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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。  相似文献   

2.
利用线特征进行高分辨率影像与LiDAR点云的配准   总被引:4,自引:0,他引:4  
试图从离散点云数据中寻找影像的同名点是非常困难的,因此传统的基于同名特征点的配准方法难以使用。应用共线方程作为严格配准模型,利用LiDAR点云空间中的线特征替代传统配准模型中的点特征,取得了高精度的配准结果,同时对点云密度和影像分辨率之间的尺度关系进行了半定量分析。  相似文献   

3.
基于多源数据的拼接型房屋三维重建方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了结合房屋矢量数据、航空影像和点云数据的拼接型房屋(由平顶房、人字型和四坡型房屋组成)自动三维重建算法。算法重点研究了基于点云数据和影像特征提取的拼接型房屋屋脊线检测,并利用其对拼接型房屋组成的模型进行拆分;对于人字型和四坡型房屋组成模型,结合矢量数据和屋脊线,利用几何约束条件自动寻找房屋组成模型的屋檐线,从而获得拼接型房屋组成模型的完整分割;最后通过点云数据的屋顶平面解算其组成房屋模型的参数,最终实现整个拼接型房屋的三维重建。实验数据证明,该方法能较好地实现拼接型房屋的几何模型自动重建。  相似文献   

4.
针对点云拼接中双站数据的拼接必然会产生拼接误差的传递,最终导致整体拼接效果不佳的问题,该文讨论了基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接,通过构造系统增广模型和系统观测模型,构建转换矩阵来对数据进行全局拼接:应用增广的卡尔曼滤波原理对各站点的位置姿态进行递归地估计,以同名点偏差为依据进行估计和校正,更新位置姿态,实现数据的全局拼接。最后采用上海地铁隧道三维点云数据进行基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接实验。结果表明,此方法能够提高拼接精度,降低拼接误差。  相似文献   

5.
本文主要介绍近景摄影测量技术中一种基于单应性矩阵进行的核线影像重采样过程,以及利用半全局匹配(SGM)算法进行核线影像匹配,在得到高精度的、密集的同名点后,通过前方交会的方法获取目标三维点云数据,然后对两期监测数据及全站仪测量数据进行对比分析,进而实现目标位移的监测研究,通过结果可知近景摄影测量能够满足目标监测的要求。希望本实验方法为今后的生产任务贡献一份微薄的力量。  相似文献   

6.
针对航空核线影像的稠密匹配问题,该文提出了一种基于控制点与RGB三色置信传播模型的多通道置信传播算法。该算法利用点特征匹配算子提取影像的部分同名点作为区域控制点,随后将RGB 3个颜色分量都作为置信传播模型的独立基础变量,同时增加邻域像素点对的颜色差异的贡献。两组核线影像匹配实验结果表明,所提算法在使用较少参数的情况下,降低了同名点存在颜色差异造成的干扰,利用置信传播原理提高了同名点的匹配正确率,能有效进行航空核线影像的逐像素密集匹配。  相似文献   

7.
陈晓勇  何海清  周俊超  安谱阳  陈婷 《测绘学报》2019,48(12):1595-1603
影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。  相似文献   

8.
邓非  杨璐宏  颜青松 《测绘科学》2019,44(9):19-28,34
针对近景影像存在遮挡、重复纹理,导致通视情况较差以及缺乏同名特征点的问题,该文在传统点摄影测量的基础上结合计算机视觉理论,提出了一种基于直线特征的近景影像绝对定向算法。对于近景影像直线特征易于识别且大量存在的优势,建立了空间直线关系,推导了直线特征约束的误差方程,实现了基于直线特征的绝对定向元素和影像位姿解算。通过虚拟和真实数据实验,验证了本文方法对近景影像绝对定向元素解算的可行性,降低了对控制点及同名点的要求,并通过点线联合平差进一步提高定向结果的精度和稳定性。  相似文献   

9.
拼接是地面激光点云数据处理的必要步骤,但基于同名点的点云拼接方式已成为阻碍点云处理效率提升的长期瓶颈,而直接匹配点云识别同名特征的方法亦对点云重叠区域具有较高的要求。本文提出一种融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法,通过语义知识自动识别出原始三维点云中所包含的地面特征与建筑物立面特征,并使用这两种面状特征结合点云测站中心的GPS位置作为同名标靶进行点云初始拼接,随后使用点到面最小距离约束下的ICP进行点云精确拼接。实验表明,本方法可以有效提高地面激光点云拼接的整体效率,尤其对于包含平面结构(如马路、建筑物)的场景具有良好的拼接效果。  相似文献   

10.
正一、点云处理工作三维激光点云需要处理的工作包括:点云去噪、点云平滑、点云编辑、点云分类、点云着色、目标识别、地物表面重构、影像与点云配准、基于影像与点云的单点测量、模型贴纹理等。地面三维激光扫描仪首先需要解决多测站点云快速拼接问题,包括地面站点云与车载、机载点云的拼接。二、点云处理关键技术1.点云数据存储海量点云的数据存储是点云处理首先需要考虑的一个基础性关键技术。目前比较常规的数据存储  相似文献   

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