多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究-论文.pdf

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1、第39卷第9期武汉大学学报·信息科学版VO1．39NO．92014年9月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversitySept．2014DOI：10．13203／j．whugis20l30035文章编号：1671-8860(2014)09—111407多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究李健王宗敏马玉荣田智慧l郑州大学水利与环境学院，河南郑州，4500012郑州大学图书馆，河南郑州，45000l摘要：针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题，提出了基于地面激光点云强度信息

2、的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先，将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像，采用基于图形处理器(GPu)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点，剔除粗差；然后，反算得到特征点在三维点云中的坐标，并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接，可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。关键词：地面激光；点云数据拼接；2D-3D全自动拼接；三维特征点精炼；点云衍生信息中图法分类号：P237．3；TP751文献标志码：A地面激光扫描仪获得扫描对象完整的点云数来确定初始配

3、准参数。文献[9]提出了基于傅立叶据信息需经过多站扫描，而每站扫描获取的点云变换频率域的初值计算方法。文献[10]利用初配数据只能覆盖扫描对象的部分区域，且每站点云准旋转对称物体的正面和背面，使用3DHough变数据坐标系都相对独立。只有经过拼接才能将多换来寻找初始近似的三维相似变换参数，然后利用站扫描转换到统一的坐标系统中，进而得到扫描点到切平面距离误差最小公式完成配准。文献对象完整的点云数据。将不同视点和坐标系统中[11]在三维点云数据中搜索对应的特征线和面代的点云数据统一到固定坐标系统的过程叫做点云替二维空间中强度图像进行配准，利用

4、图像算法配数据拼接。点云数据多站拼接是点云数据处理的准各个单独的扫描站到中心站。文献[12]使用旋基础和关键。目前，多站点云数据拼接算法中具转图像中的点对完成配准，用几何特征一致性寻找有代表性和适用性的算法有基于最近点迭代的同名点，并求取刚性转换参数，最后通过改进ICPICP算法[1]、基于点云表面三维几何特征的拼接算法精炼和修正转换关系。文献[13]针对人工建算法和基于强度图像的拼接算法等。筑物中存在的几何特征关系对点云数据进行配准。最原始的ICP算法是在两个点集中寻找邻根据点云数据中平面与平面的重合关系，推导点在近点对，估计刚性旋转参

5、数，并应用于一点集，然平面上和平面法线平行的两种线性不等约束条件；后进行迭代运算直到收敛为止l3]。ICP算法存在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约在一些不足：①计算的同名点对邻域最小值必是束条件组成了附有约束条件的配准模型。这种配全局最小值；②从计算代价方面来看耗时较多，准模型适用于规则的人工建筑物。因为ICP算法不仅需要通过迭代运算求最小值，从以上国内外对多站点云数据拼接研究的现而且需用搜索算法找到一点集里每个点在另一点状中可以看出，ICP及其改进算法需要精确初始集里对应的点。文献[5—7]对ICP算法进行了改拼接参数，且需通过

6、迭代求取最佳转换参数。基进，采用多分辨率尺度搜索和邻近搜索同名点来于三维特征的拼接算法在三维点云数据中寻找特提高同名点搜索的效率和精度。总之，ICP算法征以及同名点较困难，运算量大、效率低且三维匹需设定初始拼接参数，且精度受初始拼接参数的配得到的同名点误差也较大。利用地面激光点云影响。文献E8]提出了一种基于三维骨架的方法，数据衍生信息如强度信息、反射率信息、距离信首先从两个深度图像中提取骨架，然后进行匹配息，生成点云数据的强度影像、反射率影像、距离收稿日期：2Ol4—0411项目来源：河南省教育厅教学技术重点研究项目(14A420002

7、)。第一作者：李健，博士。讲9币，现从事LiDAR点云数据处理与应用及三维重建方面的研究。Email：lijian5277@163．cori1第39卷第9期李健等：多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究图像，通过影像匹配得到对象特征以及同名点。率、反射强度、点到扫描仪中心的距离、水平角、垂该方法效率高，但噪声影响较大，误匹配较多且未直角以及偏差值等信息，这些信息被称为地面激实现自动拼接，不能满足多站点云高精度拼接的光点云的衍生信息，在点云数据处理过程中常常需要。因此，目前多站点云数据拼接仍存在精度被忽略。在点云数据分类、分割、特征提取过

8、程不高、拼接效率较低、自动化拼接程度不高等问中，只用点云数据的空间几何信息不能满足要求，题。针对这些问题，本文提出了2D一3D多站点云故将点云数据的衍生信息作为点云数据处理的一数据的高精度全自