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机载LiDAR点云与航空影像的配准是地物提取的关键。本文提出了基于Plücker直线的机载LiDAR点云与航空影像的配准模型。基于三维线空间线变换Plücker直线方程,确定点云和影像中的同名直线间的相对位姿关系,建立Plücker直线共面条件方程,通过影像上的Plücker直线在三维线空间中的螺旋运动,实现像点到其对应LiDAR点的坐标变换。结果表明,Plücker直线共面条件配准模型简洁,将旋转和平移统一处理,避免了两者间的耦合误差,提高了配准精度,为获取高质量的地球三维空间信息提供了技术支持。 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
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线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对经典的基于同名点状特征匹配的LiDAR点云配准算法存在计算量大,点状特征提取精度低,以及基于七参数转换模型的LiDAR点云配准算法中方程线性化过程对配准精度影响较大的特点,提出了以线状特征作为LiDAR点云配准的基元,利用四元数法来表达旋转矩阵,进而形成线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法,给出了线状特征约束下三维相似变换的相似性测度表达方法,推导并论证了以线状特征作为配准基元时同名线状特征需要满足的条件。根据四元数与旋转变换矩阵之间的对应关系,求解了基于四元数法的旋转矩阵,并根据旋转矩阵求解了平移及缩放系数。 相似文献
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点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。 相似文献
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针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。 相似文献
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针对建筑物表面具有明显的几何特征这一特点,提出基于点线特征的建筑物点云配准方法。首先基于点云配准基本理论,利用提取的建筑物点特征使用对偶四元数实现建筑物不同测站点云的粗配准,获取初始配准参数以及配准后的建筑物点云数据,然后将粗配准获取的参数作为待求精确参数值的初始值,利用建筑物中的线特征将共线方程作为精配准的数学模型,最后通过平差迭代获取参数的精确值,实现不同测站建筑物点云的高精度配准。实验结果表明,获取的配准后同名特征距离中误差为2.1×10-3 m,证明了将点线特征相结合可以有效改善建筑物点云配准质量,提高建筑物点云配准的精度,对建筑物三维重建具有重要意义。 相似文献
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以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。 相似文献
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一种地面激光雷达点云与纹理影像稳健配准方法 总被引：2，自引：1，他引：1
为了使地面激光雷达点云得到真实和高分辨率纹理,需要对目标进行全方位的拍照。这时点云和影像的配准会出现大角度的问题。同时,由于控制点选点误差、仪器误差等,配准精度往往不能满足要求。针对以上问题,本文提出一种稳健的配准方法。首先,应用重心化的空间相似变换模型和正交旋转矩阵与反对称矩阵的关系推导解算配准参数角元素的模型。将配准结果当作初始值。然后,应用一种基于共线方程的改进丹麦法选权迭代法进行降权精确配准,确定配准参数的精确值。试验表明,本文方法稳定性强、配准精度高,适合任意角度影像与点云的高精度配准。 相似文献
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架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建 总被引：4，自引：1，他引：3
电力线三维重建是机载激光雷达(LiDAR)电力巡线的一项重要任务之一。本文提出了一种基于架空输电线走廊机载LiDAR点云的电力线三维重建方法。首先,基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息;然后,将线路分档,并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云;接着,分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影,并利用k-means聚类将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根;最后,利用直线和抛物线相结合的模型进行单档单根电力导线三维重建。两景试验表明,本文方法可以实现自动、高精度、正确的重建长距离架空输电线走廊电力线三维模型,重建过程中具有对电力线数目、空间配置结构、类型、粗差点、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感的优势。 相似文献
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The development of robust and accurate methods for automatic registration of optical imagery and 3D LiDAR data continues to be a challenge for a variety of applications in photogrammetry, computer vision and remote sensing. This paper proposes a new approach for the registration of optical imagery with LiDAR data based on the theory of Mutual Information (MI), which exploits the statistical dependency between same- and multi-modal datasets to achieve accurate registration. The MI-based similarity measures quantify dependencies between aerial imagery, and both LiDAR intensity data and 3D point cloud data. The needs for specific physical feature correspondences, which are not always attainable in the registration of imagery with 3D point clouds, are avoided. Current methods for registering 2D imagery to 3D point clouds are first reviewed, after which the mutual MI approach is presented. Particular attention is given to adoption of the Normalised Combined Mutual Information (NCMI) approach as a means to produce a similarity measure that exploits the inherently registered LiDAR intensity and point cloud data so as to improve the robustness of registration between optical imagery and LiDAR data. The effectiveness of local versus global similarity measures is also investigated, as are the transformation models involved in the registration process. An experimental program conducted to evaluate MI-based methods for registering aerial imagery to LiDAR data is reported and the results obtained in two areas with differing terrain and land cover, and with aerial imagery of different resolution and LiDAR data with different point density are discussed. These results demonstrate the potential of the MI and especially the CMI methods for registration of imagery and 3D point clouds, and they highlight the feasibility and robustness of the presented MI-based approach to automated registration of multi-sensor, multi-temporal and multi-resolution remote sensing data for a wide range of applications. 相似文献
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基于线特征的鱼眼图像与地面激光雷达点云配准 总被引：1，自引：0，他引：1
地面激光扫描数据（LiDAR）与全景图像进行联合分析在虚拟场景建设、文化遗迹保护等方面有较高的应用价值。将全景图像在其视点与LiDAR点云对齐是开展两种数据联合分析的基础,但需要克服数据维度差异转换和特征匹配的困难。本文提出了基于线特征的半自动配准方法纠正图像,将鱼眼图像和LiDAR点云投影为透视成像的柱面全景图像,采用Hough变换提取图像直线特征,并利用修正迭代Hough变换方法,实现在鱼眼全景图像视点约束下与离散激光点云的三维对齐。试验表明,该方法能在较少的人工干预下实现二维到三维数据对齐。 相似文献
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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