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1.
在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。 相似文献
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针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除误匹配点对完成粗配准,利用ICP实现精配准。实验结果表明,本文算法相比FPFH和SHOT算法与ICP结合可有效提升配准效率,且配准结果的均方根误差较小。 相似文献
3.
针对三维建模中经典ICP算法在点云重叠度低时配准精度不高的问题，提出一种基于一致性球的配准算法。该算法在寻找对应点方面，将球体的旋转不变性与基于邻域的SVD正交一致性算法结合起来，使得配准算法能够获得较高正确率的对应点，并以此为基础进行扩散，得到更多的对应点；再使用刚性约束对错误点对进行剔除，最后使用四元数法求解变换矩阵。该方法不仅克服了传统ICP配准算法的缺陷，而且精度也优于传统ICP配准算法。 相似文献
4.
提出一种基于采样一致性初始配准（SAC-IA）和正态分布变换（NDT）配准融合的点云配准方法。首先计算出待配准点云和目标点云的快速点特征直方图(FPFH）特征;然后依据该特征,利用SAC-IA算法求出初始转换矩阵,完成初始配准;最后在初始配准的基础上,利用NDT算法对两片点云进行精配准。实验结果表明,该方法的配准精度显著优越于ICP算法,且配准效率也有所提升。 相似文献
5.
针对3D正态分布变换算法在大型场景点云数据配准时效率低的问题,提出一种基于拟牛顿法改进的3D正态分布变换算法。 3D正态分布变换算法主要通过牛顿迭代法进行两视点云最优转换参数求解,但是随着待配准点云数据量的增加,牛顿迭代法需要大量的时间计算Hessian矩阵,增加了算法整体的时间复杂度。本文算法通过拟牛顿法代替牛顿法求解Hessian,改善了3D正态分布变换算法针对大型场景点云数据配准需要大量时间去计算Hessian矩阵的问题。实验表明,本文算法针对大型点云数据不仅能够保持传统3D正态分布变换算法的配准精度,还能提高配准效率。 相似文献
6.
针对规则建筑物点云数据特点,基于测量平差理论,提出一种基于点、面几何特征的点云配准算法。首先利用建筑物点云数据中平面与平面的重合关系,推导了基于特征面的点云配准模型|而后结合基于特征点的点云配准模型,给出基于点、面特征的点云配准模型|最后利用实测数据进行实验,证实该方法能在一定程度上提高点云配准精度。 相似文献
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针对机载点云与航空影像配准精度受点云密度影响较大的问题,本文提出一种交叉点结构特征约束下的机载点云影像配准方法。该方法充分利用激光测距精度较高这一优势,采用点云中的平面结构对影像区域网进行绝对定向约束。首先,利用POS辅助平差后的影像内外方位元素和影像交叉点结构匹配结果,以反投影距离为测度,按照最小二乘准则交会得到交叉点物方结构;然后,在LiDAR点云中自动探测交叉点结构的同名LiDAR平面点;最后,进行交叉点结构特征约束下的航空影像联合区域网平差,得到精确的相机内参数和影像外方位元素。实验结果表明,本文方法在平面和高程方向上均可达到1~2个像素的配准精度。与基于建筑物角特征的配准方法相比,有效克服了点云密度对配准精度的影响,当点云密度较低时,本文方法依然可以取得较高的配准精度。 相似文献
8.
针对传统迭代最近点算法不具备抗差性的难题，利用迭代最近点算法配准残差的分布规律，综合M估计及选权迭代思想，提出改进权重的迭代最近点配准算法。根据每个点对配准计算出对应的初始权重，然后在附加点对权重的基础上使用选权迭代法计算出满足条件的权重，以达到抵御粗差的目的。结果表明，选权迭代过程能合理改善三维空间转换参数计算的结果，提出的改进算法较适合含粗差点的点云数据的配准。 相似文献
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以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时，若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声，会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题，分析球形标靶的特点，探讨小波阈值去噪方法的适用性，并对去噪小波基函数的选取进行实验，提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明，标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明，该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声，单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm，相较标靶球未经去噪的拼接结果，扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm，点云总体配准精度提升约20％，是一种有效的点云数据配准预处理方法。 相似文献
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针对现有由稀到密的加密匹配算法中,初始匹配点可靠性低将导致迭代匹配拓展过程存在较多误匹配的问题,提出一种基于可靠匹配点约束的遥感影像密集匹配算法。首先,利用SIFT匹配点约束直线匹配获得的同名直线构建虚拟匹配点集,结合虚拟匹配点集和SIFT匹配点集建立初始匹配点集;然后,依次采用局部影像信息和局部几何约束对初始匹配点集进行检核剔除错误匹配,主要体现在利用指纹信息和梯度信息构建匹配点局部区域约束剔除较为明显的误匹配点,利用匹配三角网构建局部几何约束剔除由相似纹理产生的误匹配点,得到优化后的可靠匹配点;最后,基于可靠匹配点构建的Delaunay三角网,以三角形重心为加密匹配基元,结合核线约束和仿射变换对其进行迭代匹配拓展,得到最终匹配点集。选取4组资源三号卫星前视数据和后视数据进行实验,结果表明：利用局部纹理特征和局部几何双重约束模型可有效剔除误匹配点得到可靠匹配点,通过可靠匹配点进行迭代匹配拓展得到的密集匹配结果相较于对比算法具有更高匹配精度,在4组数据上其平均匹配精度为95%,具有较好的匹配稳定性。 相似文献
