基于线特征的城区激光点云与影像自动配准

鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点,通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系,其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题,提出了一种基于道路线的机载激光雷达数据和高分辨率航空影像自动配准方法。该方法充分利用点云数据提供的高程与强度信息,提取出高精度的规则化道路矢量线;根据初始外方位元素建立点云数据和航空影像的近似变换关系,以道路矢量线在航空影像的投影位置为先验知识,采用改进的道路矩形整体匹配算法得到影像中的道路中心线,获取同名线特征;以同名道路线段的首末端点作为控制信息,利用基于欧拉角的空间后方交会算法解算新的影像外方位元素,实现航空影像和激光雷达数据的配准。实验结果表明,该方法利用道路特征实现航空影像与激光雷达点云的配准,提取特征少且配准精度较高,大大提高了工作效率。     

基于阵列点源的光学遥感卫星像质评价方法

提出一种基于阵列点源的光学遥感卫星像质评价方法，以轻小型、自动化的反射点源阵列作为检测参照目标，最小二乘法二维高斯模型拟合阵列点源影像获得像点坐标，结合地面点源位置测量获得遥感器地面像元分辨率；以点源影像像点坐标为基准，对阵列点源遥感影像数据进行位置配准与高斯模型拟合获得成像系统点扩散函数与调制传递函数值。试验结果表明：像点坐标的共线误差小于0.002像素，地面像元分辨率的相对偏差优于6.5‰，阵列点源可以综合实现光学遥感卫星的像质评价与辐射定标。     

结合图论的异源影像点云配准方法

结合图论思想，提出一种高效的异源影像点云配准方法。该方法首先利用点云几何特征寻找点云中的地平面方向，将点云中建筑物的布局关系构建成图形式，使点云配准问题转化为图匹配问题；然后，提出一种图匹配方法，基于几何约束条件构建核三角形作为配准基元，利用高阶相似度信息寻找图的全局最优匹配，实现点云间的快速、稳健初配准；最后，结合迭代最近点（ICP）算法进行精配准，获得高精度异源点云配准结果。为了验证所提方法的有效性，选取河南省3个不同区域的高分七号卫星影像点云和无人机近景影像点云进行实验。实验结果表明，所提方法不受噪声点和异常值的影响，能够克服不同的点云密度差异、消除约939倍的坐标尺度差异，整体配准速度相较于对比方法提升了51～184倍，全自动地实现了异源影像点云鲁棒、高效配准。     

面向光学测量跨源点云的多尺度采样配准方法

为了实现具有不同测量尺度、分辨率与精度等特性的跨源点云的精确配准,提出了基于多尺度采样的测量点云数据配准方法。通过尺度滑移算法来滤除高频细节信息,保留轮廓数据,并结合体素网格邻域法来实现点云数据的降采样;对于宏观结构光视觉测量的低分辨率点云数据,通过基于深度学习的渐进式三维点云上采样算法可以精确还原结构光点云的轮廓细节,实现跨源点云在尺度与分辨率上的统一。最后,采用迭代最近点法对处理后尺度近似的数据进行配准,并将配准关系逆向用于原始跨源点云的配准。实验结果表明,多尺度采样方法对于跨源点云的配准精度有所提高,能有效用于发动机叶片等零部件的高性能检测。     

用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法

点云配准是光学三维(3D)轮廓测量术的关键技术之一。无标志点的点云配准大多由迭代最近点(ICP)算法实现。为提高ICP算法的性能,提出了一种基于点云单应性的迭代最近点配准算法。描述了该算法中单应性点对的建立方法,并推导了点云之间的坐标变换。用一种手持式三维轮廓扫描仪对一个同时具备高频轮廓和低频轮廓的石膏像进行扫描,共得到92帧点云。利用改进ICP算法,82帧点云被成功配准。同时也利用三种具有代表性的ICP算法对这92帧点云进行配准实验以作比较。实验表明,该算法具有稳健性强、收敛速度快、收敛精度高的优点,有助于三维模型的快速重建。     

