位误差之间的相互影响及误差空间大小的不确定性影响,利用误差熵来确定点云误差空间,并根据其实际大小和误差极值的关系来确定变形可监测指标。通过不同距离和入射角下模拟的平面板变形来验证其可行性,并将该方法应用于某个滑坡场景,以确定该滑坡的变形区域和变形大小。  相似文献   

8.
由于工业封头变形使得采集到的两期点云重心不一致,受点云重心变化的干扰,传统ICP算法出现局部收敛的情况,本文提出了一种基于点对间欧氏距离计算点云加权重心的ICP改进算法。该方法通过给不同距离的点对赋予权值,变形区域的点对距离较大,赋予的权值相对小,有效地消除了变形区域的点云对重心位置的影响。实验结果表明,该方法大大提高了ICP算法的精准性,有效消除重心变化的影响,从而可以准确地检测出工业封头变形区域。  相似文献   

9.
对缺乏纹理物体建立三维模型,关键的难度在于缺乏特征点和点的坐标获得。本文采用ICP算法来对物体进行匹配,当特征点不足时,ICP算法是一个很适用的匹配方法,只需要对物体的给定点寻找最近点。为了计算目标点的坐标,利用投影器投射清晰稳定的纹理到缺乏纹理物体的表面,然后CCD相机对物体进行拍摄。通过线检测和空间前方交会解算出物体部分模型表面的空间点;并使用无需控制点的ICP方法对相互重叠的部分模型进行匹配,从而完成物体的三维重建。实验证明ICP方法对缺乏纹理物体的三维曲面匹配有效。  相似文献   

10.
提出利用三维激光扫描点云截取隧道横断面拟合椭圆进行形变监测的方法。方法分为隧道中轴线提取,连续断面截取和椭圆拟合。隧道中轴线通过点云在水平面上投影后搜索的上下边缘点分别拟合二次曲线求均值得到;沿隧道中轴线设定等距间隔点,在间隔点处以中轴线正交方向截取断面;对截取的断面拟合椭圆并与设计值比较进行形变分析。实验表明,方法可以充分利用点云的大数据量特征,获得隧道内任意处的断面,是对目前监测方式的有益补充。  相似文献   

11.
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  
刘江  张旭  朱继文 《测绘工程》2016,25(6):15-18
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   

12.
车载移动测量系统可采集高精度道路三维点云数据,为道路边界自动化提取提供了支撑.为解决车载激光点云中城市道路边界点云提取困难问题,本文引入局部二值模式LBP(Local Binary Pattern),针对各类城市道路边界特征,设计了高度LBP、高程离散度LBP和空间形状LBP3种改进算子;构建多元LBP特征语义识别模型...  相似文献   

13.
针对窗户内部结构性与分布规则性等特点,提出了一种结合样本自动选择和分布规则性约束的窗户提取方法。首先,利用模板匹配对选取的单个窗户样本进行拓展,自动选择一定数量的正负样本;其次,利用自动选择的样本对JointBoost分类器进行训练,并对建筑物立面影像进行窗户提取;最后,建立包含窗户走向线、倾向线、兴趣点和相似度4个要素的窗户分布规则性模型,并利用规则性模型约束对提取结果进行优化,得到最终窗户提取结果。在复杂背景、复杂窗户结构及存在透视变形的建筑物影像窗户提取实验中,该方法均有较好的检测率与正确率。  相似文献   

14.
Automatic 3D point cloud registration is a main issue in computer vision and remote sensing. One of the most commonly adopted solution is the well-known Iterative Closest Point (ICP) algorithm. This standard approach performs a fine registration of two overlapping point clouds by iteratively estimating the transformation parameters, assuming good a priori alignment is provided. A large body of literature has proposed many variations in order to improve each step of the process (namely selecting, matching, rejecting, weighting and minimizing). The aim of this paper is to demonstrate how the knowledge of the shape that best fits the local geometry of each 3D point neighborhood can improve the speed and the accuracy of each of these steps. First we present the geometrical features that form the basis of this work. These low-level attributes indeed describe the neighborhood shape around each 3D point. They allow to retrieve the optimal size to analyze the neighborhoods at various scales as well as the privileged local dimension (linear, planar, or volumetric). Several variations of each step of the ICP process are then proposed and analyzed by introducing these features. Such variants are compared on real datasets with the original algorithm in order to retrieve the most efficient algorithm for the whole process. Therefore, the method is successfully applied to various 3D lidar point clouds from airborne, terrestrial, and mobile mapping systems. Improvement for two ICP steps has been noted, and we conclude that our features may not be relevant for very dissimilar object samplings.  相似文献   

