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戴淦 《测绘与空间地理信息》2016,(7):61-63
目前,对于变形提取主要是提取变形量,但是没办法提取变形的方向,而四元数方法主要是用于点云的匹配,得到点云匹配的旋转参数和平移变量。本文拟将四元数用于目标物整体变形参数的提取中,在对整个点云进行全局配准之后,对局部点云进行归一化处理,同时,提取特征目标物的特征点,并利用四元数进行局部匹配的计算,获得局部匹配的旋转变量和平移变量,该旋转变量和平移变量即是结构体的变形参数,利用实地扫描的点云数据验证了该方法用于变形量提取的可行性。 相似文献
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结构体整体变形量提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
马国正 《测绘科学技术学报》2015,(4):336-339
以往利用三维激光扫描提取变形量都是基于DEM模型进行变形量的提取。该方法提取的是一维变形量,没有考虑不同方向的变形量。针对此,对基于K-最邻近点搜索的ICP算法进行改进;并基于局部匹配的方法,提取结构体的整体变形量,包括变形的方向和大小。首先,对ICP算法中最邻近点搜索容易出现重复的地方进行了修改,构建了改进的K-最邻近点搜索的ICP算法。其次,利用该算法对采集的两期点云进行全局配准,并将配准后的结构体点云进行归一化处理。最后,利用该算法对结构体点云进行局部匹配,从而可以得到结构体的整体变形量,包括3个旋转向量和3个平移向量。通过实例,验证了该方法在结构体变形提取中的有效性。 相似文献
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近年来,地面三维激光扫描技术(TLS)被广泛应用于变形监测领域,但目前获取变形量的方法仍存在不足。据此,利用TLS观测数据处理中的迭代就近点法(ICP),对选取兴趣区域首期观测点云数据与复测点云数据进行匹配运算,将匹配后获得的平移矩阵T和旋转矩阵R作为变形体局部整体的变形指标,获取三维变形量。此变形量获取方法不仅充分利用了TLS点云数据的高空间分辨率,提高了单点精度,同时作为三维变形量,克服了常用方法的不足。 相似文献
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针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。 相似文献
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针对地面LiDAR点云配准中不同坐标系点云数据存在对应的平面特征不同的问题,文章提出了一种基于总体最小二乘的地面LiDAR点云数据配准算法:通过对分割后的点云数据平面拟合,得到相应法向量;根据不同坐标系中LiDAR点云数据对应的平面法向量,利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转参数,采用总体最小二乘法建立旋转矩阵解算模型;采用总体最小二乘法确定平移参数的计算公式;最后根据转换后特征点云与对应平面点云的重复情况,给出了配准模型的精度公式。实验结果表明该方法精度较高,可以取得较好的点云配准效果,适合于含有大量重复平面特征的点云数据的配准。 相似文献
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根据反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,针对线性转换模型线性化复杂、计算量大和误差大等缺点,通过采用反对称矩阵中的三个独立参数来代替旋转矩阵中的九个相关参数,推导出了基于罗德里格矩阵的坐标转换模型。相对于其他的一些线性转换模型,该模型简单且便于计算,其较高的计算精度也通过将基于罗德里格矩阵的坐标转换模型应用于盾构姿态测量中而得到了验证。 相似文献