地面LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與影像融合方法研究.pdf

1、針對(duì)掃描點(diǎn)云由于遮擋或者掃描儀在某些地方無(wú)法設(shè)站等產(chǎn)生點(diǎn)云空洞或點(diǎn)云不完整的問(wèn)題,在深入分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)和攝影測(cè)量技術(shù)原理和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,圍繞點(diǎn)云配準(zhǔn)和攝影測(cè)量輔助的點(diǎn)云空洞修補(bǔ)問(wèn)題,重點(diǎn)探討了基于改進(jìn)算法的傳統(tǒng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)和影像生成的點(diǎn)集與掃描點(diǎn)云的融合問(wèn)題。在對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,利用點(diǎn)云所含的內(nèi)在幾何屬性,提出了基于曲率序列的配準(zhǔn)算法以及基于鄰域點(diǎn)集各維“能量強(qiáng)度”的配準(zhǔn)算法。將配準(zhǔn)的點(diǎn)云作為源點(diǎn)云,分析點(diǎn)云空洞部分,拍攝空洞

2、處多張重疊影像,通過(guò) SfM算法原理生成特定對(duì)象的三維點(diǎn)集,將源點(diǎn)云與該三維點(diǎn)集進(jìn)行融合,填補(bǔ)空洞,獲取完整點(diǎn)云,基于Geomagic完成對(duì)象建模。最后,基于點(diǎn)的高斯曲率極值特性進(jìn)行基于特征的數(shù)據(jù)壓縮。論文主要工作及結(jié)論為:
　　1.對(duì)點(diǎn)云獲取及預(yù)處理過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)分析,針對(duì)掃描點(diǎn)云不可避免的會(huì)引入噪聲的問(wèn)題,重點(diǎn)研究點(diǎn)云去噪算法,并針對(duì)實(shí)際地形掃描點(diǎn)云利用逐級(jí)最小二乘擬合算法進(jìn)行去噪,證明了該算法具有一定的可行性和較高的精度;研究

3、點(diǎn)云中任一點(diǎn)處法向量求取算法,并對(duì)各算法的效率和精度進(jìn)行比較;由于鄰域取值對(duì)點(diǎn)云后續(xù)處理有較大的影響,研究鄰域大小與曲率的關(guān)系,得到兩者關(guān)系曲線。
　　2.對(duì)經(jīng)典配準(zhǔn)算法進(jìn)行深入研究,針對(duì)其效率和精度問(wèn)題,提出了基于Delaunay剖分以及基于曲率加權(quán)改進(jìn)算法,并測(cè)試了算法性能;在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換過(guò)程中,引入了隨機(jī)抽樣一致性(RANSAC)算法剔除誤匹配點(diǎn),實(shí)驗(yàn)表明,該算法可以提高結(jié)果的精確度;基于上述算法,針對(duì)實(shí)際點(diǎn)云,提出了基于曲率和

4、基于協(xié)方差特征值的點(diǎn)云自動(dòng)化配準(zhǔn)算法,實(shí)例驗(yàn)證表明,該算法可以獲得較好的效果,具有較高的精度和魯棒性。
　　3.為了修補(bǔ)三維激光掃描點(diǎn)云中的復(fù)雜空洞,采用基于攝影測(cè)量的方法。針對(duì)非專業(yè)相機(jī)拍攝的多張重疊影像生成三維點(diǎn)集問(wèn)題,研究了根據(jù)運(yùn)動(dòng)生成結(jié)構(gòu)(SfM)的攝影測(cè)量算法理論,基于多步程序及改進(jìn)算法生成攝影測(cè)量坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)集;針對(duì)掃描點(diǎn)云空洞和由于無(wú)法設(shè)站導(dǎo)致某站點(diǎn)云缺失的問(wèn)題,利用生成的三維點(diǎn)集基于三維尺度因子迭代算法填補(bǔ)該空