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为了进一步研究建筑物密集区域多站地面激光雷达(LiDAR)点云数据的配准问题,该文提出一种基于平面特征的地面LiDAR数据配准方法:对点云数据进行分割获取平面信息;人工选择典型的平面,对相应的点云数据进行平面拟合,得到相应法向量;利用罗德里格矩阵的性质,建立三维激光扫描数据配准模型。实验结果表明,该方法的配准精度较高、计算速度快,可以取得较好的点云配准效果。 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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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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针对由于多视点云的密度不同，将同名特征点作为配准基元的点云配准方法无法找到具有精准对应关系的点对，从而存在配准精度不高的问题，该文提出一种基于同名特征平面的点云配准方法。该方法将坐标原点在同名特征平面上的投影点作为同名特征点，以空间点面关系具有旋转不变性为约束条件，引入对偶四元数描述空间变换参数，基于最小二乘准则构建目标函数，利用Levenberg-Marquardt法解决配准模型的非线性优化问题。最后通过实测数据实验验证算法的正确性与有效性。结果表明：该方法能够实现实际场景中建/构筑物的多视点云配准；采用Levenberg-Marquardt法在迭代过程中可有效避免局部最小陷阱；对偶四元数有效减少了解算空间变换参数中的耦合误差。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(12)
三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基元,根据平面法向量方向,划分平面基元组,然后借助基元组搜索同名平面,利用单位四元数法估计转换参数。实验结果表明,该方法适用于建筑物场景,能够实现点云的自动配准。 相似文献
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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
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作为点云数据处理的关键步骤,点云数据配准的结果直接影响后续数据处理的精度。基于人工标靶和ICP思想的传统配准方法存在受环境影响、初始条件限制以及特征点提取困难等问题。针对传统地面激光扫描点云数据的高精度配准方法主要依赖人工标靶和特征点选取等局限,提出了一种改进的粒子群优化算法,以法向量叉积代数和最小作为适应度函数,对相邻点云重叠区域内的所有数据进行高效的全局搜索,在选取最佳配准点的基础上实现了散乱点云的精确配准。通过对多站扫描的高陡边坡岩体点云数据进行整体配准,并与ICP等经典算法进行对比实验,结果验证了本方法的可行性、有效性和稳定性,可以有效解决配准过程中标靶或同名特征点不易寻找的问题。 相似文献
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基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建（构）筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。 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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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
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针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法。该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向地面投影,生成点云分布矩阵并将其转化为二值图,利用Hough变换算法提取直线,并利用直线方程求取交点得到备选墙线;最后将备选墙线和墙线点云二值图进行叠加从而获取最终建筑墙线。 相似文献
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建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。 相似文献
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高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。 相似文献
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点云具有数据量大、无拓扑结构等特点,现有的深度学习语义分割模型难以充分挖掘大范围邻域内点云中所隐藏的几何特征。由此提出了一种基于空洞邻域并结合角度等几何特征作为模型输入的点云语义分割模型。首先,在局部邻域构建过程中,将图像处理的空洞卷积操作扩展至点云,建立空洞邻域结构,以扩大感受野;然后,在特征提取过程中,将中心点与邻域点之间相对坐标、距离、角度等基本几何特征作为模型输入,最大程度挖掘邻域内的几何特征;最后,基于所提邻域结构与特征提取算法构建了点云语义分割模型。采用Semantic3D数据集进行实验验证,结果表明,所提模型分割效果优于对比的点云语义分割算法,空洞邻域与局部几何输入特征能够有效改善点云语义模型的性能。 相似文献