基于l~p空间力学模型的三维点云配准算法

为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度,提出一种基于l~p空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据,首先计算两片点云的重心,通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下,然后利用l~p空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型,再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵,得到初始配准参数,最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法,本文算法对Bunny点云数据的配准效率提高了72%,对Dragon点云数据的配准速度提高了4倍。实验表明,本文算法收敛速度较快,效果优良。     

利用结构特征的点云快速配准算法

为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在效率和精度上比其他几种算法具有明显优势。     

基于Fourier-Mellin变换的气象卫星光谱图像配准

气象卫星光谱图像是气象科学和环境遥感科学研究的重要工具,而图像配准是气象卫星图像数据应用的前提。文章针对气象卫星光谱图像的配准问题,提出了一种基于Fourier-Mellin变换的自动配准方法。首先利用全球海岸线矢量图数据构造地标模板,地标模板是气象卫星光谱图像配准的参考图像;其次,根据云通道数据选择无云区域红外子图像,并利用Sobel算子对红外光谱图像提取边缘特征;最后利用Fourier-Mellin变换确定地标模板图像和红外边缘图像之间的仿射变换参数,从而实现红外光谱图像的配准。该方法本质是基于曲线匹配的思想,无需特征点提取,大大简化了配准流程。利用FY-2D气象卫星上获取的红外通道数据进行了实验,结果表明：该方法鲁棒性好,运算速度快,配准精度较高。     

一种遥感影像云层遮挡消除方法

针对光学遥感影像中常见的云层遮挡问题提出了一种去除云层的处理方法,采用直方图规定化来减小原始影像与替换影像间的灰度差异,采用特征点提取、整体松弛匹配以及小面元三角网纠正方法,解决了原始影像与替换影像之间的配准、纠正问题,同时利用羽化处理技术保证了拼接线附近影像灰度的平滑变化.试验结果表明:利用同一区域、不同时相、不同传感器平台的遥感影像来替换原始影像中的云层遮挡区域,可以有效解决遥感影像中的云层遮挡问题.     

一种遥感影像云层遮挡消除方法*

针对光学遥感影像中常见的云层遮挡问题提出了一种去除云层的处理方法,采用直方图规定化来减小原始影像与替换影像间的灰度差异,采用特征点提取、整体松弛匹配以及小面元三角网纠正方法,解决了原始影像与替换影像之间的配准、纠正问题,同时利用羽化处理技术保证了拼接线附近影像灰度的平滑变化.试验结果表明：利用同一区域、不同时相、不同传感器平台的遥感影像来替换原始影像中的云层遮挡区域,可以有效解决遥感影像中的云层遮挡问题.     

一种改进的无人机航空影像配准方法

针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法。首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点。最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准。通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法。     

基于多维混合柯西分布的点云配准

为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度,提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型,求解模型各参数,并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量;通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明:与几种常用的算法相比,MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失,大小不一致,含随机噪声,且具有无序性的条件下,也能精确配准,且具有良好的稳健性。     

基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。     

一种基于轮廓特征约束的飞机蒙皮配准方法

飞机蒙皮表面平缓、光滑、特征少,在使用迭代最近点进行数模配准时会产生错位、局部最小值等问题,因此提出了一种基于轮廓约束的蒙皮点云配准方法。首先定义一种新的三维轮廓Cκ特征点描述方法,并基于距离约束对初始Cκ特征点进行聚类和过滤,实现对蒙皮点云特征的精确描述。其次,基于距离的快速点特征直方图(FPFH-d)特征相似度约束,寻找点云和数模特征点的对应点对,实现蒙皮轮廓的初始配准。最终基于迭代最近点算法,融合Cκ特征描述的轮廓约束,实现蒙皮的精配准。利用斯坦福公共数据库点云对算法的速度和精度进行测试,与点快速直方图算法(FPFH-SAC-IA)相比,初始配准精度分别提高了48.47%和77.29%,速度分别提高了70.35%和97.08%,证明了Cκ特征点提取算法的普适性和有效性。基于以上算法,对飞机蒙皮测量数据进行实验验证,配准准确度达到了100%,在12 m~3范围内全局误差优于3.5 mm。该方法有效解决了蒙皮配准时的错位和局部最小值问题。     

