【摘要】：提出一種基于點、線相似不變性的城區(qū)航空影像與機載LiDAR點云自動配準算法。首先通過SIFT算子提取點特征并進行粗配準,同時分別基于影像和LiDAR點云提取直線特征;然后利用局部區(qū)域點特征與線特征的相似不變性,通過匹配點對搜索匹配直線對;最后采用基于擴展共線方程的2D-3D嚴密配準模型實現(xiàn)航空影像與LiDAR點云的精配準。本方法的特點是:采取了由粗到精的配準策略,通過點、線相似不變性,將基于強度的配準算法和基于線特征的配準算法有機結合,在較高的自動化程度下實現(xiàn)了影像與點云的精確配準。試驗證明,與基于點云強度影像的自動配準算法相比,本文的算法在城市地區(qū)能夠取得較好的配準結果。
[Abstract]:This paper presents an automatic registration algorithm for urban aerial images and airborne LiDAR point clouds based on point and line similarity invariance. Firstly, the point feature is extracted by SIFT operator and rough registration, and line feature is extracted based on image and LiDAR point cloud, then the matching line pair is searched by matching point pair by using the similarity invariance between local region point feature and line feature. Finally, the 2D-3D strict registration model based on extended collinear equation is used to realize the fine registration of aerial image and LiDAR point cloud. The characteristics of this method are as follows: the registration strategy from coarse to fine is adopted. Through the invariance of point and line similarity, the intensity based registration algorithm and the line feature based registration algorithm are combined organically. In a higher degree of automation, the accurate registration of image and point cloud is realized. The experimental results show that compared with the automatic registration algorithm based on point cloud intensity image, the proposed algorithm can obtain better registration results in urban areas.
【作者單位】： 武漢大學遙感信息工程學院;武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;中國科學院上海技術物理研究所;
【基金】：國家973計劃(2009CB72400401C) 科技支撐課題(2012BAH34B02) 武漢大學研究生自主科研項目(2012213020203;2012213020209)
【分類號】：TN958.98

【參考文獻】

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【共引文獻】

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10 李s，

本文編號：2221625