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提出了一种激光扫描数据和影像融合的方法,通过立体像对匹配获取精确匹配点,并与三维扫描点云进行最邻近迭代配准;在利用网格划分法进行的K邻近点搜索中,采用欧氏距离的选择权迭代逐步实现影像点与激光扫描点的精确配准;利用空间后方交会获取正确的外方位元素,通过摄站点、像点以及激光点之间的共线关系,在相对应影像上进行激光点的像素定位,并提取颜色属性信息。实验结果表明,该算法不但较好地实现了三维地面激光点云数据与CCD影像的精确融合,且对机载激光数据与影像的融合亦可行和有效。
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书书书
第
40
卷
第
5
期
中
国
激
光
Vol.40
,
No.5
2013
年
5
月
犆犎犐犖犈犛犈犑犗犝犚犖犃犔犗犉犔犃犛犈犚犛
犕犪
狔
,
2013
三维激光点云与
犆犆犇
影像融合的研究
邵
杰
张爱武
王书民
孟宪刚
杨玲波
王致华
(首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京
100048
)
摘要
提出了一种激光扫描数据和影像融合的方法,通过 立 体 像 对 匹 配 获 取 精 确 匹 配 点,并 与 三 维 扫 描 点 云 进 行
最邻近迭代配准;在利用网格划分法进行的
犓
邻近点搜索中,采用欧氏距离的选择权迭代逐步实现影像点与激光
扫描点的精确配准;利用空间后方交会获取正确的 外 方 位 元 素,通 过 摄 站 点、像 点 以 及 激 光 点 之 间 的 共 线 关 系,在
相对应影像上进行激光点的像素定位,并提取颜色 属 性 信 息。 实 验 结 果 表 明,该 算 法 不 但 较 好 地 实 现 了 三 维 地 面
激光点云数据与
CCD
影像的精确融合,且对机载激光数据与影像的融合亦可行和有效。
关键词
激光光学;配准;最邻近迭代;共线方程;外方位元素;像素定位
中图分类号
TN959.3
文献标识码
A
犱狅犻
:
10.3788
/
犆犑犔201340.0514001
犚犲狊犲犪狉犮犺狅狀犉狌狊犻狅狀狅犳3犇 犔犪狊犲狉犘狅犻狀狋犆犾狅狌犱狊犪狀犱犆犆犇犐犿犪
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犵
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犵
犡犻犪狀
犵
犪狀
犵
犢犪狀
犵
犔犻狀
犵
犫狅
犠犪狀
犵
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(
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3
犇犐狀
犳
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狇
狌犻狊犻狋犻狅狀犪狀犱犃
狆狆
犾犻犮犪狋犻狅狀狅
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,
犆犪
狆
犻狋犪犾犖狅狉犿犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋
狔
,
犅犲犻
犼
犻狀
犵
100048
,
犆犺犻狀犪
)
犃犫狊狋狉犪犮狋
犃犳狌狊犻狅狀犿犲狋犺狅犱狅犳犾犪狊犲狉狊犮犪狀狀犻狀
犵
犪狀犱犻犿犪
犵
犲犻狊
狆
狌狋犳狅狉狑犪狉犱.犐狀狋犺犻狊犿犲狋犺狅犱
,
犪犮犮狌狉犪狋犲犿犪狋犮犺犻狀
犵狆
狅犻狀狋犻狊
狅犫狋犪犻狀犲犱犫
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犵
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犵
