激光点云与影像融合关键技术研究

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不同平台激光扫描设备获取的点云数据已经成为智慧城市三维快速获取的重要手段,但是由于扫描方式与视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据。而影像点云是通过采集一定重叠率的影像,根据计算机视觉生成密集的三维点集,能获取复杂区域的测量数据。如何将这两种平台获取的点云数据结合各自优势信息和互补需求进行融合是近年来智慧城市建设的重点研究内容。本文针对三维激光点云数据外业采集缺失的原因,结合影像点云特点,对激光点云与影像点云融合的关键技术进行研究,主要研究内容如下:(1)针对点云数据存在大量噪声影响融合精度的问题,研究两种传感器获取的点云数据融合前的去噪工作,对常见基于统计分析的点云去噪算法进行研究,加入了近离群点识别算法,将靠近主体点云的近噪声点进行去除。(2)针对融合前点云数据量大,影响融合效率的问题,运用曲率、距离和法向量夹角等综合判断特征点的精简方法,对融合前点云精简。并从重建后模型的表面积、体积和模型误差三方面与传统精简方法进行对比分析。(3)针对激光点云空洞和缺失问题,研究基于尺度迭代最近点(SICP)完成缺失部分对应点对的融合。首先提出了基于曲率和几何特征的粗配准方法,为待配准点云提供较好初始位置防止局部最优,然后对SICP算法加入动态迭代因子和分步最优求解尺度因子,以减小迭代次数、提高融合精度。实验结果表明,加入近离群点识别算法能够有效将主体点云周围噪声去除,获得纯净点云数据;基于曲率、距离和法向量夹角的点云精简方法和传统方法相比,相同精简率下更能保持点云特征细节;基于曲率和几何特征的点云粗配准方法能够为待配准点云提较好的初始位置;改进的SICP算法能够有效提高融合精度、减少迭代次数。
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