【摘要】：近年來(lái),三維激光掃描技術(shù)以其測(cè)速快、精度高、無(wú)接觸測(cè)量等優(yōu)勢(shì),被越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè),而多視點(diǎn)云配準(zhǔn)是三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)中的一項(xiàng)核心技術(shù)。隨著社會(huì)的發(fā)展與現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)的進(jìn)步,各行各業(yè)多視點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的精度要求也在不斷的提高。而配準(zhǔn)的精度實(shí)際上就在于兩兩測(cè)站間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)的求解。本文通過(guò)對(duì)幾種主要的多視點(diǎn)云配準(zhǔn)算法進(jìn)行研究,提出一種多視點(diǎn)云配準(zhǔn)的新算法,并詳細(xì)推導(dǎo)其解算方法與過(guò)程,通過(guò)MATLAB語(yǔ)言加以算法實(shí)現(xiàn),進(jìn)行精度的評(píng)定與比較,主要研究?jī)?nèi)容如下:通過(guò)對(duì)迭代最近點(diǎn)(Iterative Closest Point,ICP)算法進(jìn)行研究,推導(dǎo)了基于奇異值分解法的經(jīng)典ICP算法解算過(guò)程,并基于二維Delaunay三角剖分法,詳細(xì)闡述了三維Delaunay點(diǎn)集搜索法的基本原理與方法,推導(dǎo)了快速搜索配對(duì)最鄰近點(diǎn)集的Delaunay-ICP算法,實(shí)現(xiàn)了 ICP算法時(shí)間效率上的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:Delaunay-ICP算法與經(jīng)典ICP算法參數(shù)解算結(jié)果相同、精度相同,但計(jì)算效率優(yōu)于傳統(tǒng)的ICP算法,Delaunay-ICP算法較傳統(tǒng)ICP算法提高了約27.94%。同時(shí),驗(yàn)證了 ICP算法不適用于大旋轉(zhuǎn)角度間的測(cè)站間配準(zhǔn)的缺陷,針對(duì)一些旋轉(zhuǎn)角度較小的測(cè)站間配準(zhǔn),ICP算法具有較好的效果,但面對(duì)旋轉(zhuǎn)角度較大的情況,ICP算法則無(wú)法找到其正確的對(duì)應(yīng)點(diǎn),導(dǎo)致解算結(jié)果完全錯(cuò)誤。分別基于經(jīng)典最小二乘(Least Squares,LS)和非線性最小二乘,推導(dǎo)了多視點(diǎn)云配準(zhǔn)的線性模型和非線性模型的基本解法,并通過(guò)不同案例進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明:當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度較小時(shí),線性模型與非線性模型具有同樣高的精度與較好的配準(zhǔn)效果;但當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度較大時(shí),線性模型的解算結(jié)果則會(huì)嚴(yán)重失真,只能通過(guò)非線性模型進(jìn)行參數(shù)求解。采用變量誤差(Error-in-variables,EIV)模型及其對(duì)應(yīng)的整體最小二乘(Total Least Squares,TLS)估值方法,構(gòu)建多視點(diǎn)云配準(zhǔn)的Gauss-Helmert模型,并基于高斯-牛頓迭代的非線性拉格朗日法,詳細(xì)推導(dǎo)了其解算過(guò)程。通過(guò)三維激光掃描的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證,結(jié)果表明:該算法適用于任意旋轉(zhuǎn)角的多視點(diǎn)云配準(zhǔn),且相較于ICP算法與非線性LS算法,具有更高的配準(zhǔn)精度,相較于現(xiàn)有的TLS方法精度一致,但待估參數(shù)的數(shù)目大大減少,計(jì)算效率顯著提高�；谌SDelaunay點(diǎn)集搜索策略,針對(duì)海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問(wèn)題,提出一種基于TLS的多視點(diǎn)云配準(zhǔn)的Delaunay-TLS新算法。該算法通過(guò)Delaunay點(diǎn)集搜索法快速定位對(duì)應(yīng)點(diǎn)集,并通過(guò)在進(jìn)行大面積點(diǎn)云數(shù)據(jù)精配準(zhǔn)前先進(jìn)行一次粗配準(zhǔn)的方式,克服了 Delaunay點(diǎn)集搜索法不適用于大旋轉(zhuǎn)角的缺陷。同時(shí),新算法充分利用了海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行的精確配準(zhǔn),較傳統(tǒng)的TLS算法具有更高的配準(zhǔn)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:新算法適用于任意旋轉(zhuǎn)角度的多視點(diǎn)云配準(zhǔn),且相較于通過(guò)少量特征點(diǎn)拼接的TLS算法,具有更高的配準(zhǔn)精度,尤其是對(duì)于特征點(diǎn)不宜提取的掃描對(duì)象。
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：P225.2

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李海亮;鄧非;李剛;;攝影測(cè)量激光點(diǎn)云空洞修補(bǔ)[J];測(cè)繪科學(xué);2010年05期

2 高恩陽(yáng);鄭昊鴻;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法綜述[J];科技資訊;2012年33期

3 龔書(shū)林;;三維激光點(diǎn)云處理軟件的若干關(guān)鍵技術(shù)[J];測(cè)繪通報(bào);2014年06期

4 趙強(qiáng);彭國(guó)華;王鋒;;點(diǎn)云精簡(jiǎn)的一種方法[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年05期

