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ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。 相似文献
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三维激光扫描技术边坡监测研究 总被引：8，自引：0，他引：8
本文介绍了三维激光扫描技术原理,给出边坡监测数据获取与处理的技术流程:首先用基于区域的分割方法对深度图像分割,用标志点匹配法进行点云数据匹配,然后利用滤波方法对点云数据进行简化,最后利用迭代最近点法(ICP算法)进行点云拼接。以某边坡的实际监测数据为例,采用Trimble GX200三维激光扫描仪获取点云数据,RealWork Survey Advanced扫描数据处理软件获得DEM数据。结果表明,采用本文技术可获取边坡的DEM及边坡形态,为边坡变形监测与灾害预报提供基础数据。 相似文献
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针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度. 相似文献
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针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题,本文以提高配准效率及精度作为出发点,以目前主流的ICP算法为基础,首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源,采用规则格网分割提取匹配,建立均匀分布的同名点;然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系,完成视角点云间的初配准;最后在初次配准的基础上,采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明,本文在实现点云数据自动配准的同时,提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。 相似文献
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针对标靶扫描、全站仪辅助等因素造成扫描作业过程的复杂繁琐,提出了集成RTK的三维激光扫描技术测量地形的整体方案。采用网络RTK同轴同步测量扫描站坐标;两级拼接策略：地物点粗拼接与基于面搜索的ICP精确配准;采用测块四角或周边RTK点进行点云绝对定向;采用自主研发的点云测图平台进行地形测绘。通过几种典型地形的实验验证,该方案使得扫描作业效率提高了约5倍,与现行全野外数字测图方法比较,作业效率提高了约3倍。 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
针对现存单木树冠体积计算方法不能剔除树冠外部较大空隙以及树冠边界提取粗糙的问题,该文在对生长算法改进的基础上,提出了基于过滤三角网的树冠边界精确提取算法,确定了树冠最优分层间距与过滤阈值,实现了树冠体积的准确计算。该方法在对扫描的单木树冠点云数据进行拼接和过滤后,进行等间隔分层处理获取其切片点云,然后采用过滤三角网算法生成符合树冠实际情况的边界,再通过计算的切片面积获取各层点云间的体积,最终累加各层点云体积得到树冠体积的精确值。对校内树冠三维激光扫描实测数据进行计算与分析,结果表明过滤三角网算法提取的树冠边界能顾及树冠外部存在的空隙现象,进而得到准确的树冠体积值;此外,过滤三角网算法对树冠点云数据的密度要求远低于体元法,具有较高的算法稳定性。 相似文献
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为解决目前配电房配网规划改造设计中缺乏配电房结构及内部设备精确三维空间数据的快速获取装备与方法的问题，该文设计研发了配电房遥控移动三维激光扫描系统，提出了一种基于履带车编码器的配电房多站点云自动拼接方法，该系统将激光扫描仪安置于遥控履带式移动平台上，作业人员可在配电房外，遥控扫描系统移动到合适的测站位置，实现配电房内部的多站扫描，该方法能快速实现不同站点间的点云数据的粗拼接，再利用广义迭代最近点(GICP)算法迭代实现精配准，获得完整统一的精确配电房三维点云数据。该文研发的配电房移动扫描系统避免了操作人员进入带电的配电房作业，可在符合配电房安全管理规范的前提下，完成配电房扫描数据采集，提出的基于编码器的多站点云自动拼接方法可降低扫描仪的配置要求，降低系统成本。 相似文献
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地面激光扫描点云数据预处理综述 总被引：4，自引：1，他引：3
地面激光扫描点云数据预处理是激光扫描测量数据内业处理的重要研究内容。本文首先总结了激光点云数据的特点、激光点云数据预处理的关键技术及相应的研究意义。然后总结了海量激光点云的主要存储方式及几种常用的数据组织结构;从拼接精度出发将现有多站点云拼接方法归结为粗拼接法和基于ICP的精拼接法;根据简化压缩算法的特征保持能力将其归为可保持特征的简化法和不能保证特征的简化法两类;确定了去噪和光顺分别研究的噪声类型,总结和分析了当前一些去噪和光顺算法的研究现状。最后对地面激光扫描点云数据预处理作了整体性总结与展望。 相似文献
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纹理映射技术作为获取具有丰富纹理信息的真彩色点云的有效手段,正以其独特的优势广泛地应用于众多行业领域。研究了一种利用三维激光扫描仪与外置数码相机联合标定解算多张影像位姿并获取全景真彩色点云的方法。其基本思想是利用摄像机与激光扫描仪固有的相对位置姿态,通过对首张影像进行标定得到其位置姿态后,利用摄像机空间旋转的几何特性,根据首张影像的位姿获取其余影像的位姿,继而完成多张影像的纹理映射,获取全景彩色点云。对比目前主流的全景影像纹理映射算法,该算法在精度与效率上均有一定提高。对多种点云数据进行纹理映射实验,结果表明,该方法能够快速准确地获取真三维全景彩色点云,为三维精细化建模提供了数据基础。 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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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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基于特征点法向量的点云配准算法 总被引：2，自引：0，他引：2
在传统的迭代最近点算法（ICP）中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征点对进行提纯;最后,通过单位四元数法,求解出旋转及平移矩阵,完成粗配准。试验表明,本文基于特征点法向量的粗配准方法可为精配准提供良好的初始位置,在一定程度上避免配准时陷入局部最优的现象。 相似文献
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提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。 相似文献
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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
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《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2007,61(6):355-370
Point cloud acquisition by using laser scanners provides an efficient way for 3D as-built modelling of industrial installations. Covering such an installation with point cloud data often requires data acquisition from multiple standpoints. Before the actual modelling can start the transformation parameters of all scans need to be determined. Two methods to register point clouds of industrial scenes with different coordinate definitions are presented. Corresponding object models in different scans are used to determine the translation and rotation parameters of the scans. The first method, called Indirect method, is a two-step approach as object fitting and registration of the scenes is done separately. The second method, called Direct method simultaneously determines the shape and pose parameters of the objects as well as the registration parameters. Both methods are designed such that optimal use can be made of the knowledge of shapes present in industrial environments. Compared to ICP the presented approach combines registration and modelling and thus avoids the accumulation of errors. Furthermore, the simultaneous registration of multiple scans is possible. The presented approaches are based on non-linear least squares and provide quality measures in the form of covariance matrix of the estimated parameters, which can be used to decide if more scans are needed, and how and where they should be captured. Results are presented on some point cloud data-sets from actual industrial sites, where registration was done without using any artificial targets. 相似文献
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一种基于ISS-SHOT特征的点云配准算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对点云配准过程中易产生错误对应点、收敛速度慢、配准时间长等问题,提出了一种基于内部形态描述子（ISS）及方向直方图描述子（SHOT）特征的点云配准算法。运用体素格网法下采样后,采用ISS算法提取特征点,并用SHOT对特征点进行描述,利用余弦相似度匹配对应点对,再采用RANSAC算法剔除错误对应点对,使得两片点云获得良好的初始位姿,最后采用点到平面的ICP算法进行精确配准。试验结果表明,与传统ICP算法及基于ISS的SAC-IA+ICP算法相比,本文算法配准精度及配准效率更高,对数据量大、重叠率较低点云具有很好的稳健性。 相似文献