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点云配准技术在国内外各个领域都在不断的发展并且受到广泛关注,不同的配准方法都有其优势与不足。本文针对地面激光扫描获取的多个测站的点云的拼接问题,提出了一种新的配准方法,即在频域中对点云数据进行配准。该方法使用傅里叶变换将点云从空间域变换到频域,利用傅里叶变换可以将旋转、缩放这两个参数与平移参数分离,即可以单独在频域求解旋转和缩放,之后再在此基础上求解平移参数,从而实现对点云的配准。这种方法具有很强的鲁棒性,而且在频域中,不受点云本身噪声点、密度,或者某些结构缺失的影响,且不需要平移的初始估计。最后的实验结果也表明,本文的算法在实现点云配准时与传统的算法相比具有一定的优势。 相似文献
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建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。 相似文献
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由于光学遥感图像和SAR图像具有明显的非线性强度差异,且SAR图像存在斑点噪声,使得其配准存在较大难度。为此,本文结合基于特征和基于区域图像配准方法的优点,并组合为混合模型,提出一种由粗到精的自动配准算法。以光学遥感图像和SAR图像分别为参考图像和待配准图像,先以基于特征点的SAR-SIFT完成粗配准,再以基于区域的ROEWA-HOG完成精配准。① 采用SAR-SIFT算法进行特征点检测和特征匹配来计算图像的仿射变换模型,以消除参考图像和待配准图像之间明显的旋转、尺度和平移差异,至此完成图像粗配准;② 在此基础上利用分块Harris角点检测在参考图像上获得特征点,并根据特征点确定待配准图像上的同名点搜索区域;③ 计算图像的ROEWA梯度,构造以特征点为中心的模板区域内的HOG特征向量,以SSD作为相似性测度搜索待配准图像上的同名点,完成高精度的图像配准;④ 进行图像配准实验,对配准结果进行目视检查和精度评估。经过多组光学与SAR图像配准实验,验证本文算法能够结合基于特征和基于区域的图像配准方法的优点,较好地抵抗光学与SAR图像之间的非线性强度、旋转、尺度、平移差异和SAR图像的噪声影响,并逐步提高配准精度,最终配准精度达到1个像素左右,实现了光学与SAR图像的高精度自动配准,能够满足光学与SAR图像后续综合应用。 相似文献
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利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列。通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度。基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形。通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导。 相似文献
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建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。 相似文献
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针对传统的点特征点云配准算法不能解决缺失同名点的配准问题,从点在平面上的几何关系出发,利用具有较强几何约束能力的直线特征,推导出基于单位四元数表征的无需同名直线端点完全对应的点云配准模型。结果表明,该模型不仅能够同步求解配准参数,还适用于大旋转角的配准问题,同时降低了配准模型对参数初值的要求,增强了配准模型的稳定性和实用性。 相似文献
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随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。 相似文献
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将三维激光扫描技术应用到变形监测中,对三维激光扫描测距、测角、光斑及配准误差进行分析,给出点云误差椭球模型。利用得到的误差椭球半轴长度和点位误差极限值的关系,推导点云变形可监测性指标。最终通过模拟的滑坡实验,验证了该变形可监测性指标的可行性。 相似文献
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激光钻进岩石形成的钻孔的孔形较为复杂,具有较小的孔直径和较高的孔壁粗糙度,使得利用传统方法进行钻孔尺寸的测量较为困难。为了精确钻孔测量和方便孔形研究,提出了一种基于线激光扫描及逆向建模的钻孔建模方法。首先,搭建了线激光扫描平台,建立了空间坐标系,以获取钻孔的三维坐标,构建了钻孔的初始点云数据。其次,在MATLAB中对获取的点云数据进行无效点移除及多视角点云配准,其中,无效点移除利用顺序查找法实现,多视角点云配准则基于迭代最近点（ICP）算法,包括初始配准和精确配准两个阶段。最后,基于Delaunay三角网格划分及曲面重建算法,实现了钻孔模型的重建和可视化。此外,还采用滴液法和切割法进行实际钻孔容积值测量及钻孔轮廓线获取,并与由点云重建的钻孔模型上获取的测算结果进行对比分析,以验证所述方法建立的钻孔模型的精度。结果表明:重建的钻孔模型与实际钻孔之间的误差小于4%,重建的模型能够满足激光岩石钻进钻孔的测量要求,证实了所述方法的可行性。与传统测量方法相比,所述方法属于非接触、非破坏性方法,可重复性测量。 相似文献
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如何快速有效地获取高精度、高分辨率的地理空间信息数据已经成为城市智慧化发展的重要问题,本文分析了三维街景地图的发展现状与目前多数街景数据采集手段存在的问题,介绍了利用中海达一体化移动三维激光测量系统采集点云数据的过程,以及结合徕卡CYCLONE软件进行建模的方法,对原始测量的点云数据进行去噪、平滑、拼接配准等处理后得到目标建筑物精准的表面信息,进而构建三维表面模型,将校正过的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验证明:此方法可快速地获取较为精准的点云数据并且实现对建筑物的快速建模。 相似文献