多测站激光点云数据的配准方法介绍

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1、2010年第11期葛晓天，等:多测站激光点云数据的配准方法15文章编号:0494-0911(2010)11-0015-03中图分类号:P237文献标识码:B多测站激光点云数据的配准方法1，211，222葛晓天，卢小平，王玉鹏，卢遥，李团好(1．河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室，河南焦作454000;2．河南理工大学测绘学院，河南焦作454000)RegistrationMethodofLaserPointCloudDatainMulti-stationsGEXiaotian，LUXi

2、aoping，WANGYupeng，LUYao，LITuanhao摘要:三维激光扫描技术及其获取的点云数据处理技术是当前测绘领域研究的热点。多测站配准是处理点云数据的关键步骤之一，配准的方法将直接影响到后续的数据处理及三维建模的精度。采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的精确配准方法，结合某建筑物实例研究，获得较为精确的配准后点云数据，证明了此方法的有效性和可行性。关键词:三维激光扫描;多测站;点云数据;配准;最邻近迭代算法(ICP)［1］精确配准方法，通过实例进行了研究，获得了较一、引言好

3、的配准效果。三维激光扫描技术是国际上近几年发展起来二、点云数据的配准的一项高新技术，它的出现是测绘领域中继GPS全球定位技术以来的又一次技术革命。与传统的测三维激光扫描系统对目标扫描一次只能得到绘技术不同，三维激光扫描技术主要是面向高精度一个侧面的点云数据，要获取完整的、全方位的三三维建模，其原理是利用激光测距，密集地记录目维表面信息，必须采用多测站、多视点扫描方能实标物体的表面三维坐标、反射率和纹理信息，对空现。由于扫描系统在不同位置扫描时其坐标系不间目标进行真实的三维记录。此外，三维激光扫描一致

4、，因此需要将多个测站扫描的点云数据进行拼技术还具有非接触性、扫描速度快、精度高、数据信接，并转换到统一的坐标系，才能获得物体表面完息丰富、全数字化等特点，目前在古建筑文物保护、整的形状信息，整个过程就是点云数据的配准。数字城市建模、变形监测、工程管线、生物医药等领设三维激光扫描仪在两个不同测站获得的点域均得到了广泛应用，取得了一定的成果。云数据集合为P、Q，pi、qi为P、Q内(pi(x，y，z)∈P，三维激光扫描数据的处理流程，主要包括点云qi(X，Y，Z)∈Q)同一目标点在不同坐标系下的构数据的

5、获取、去噪、配准、构建格网、三维建模等。像即同名点对。配准就是将这两个点云集合中同点云数据是由地面三维激光扫描仪来完成，包括准名点对(pi，qi)进行同一刚体变换(R，T)，即备工作、方案制订、外业点云和影像数据获取。去éXùéxù噪处理是将点云数据中的噪声点剔除，减少数据冗êYú=Rêyú+T(1)余，从而提取出空间目标的特征信息。构建格网是êúêúëZûëzû将目标表面点云数据以格网形式表现出来，通常采式(1)称为空间相似变换公式，是点云配准的基本用三角格网来描述模型表面。三维建模是经过一公式。

6、式中，T为平移矩阵;R为旋转矩阵(正交系列的数据处理后，对点云数据进行三维模型重阵)。建，提供有用的信息。其中配准是处理点云数据的由于噪声点的存在，两组点云数据集P、Q中并关键步骤，配准的方法将直接影响到后续的数据处不总是存在同名点对，配准实际上是使下列目标函理及三维建模的精度。目前配准的方法主要有基［1-4］数值最小于点集配准、基于特征配准以及ICP算法。本文F(R，T)=∑[Rp+T－q]2=min(2)采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的ii收稿日期:2010-09-01基金项目:2

7、009年国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2009CB226107);河南省2009年基础与前沿技术研究计划项目(092300410056)作者简介:葛晓天(1987—)，男，安徽滁州人，硕士生，主要从事摄影测量与遥感领域的研究。16测绘通报2010年第11期配准过程分为两个步骤:首先是确定同名点法(ICP)。对，解算旋转矩阵R和平移矩阵T;然后进行配准，ICP搜索最邻近点的方法主要有点到点搜索即确定配准目标函数并获取最佳变换参数。法、点到面搜索法和点到投影搜索法。点到点搜索法是ICP算法

8、中最经典的一种方法，运用kd-tree的三、配准算法算法，依据源曲面上的一个点q，在目标曲面上找到同名点对的确定直接影响到配准的精度。在对应于点q距离最近的点p。点到面搜索法是依据实际作业过程中，由于激光斑点的大小、激光扫描源曲面上点q的切平面的法向量，相交于目标曲面仪的设置、扫描距离的不同等因素的影响，很难保的点p1，根据目标曲面上点p1求出经过点p1的切证在不同测站点获取同一目标点。因此，这就需要平面，然后得到原曲面上点q到经过点p1的切平面先进行粗略配准，然后再