15.
道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。  相似文献   

16.
现代化工程建设的过程会形成很多边坡,而这些边坡一旦遭到意外破坏,会对人民的生命财产安全造成巨大威胁。因此,对边坡进行持续的形变检测至关重要。地面激光扫描技术(TLS)是一种现代化的边坡检测手段。基于此,本文提出了一种由粗到精的边坡形变检测方法。对于经过良好配准的两期边坡点云,该方法首先计算两期点云的最近匹配点距离,并进行粗检测。在精检测阶段,首先估计出形变的大致方向;然后依据该方向向量搜寻快速点特征直方图(FPFH)最相似的点作为对应点;最后计算点到对应点所在平面的距离值作为形变量。试验表明,本文方法可以有效计算出边坡实际的形变量,具有实用价值。  相似文献   

17.
将采用地面三维激光扫描(terrestrial laser scanning, TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-based interferometric synthetic aperture radar, GB-InSAR)和无人机航空摄影测量(unmanned aerial vehicle photography, UAV)的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法(iterative closest point, ICP),首先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准;然后,利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配;针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差的问题,综合目视解译以及峰值相关性分析提取各数据间的同名特征点,根据同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程来完成误匹配纠正。利用所提的匹配方法处理模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据,结果表明实测匹配精度达像素级,满足应急监测需求。  相似文献   

18.
针对传统离散点监测模式不适用于TLS变形监测,以及现有基于TLS技术变形监测的一维性与仅适用于特定几何对象分析等不足,本文提出了一种基于TLS技术的伪单点变形监测模式,并基于该监测模式提出了一种以表面匹配技术为核心的变形计算新方法。通过构建广义高斯-马尔可夫模型匹配搜索估计伪单点对象的全三维变形参数,利用TLS多期点云的高密度性,实现了高精度提取全三维变形信息,尤其适用于滑坡等灾害监测领域。试验表明在扫描距离约240 m时,该方法可达到1 cm级的变形提取精度,对推动变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的价值。  相似文献   

19.
Facade structures from three-dimensional (3D) point cloud data (PCD) and two-dimensional (2D) optical images can provide significant information for 3D building modeling. However, a unified data model for integrating 2D imagery pixels and 3D PCD is absent in current methods, leading to a complex implementation process, large calculations, and inefficiency. An efficient facade structure extraction method for building facades is proposed in this study. Based on the conversion matrix, 2D image and 3D PCD information are merged to build an image-based laser point cloud (ILPC) data model first. Second, both the line segment detection and random sample consensus algorithms are improved according to the structure and characteristics of the ILPC data model. Finally, building facade structures are extracted and optimized. Facade structures can be extracted accurately and efficiently by the proposed method, which contains rich information support from the ILPC data model. The proposed method extracts fine building facade structures with accuracy over 0.68 in all experiments and recall up to 0.81, which are better than the Wang method. Extracted structures constitute valuable support for numerous fields, such as 3D building modeling and building information modeling construction.  相似文献   

20.
Terrestrial Laser Scanner (TLS) is an important device to provide three-dimensional geometric information with respect to known reference coordinates system. The data from TLS are often called point clouds due to their high density. They are unstructured and do not have any explicit information about the object, except 3D positional and intensity information to each point. Data segmentation and feature extraction are fundamental problems in the point cloud processing step. These are important prerequisites for object recognition and environment understanding. This paper describes a methodology to use the geometrical information of the scanned object, such as a normal vector to extract and segment object edges. The edge based segmentation technique will be studied and improved. The proposed method is programmed and used to extract different region boundaries for two real TLS data, and the quality of the results shows the effectiveness of the proposed algorithm.  相似文献   

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