犳犻狉狊狋犾
狔
,
犪狀犱狋犺犲犪犱
犼
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犵
犻狊狋狉犪狋犻狅狀犻狊犳犻狀犻狊犺犲犱狑犻狋犺狋犺狉犲犲犱犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾
(
3犇
)
狊犮犪狀狀犻狀
犵狆
狅犻狀狋狊.犐狀狋犺犲狊犲犪狉犮犺犻狀
犵
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狆
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狉犻犱
狆
犪狉狋犻狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱
,
狋犺犲狅
狆
狋犻狅狀犻狋犲狉犪狋犻狅狀狅犳犈狌犮犾犻犱犲犪狀
犱犻狊狋犪狀犮犲犻狊狌狊犲犱狋狅
犵
狉犪犱狌犪犾犾
狔
狉犲犪犾犻狕犲狋犺犲犪犮犮狌狉犪狋犲狉犲
犵
犻狊狋狉犪狋犻狅狀狅犳犻犿犪
犵
犲
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狅犻狀狋狊犪狀犱犾犪狊犲狉狊犮犪狀狀犻狀
犵狆
狅犻狀狋狊.犝狊犻狀
犵
狋犺犲
狊
狆
犪犮犲狉犲狊犲犮狋犻狅狀犳狅狉犮狅狉狉犲犮狋犲犾犲犿犲狀狋狊狅犳犲狓狋犲狉犻狅狉狅狉犻犲狀狋犪狋犻狅狀
,
狋犺狉狅狌
犵
犺狋犺犲犮狅犾犾犻狀犲犪狉狉犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻
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狅犳
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犼
犲犮狋犻狏犲犮犲狀狋犲狉
,
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犵
犲
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,
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犻狓犲犾犾狅犮犪狋犻狅狀狅犳犾犪狊犲狉
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狅犻狀狋犻狀狋犺犲犮狅狉狉犲狊
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狅狀犱犻狀
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,
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犵
狅狉犻狋犺犿狀狅狋狅狀犾
狔
犺犪狊犪犫犲狋狋犲狉
狆
犲狉犳狅狉犿犪狀犮犲狋狅狉犲犪犾犻狕犲
狋犺犲犪犮犮狌狉犪狋犲犳狌狊犻狅狀狅犳3犇狊狌狉犳犪犮犲犾犪狊犲狉
狆
狅犻狀狋狊狑犻狋犺犆犆犇犻犿犪
犵
犲
,
犫狌狋犪犾狊狅犻狊犳犲犪狊犻犫犾犲犪狀犱犲犳犳犲犮狋犻狏犲犳狅狉狋犺犲犳狌狊犻狅狀狅犳
犪犻狉犫狅狉狀犲犾犪狊犲狉犱犪狋犪狑犻狋犺犻犿犪
犵
犲.
犓犲
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狑狅狉犱狊
犾犪狊犲狉狅
狆
狋犻犮狊
;
狉犲
犵
犻狊狋狉犪狋犻狅狀
;
犪犱
犼
犪犮犲狀狋犻狋犲狉犪狋犻狅狀
;
犮狅犾犾犻狀犲犪狉犻狋
狔
犲
狇
狌犪狋犻狅狀
;
犲犾犲犿犲狀狋狊狅犳犲狓狋犲狉犻狅狉狅狉犻犲狀狋犪狋犻狅狀
;
狆
犻狓犲犾犾狅犮犪狋犻狅狀
犗犆犐犛犮狅犱犲狊
140.6910
;
150.0155
;