5 李德江;張延波;于曼竹;姜麗麗;曲雪光;;基于掃描模式的點(diǎn)云修復(fù)技術(shù)研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2011年06期

6 蔡來(lái)良;李儒;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)初步研究[J];測(cè)繪通報(bào);2012年S1期

7 詹慶明;張海濤;喻亮;;古建筑激光點(diǎn)云-模型多層次一體化數(shù)據(jù)模型[J];地理信息世界;2010年04期

8 曾敬文;朱照榮;丁銳;;基于立方體網(wǎng)格的數(shù)據(jù)點(diǎn)云約簡(jiǎn)和體積計(jì)算方法[J];測(cè)繪科學(xué);2008年06期

9 楊欣;姚海燕;;平面點(diǎn)云邊界參數(shù)識(shí)別[J];中國(guó)西部科技;2009年27期

10 孫瑞;張彩霞;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮算法綜述[J];科技信息;2010年32期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 李文濤;韋群;楊海龍;;基于圖像的點(diǎn)云生成和預(yù)處理[A];2011年全國(guó)通信安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

2 蔡來(lái)良;李儒;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)初步研究[A];第四屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

3 馬國(guó)慶;陶萍萍;楊周旺;;點(diǎn)云空間曲線的微分信息計(jì)算及匹配方法[A];第四屆全國(guó)幾何設(shè)計(jì)與計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 江倩殷;劉忠途;李熙瑩;;一種有效的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

5 解輝;張愛(ài)武;孟憲剛;;機(jī)載激光點(diǎn)云快速繪制方法[A];第二十五屆全國(guó)空間探測(cè)學(xué)術(shù)研討會(huì)摘要集[C];2012年

6 李凱;張愛(ài)武;;基于激光點(diǎn)云的糧倉(cāng)儲(chǔ)糧數(shù)量測(cè)量方法[A];第二屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2010年

7 朱曉強(qiáng);余燁;劉曉平;袁曉輝;Bill P.Buckles;;基于航拍圖像和LiDAR點(diǎn)云的城市道路提取[A];全國(guó)第19屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2008年

8 劉虎;;基于線性八叉樹(shù)的點(diǎn)云簡(jiǎn)化與特征提取研究[A];促進(jìn)科技經(jīng)濟(jì)結(jié)合，，服務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展——蚌埠市科協(xié)2012年度學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

9 李濱;王佳;;基于點(diǎn)云的建筑測(cè)繪信息提取[A];第四屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

10 楊雪春;;反求工程建模中點(diǎn)云切片技術(shù)研究[A];全國(guó)先進(jìn)制造技術(shù)高層論壇暨第八屆制造業(yè)自動(dòng)化與信息化技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 曹裕華 高化猛 江鴻賓;激光點(diǎn)云 亦真亦幻[N];解放軍報(bào);2013年

2 中國(guó)工程院院士 劉先林;四維遠(yuǎn)見(jiàn)的裝備創(chuàng)新[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 彭檢貴;融合點(diǎn)云與高分辨率影像的城區(qū)道路提取與表面重建研究[D];武漢大學(xué);2012年

2 劉涌;基于連續(xù)序列自動(dòng)快速拼接的全方位三維測(cè)量技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2013年

3 賴(lài)祖龍;基于LiDAR點(diǎn)云與影像的海岸線提取和地物分類(lèi)研究[D];武漢大學(xué);2013年

4 王瑞巖;計(jì)算機(jī)視覺(jué)中相機(jī)標(biāo)定及點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

5 段敏燕;機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云電力線三維重建方法研究[D];武漢大學(xué);2015年

6 李艷紅;車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與分類(lèi)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2014年

7 崔婷婷;結(jié)合車(chē)載點(diǎn)云和全景影像的建筑物立面重建[D];武漢大學(xué);2015年

8 韓峰;基于點(diǎn)云信息的既有鐵路狀態(tài)檢測(cè)與評(píng)估技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

9 金龍存;3D點(diǎn)云復(fù)雜曲面重構(gòu)關(guān)鍵算法研究[D];上海大學(xué);2012年

10 李揚(yáng)彥;基于點(diǎn)云的三維重建與形變事件分析[D];中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院;2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 龔碩然;基于Delaunay三角剖分的點(diǎn)云三維網(wǎng)格重構(gòu)[D];河北大學(xué);2015年

2 楊紅粉;頻域技術(shù)應(yīng)用于點(diǎn)云配準(zhǔn)研究[D];北京建筑大學(xué);2015年

3 段紅娟;點(diǎn)云圖像交互式曲線骨架提取技術(shù)及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張永恒;散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

5 吳愛(ài);面向特征擬合的點(diǎn)云簡(jiǎn)化方法研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

6 薛廣順;基于立體視覺(jué)的牛體點(diǎn)云獲取方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

7 胡誠(chéng);精度約束下地表LiDAR點(diǎn)云抽稀方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

8 余明;三維離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

9 陳星宇;基于三維彩色點(diǎn)云的地形分類(lèi)方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

10 朱東方;基于復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)點(diǎn)云的曲線擬合研究與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2525699