本文關(guān)鍵詞：不同視角下建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)的研究

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【摘要】：激光掃描技術(shù)因具有連續(xù)、自動(dòng)、不接觸和快速地采集高分辨率空間三維數(shù)據(jù)的特點(diǎn),正逐步成為建筑物三維重建及數(shù)字城市中的新研究熱點(diǎn)。為構(gòu)建一個(gè)完整的建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),需要對(duì)不同視角下獲取的建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。為此,本文以建筑物的三維重建為背景,重點(diǎn)研究了不同視角下建筑物L(fēng)i DAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問(wèn)題。主要工作如下:1.針對(duì)建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)采用基于FPFH特征描述子的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí),僅采用距離閾值法剔除錯(cuò)誤的對(duì)應(yīng)關(guān)系后仍然存在著許多誤匹配點(diǎn),導(dǎo)致配準(zhǔn)精度不足的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的配準(zhǔn)算法。該算法在基于距離閾值法剔除誤匹配點(diǎn)的基礎(chǔ)上,加入了消除重復(fù)匹配點(diǎn)的約束條件,并利用特征點(diǎn)處的法向量進(jìn)行約束,完成對(duì)剩余誤匹配點(diǎn)的剔除,最后對(duì)建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的配準(zhǔn)算法可以很好地完成建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的配準(zhǔn),提高配準(zhǔn)的精度。2.針對(duì)傳統(tǒng)的CPD配準(zhǔn)算法計(jì)算復(fù)雜度高,大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)難以直接采用此算法進(jìn)行配準(zhǔn)的問(wèn)題,提出了一種基于ISS特征點(diǎn)的快速CPD建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的配準(zhǔn)算法。首先,對(duì)建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)采用ISS算法提取特征點(diǎn),減少建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的數(shù)據(jù)量規(guī)模;其次,將提取得到的不同視角下建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的ISS特征點(diǎn)采用CPD算法進(jìn)行配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的配準(zhǔn)算法簡(jiǎn)單有效、穩(wěn)定可靠,提高了建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云采用CPD算法配準(zhǔn)的效率。3.由二維圖像的配準(zhǔn)算法與建筑物豐富的結(jié)構(gòu)信息得到啟發(fā),提出了一種基于降維的建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。該方法采用降維的思想,首先,采用最小二乘法對(duì)建筑物的立面進(jìn)行擬合,形成建筑物的投影面;其次,將建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云垂直投影到建筑物的投影面,最大限度的保持了建筑物固有的結(jié)構(gòu)信息;然后,將投影點(diǎn)進(jìn)行重采樣生成二維圖像,利用模板匹配法求出圖像的同名點(diǎn);最后,將圖像的同名點(diǎn)索引回到建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中,完成配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的配準(zhǔn)算法,可以準(zhǔn)確地獲取建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的同名點(diǎn),有效地完成建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的配準(zhǔn)。
【關(guān)鍵詞】：點(diǎn)云配準(zhǔn) 建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云 FPFH描述子 ISS算法 CPD算法 模板匹配 降維 重采樣
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU198;TN249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景和研究意義9-10
• 1.2 點(diǎn)云配準(zhǔn)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及問(wèn)題10-14
• 1.2.1 基于足點(diǎn)分布的配準(zhǔn)算法11-12
• 1.2.2 基于特征的配準(zhǔn)算法12-14
• 1.3 研究目標(biāo)14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 地面激光掃描儀簡(jiǎn)介16-21
• 2.1 地面激光掃描儀的基本工作原理16-18
• 2.2 典型的地面激光掃描儀簡(jiǎn)介18-21
• 第3章 基于 FPFH 特征描述子的建筑物 LiDAR 點(diǎn)云配準(zhǔn)算法21-36
• 3.1 引言21
• 3.2 配準(zhǔn)流程概述21-22
• 3.3 點(diǎn)云特征描述22-28
• 3.3.1 點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)提取22-24
• 3.3.2 點(diǎn)云的表面法線24
• 3.3.3 點(diǎn)特征直方圖（PFH）描述子24-26
• 3.3.4 快速點(diǎn)特征直方圖（FPFH）描述子26-28
• 3.3.5 PFH和FPFH的區(qū)別28
• 3.4 對(duì)應(yīng)關(guān)系估計(jì)28-30
• 3.4.1 特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)估計(jì)28-29
• 3.4.2 奇異值法解變換矩陣29-30
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-35
• 3.6 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于ISS特征點(diǎn)的快速CPD建筑物L(fēng)IDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 ISS算法36-37
• 4.3 CPD算法模型37-40
• 4.3.1 極大似然估計(jì)37-38
• 4.3.2 CPD配準(zhǔn)算法目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造38-39
• 4.3.3 EM算法解變換參數(shù)39-40
• 4.4 算法流程概述40-41
• 4.5 算法復(fù)雜度分析41
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-47
• 4.7 本章小結(jié)47-48
• 第5章 基于降維的建筑物L(fēng)IDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法48-62
• 5.1 引言48
• 5.2 配準(zhǔn)算法概述48-49
• 5.3 建筑物L(fēng)IDAR點(diǎn)云的降維49-52
• 5.3.1 建筑物投影面的確定49-50
• 5.3.2 點(diǎn)云投影50-51
• 5.3.3 投影點(diǎn)采樣51-52
• 5.4 基于平方差的模板匹配52-53
• 5.5 點(diǎn)云同名點(diǎn)的索引53-54
• 5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-61
• 5.7 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 論文的工作總結(jié)62-63
• 6.2 問(wèn)題與展望63-64
• 致謝64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 在學(xué)期間科研成果情況70

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