280.3400
收稿日期:
20130104
;收到修改稿日期:
20130204
基金项目:国家科技支撑计划(
N2012BAH31B01
)和北京市教委重点项目(
KZ201310028035
)资助课题。
作者简介:邵
杰(
1988
—),男,硕士研究生,主要从事计算机视觉、三维信息获取与应用等方面的研究。
Email
:
shao
j
ie.1988
@
163.com
导师简介:张爱武(
1972
—),女,博士,教授,主要从事三维信息获取与处理、计 算 机 视 觉 与 模 式 识 别、图 像 处 理 等 方 面 的
研究。
Email
:
zhan
g
aw98
@
163.com
1
引
言
激光雷达能 够 快 速 获 取 地物 的三 维(
3D
)点 坐
标,并返回地物反射信号的强度,但是却难以获取地
物的纹理信息,这给三 维 激光 点 云数 据 的处 理 和理
解带来了很大 困难
[
1
]
。为了 解 决这 个 问题,目 前 的
激光扫描设备基本都 和 数码 相 机结 合 在一 起 使用
,
通过数码影像丰富的纹理信息来弥补三维激光点云
的不足,因此,如何准确地配准两种数据便成了研究
的重点。目前比较通用的方法是利用点云数据提供
的高精度数字 高 程 模 型 (
DEM
)数 据 直 接 与 影 像 进
行叠加,以实现两者的融合
[
2
~
4
]
。文献[
5
]提出了一
种基于定位 定 向 系统 (
POS
)数 据 的 车 载面 阵
CCD
05140011
中
国
激
光
影像与激光点云融合 处理 研 究的 方 法,该方 法 借助
惯导系统,通过共线方 程 理论 解 算出 激 光点 云 在对
应影像上的像素坐标,从而 进 行激 光 点云 的 颜色 赋
值。综合上述这些方 法可 发 现有 一 个共 同 点,即都
在先验惯导系统记录 的位 姿 数据 下
,通 过差 分 处理
为影像提供高精 度 的外 方 位元 素。由此 可 见,影像
的外方位元素是实现激光点云数据与影像融合的必
要前提
。
文献[
6
]在无惯导系统的情况下,对摄像机位置
和姿态进行了估计,通 过 运动 视 觉对 像 素点 的 三维
坐标进行求解
,并将各 影 像序 列 获取 的 三维 点 云借
助迭代最近点(
ICP
)算 法进行 了点集 与点集 之间的
配准,其中也对激光扫 描 的点 云 数据 与 通过 影 像求
取到的特征三维坐标点 进行 了 配准。文 献[
7
]提出
了一种基于
ICP
算法的配 准方法,该方法将 图 像匹
配过程中产生的误匹 配 点也 加 入到 了 算法 过 程中,
虽然后面采用了稳健 估计 以 抑制 误 匹配 点,但这 样
不但加大了算法的复 杂度,而 且初 始 阶段 也 不能 提
供一个相对准确的初 始值,很 容易 出 现收 敛 不到 正
确位置的可能。而且 基 于双
CCD
交会 测 量的 图 像
匹配复杂、作用距离近,测量精度随距离增加也会降
低
[
8
]
。本文提出的 算法 基 于单 目 摄像 机 激 光 测 距
传感器的 测量系 统
[
9
]
,不建立 在显式 描述激 光与图
像的对应同名点及先验的
POS
系统上,而是通过获
取与影像特征点精确 配 准的 一 定数 量 激光 扫 描点,
解算出各影像正确的外方位元素,然后利用激光点、
像点以及摄站点之间 的共 线 关系,在 相应 影 像上 进
行激光点的像素定位
,从 而获 取 激光 扫 描点 云 的颜
色属性信息,即可实现两者的融合。
2
模型建立
2.1
2犇3犇
配准
ICP
算法最初 由
Besl
等
[
10
]
提出,是 实现 两 个三
维点集最优匹配的几何变换的迭代优化过程,且在三
维点云匹配中被广泛应用
[
11
]
。本文在
ICP
算法的思
路上
,提出了一种适用于影像与三维激光点云精确配
准的方法,即将其中一个激光扫描获取的三维点集由
立体像对获得的三维点来代替。因此,也就可以间接
地实现二维(
2D
