【摘要】：針對激光雷達點云數據缺乏紋理信息的問題,該文提出一種基于互信息的車載激光雷達點云與全景影像配準方法。該方法使用統(tǒng)一的球面全景成像模型,引入互信息作為相似性測度,將車載激光雷達點云生成的深度圖與信息提取后的全景影像進行配準,實現(xiàn)配準參數的自動、高精度解算。同時,對車載激光雷達點云與全景影像配準的精度進行評定與分析。實驗結果表明,車載點云與全景影像的配準方案是可行的,具有較高的配準精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of lack of texture information in lidar point cloud data, a registration method between vehicle laser radar point cloud and panoramic image based on mutual information is proposed in this paper. In this method, the unified spherical panoramic imaging model is used, and the mutual information is introduced as the similarity measure to register the depth map generated by the vehicle laser radar point cloud and the panoramic image after information extraction, so as to realize the automatic and high precision solution of the registration parameters. At the same time, the accuracy of vehicle laser radar point cloud and panoramic image registration is evaluated and analyzed. The experimental results show that the registration scheme between vehicle-borne point cloud and panoramic image is feasible and has high registration accuracy.
【作者單位】： 武漢大學測繪學院;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2012BAJ23B03)
【分類號】：TN958.98

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本文編號：2522828