)与
3D
数据之间的配准。
对 于 被 扫描 物体 同时 拍摄 了一 定重 叠度 的影
像,通过结合基于尺度不变特征变换(
SIFT
)
[
12
]
和随
机抽样一致性(
RANSAC
)
[
13
]
算法 的 立 体 匹 配 可 获
得一定 数 量 的 精 确 匹 配 点,从 中 提 取 若 干 特 征 点
犘
1
=
{
狆
1
犻
,
犻
=
0
,
1
,
2
,…,
狀
}及
犘
2
=
{
狆
2
犻
,
犻
=
0
,
1
,
2
,…,
狀
}。设激光扫描点云为
犃
=
{
犪
犻
,
犻
=
0
,
1
,
2
,…,
犿
},其中
犿
>
狀
。然后通过人工在激光点云中给定若
干个与图像特征点对 应 的粗 略 连接 点 集,可算 得一
个初始空间的三维相似变换矩阵
犜
0
,从而 可获得 在
激光扫描系统下初始的摄站坐标
犛
1
、
犛
2
和旋转矩阵
犚
1
、
犚
2
,借助运动立体视觉
[
14
]
原理 可 得到 立 体像 对
匹配出的三维点集
犅
=
{
犫
犻
,
犻
=
0
,
1
,
2
,…,
狀
}。激光
扫描点与图像匹配点并不是同名点,因此,它们之间
的对应关系由最邻近 关 系确 定,并在 迭 代过 程 中不
断修正,使得点集
犅
能最好地配准到扫描点云
犃
上,
从而也就实现了
2D3D
的最好 配准,而这个解 算过
程则是一个典型的最优化问题。
2.2
改进的检索策略
由于激光 扫描点 的数据 量一般 很大,而且点都
处于无序的存储状态
,所 以理 论 上需 要 遍历 整 个点
云
,显然这种方式是非常耗时的,因此需要一种快速
邻近点搜索方 法。 本 文 通 过 对 点 云 的
犓
邻 近 点 求
解来进行点集
犅
的修正,点云的
犓
邻近点是指在点
集中搜索某个点的
犓
个最邻近点。
由于
ICP
算 法 在 每次 迭 代 时 都 需 要 不 断 查 找
当前点在另一集合中 的最 邻 近点,这 里采 用 对点 云
进行网格划 分 的 方 法
[
15
]
开 展 影 像 特 征 点 在 扫 描点
云中匹配区域 的
犓
邻 近 点 检 索。 设 提 取 出 对 应 区
域的点 有
狀
个,即
犎
(
犡
犻
,
犢
犻
,
犣
犻
),
犻
=
1
,
2
,…,
狀
,将
它们按
犡
、
犢
、
犣
坐标值的大小进行三维排序,首先对
犡
方向进行排序;若
犡
值相同,则比较
犢
的值;若
犢
值相同,则比较
犣
的坐标值。若经过立体像对匹配出
的三维点集
犅
中某一点
犗
的坐标为(
狉
,
狊
,
狋
),设一个
适当的距离阈值为
犱
,那么在
犡
、
犢
、
犣
方向上分别以
犗
为中心,沿着正反 两个方 向依次 搜索得 到一个 点
集
犙
,那么该点集
犙
内必然包括了点
犗
的
犓
邻近点,
且满足以下条件:
犙
(
狉
犓
,
狊
犓
,
狋
犓
)
=
{
狉
-
犱
≤
狉
犓
≤
狉
+
犱
,
狊
-
犱
≤
狊
犓
≤
狊
+
犱
,
狋
-
犱
≤
狋
犓
≤
狋
+
犱
},(
1
)
式中
狉
犽
,
狊
犽
,
狋
犽
分别为点集
犙
内
犓
个点的三维排序坐
标。分别在
犡
、
犢
、
犣
的坐标序列中取点
犗
附近一定数
量的点即可保证该点
犓
邻近点被取到。然后计算这
些点到点
犗
的距离并按从小到大排序,取前
犓
个点
即完成了三维点集
犅
中任一点的
犓
邻近点获取,并
取这
犓
个点的平 均 值 作 为 立 体 像 对 匹 配 点 在 激 光
扫描点云中 新的位 置
犗′
犻
(
狉
犻
,
狊
犻
,
狋
犻
)。传统
ICP
算法
主要是针对点集到点 集的 配 准,根据 残 差平 差 和所
构成的目标函数值来 判断 迭 代是 否 结束,而 本文 的
对象则是每个单点到对应区域点集的匹配过程。因
05140012
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