基于分层优化策略的颅骨点云配准算法

颅骨配准是颅面复原过程中的重要步骤之一,颅骨配准的精度直接影响着颅面复原结果的好坏。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于分层优化策略的颅骨点云配准算法,将配准过程分为粗配准和细配准两个过程,分别采用不同的优化策略进行优化。首先基于点的邻域提取几何特征,从而得到由平均曲率、高斯曲率、法向量夹角和主曲率构成的特征向量;进一步通过距离函数计算特征相似性来建立匹配点对,并采用k-means算法剔除误匹配点对;然后使用四元数法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入k-维(k-d)树和加入几何特征约束对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的精确配准。实验结果表明:粗配准过程采用k-means算法剔除误匹配点对的优化策略和细配准过程加入k-d树与几何特征约束的优化策略都是有效的。与ICP算法相比,本文算法的匹配率和配准精度分别提高了约17%和51%,算法耗时减少了约31%。与其他经典配准算法和改进的ICP算法相比,本文算法的配准效率是最优的。为了验证本文算法的普适性,还采用兵马俑碎片数据进行验证,本文算法也取得了较好的效果和最优的性能。因此,本文算法是一种有效的颅骨点云配准方法。     

基于三维激光扫描和BIM的构件缺陷检测技术

为了自动检测建筑构件的在生产及运输过程中产生的缺陷,提出了基于三维激光扫描和BIM模型的建筑构件检测方法。首先利用三维激光扫描仪获取构件对象的实际点云,并通过弦高偏差法实现点云去噪,同时基于BIM搭建构件的三维模型,通过stl文件将模型对象转换为期望点云。然后分别利用PCA算法和基于K-D树的ICP算法实现点云的初始配准和精配准。最后利用局部均方根值评估构件的误差大小,并通过基于霍夫变换的线性回归分析方法实现了误差量化。通过实例验证了所提算法的可行性与准确性。     

高维正交子空间映射的尺度点云配准算法

为了解决三维点云在无序、数据被遮挡以及噪声干扰情况下的配准问题,提出了一种高维正交子空间映射的尺度点云配准算法。根据能量-功率的比值,对待配准点云进行等比例放大,完成仿射配准。在点云无序、数据被遮挡、尺寸放缩以及噪声干扰的情况下,所提算法与经典ICP(Iterative Closest Point)算法的配准精度相当。与经典ICP算法相比,所提算法对Bunny点云数据的配准效率提高了98%,对Dragon点云数据的配准速度至少提高了20倍,且在对大尺度Dragon点云数据的配准中,所提算法的配准时间比经典ICP算法短6210.4 s,配准精度也高于其他算法。所提算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面有明显的优势。     

基于改进SURF算法的人脸点云配准

精准的三维人脸重建是三维人脸识别、三维人脸表情仿真等技术实现的重要前提。基于以往图像特征点和点云数据的三维配准算法研究,提出了一种计算量小、实时性较高的人脸配准算法。提取人脸图像特征点,计算64维的SURF描述符;利用RANSAC算法剔除不稳定匹配点;利用奇异值分解SVD求解粗配准变换矩阵;利用改进的最近点迭代算法求解最终变换矩阵。实验结果显示配准误差只有8.71895×10~(-5)m~2,总耗时为6.61s,相比较SIFT算法和手动寻找匹配点,速度快、精度高。     

动态阈值云检测算法改进及在高分辨率卫星上的应用

基于先验地表反射率数据库支持的动态阈值云检测算法(UDTCDA)可以显著提高卫星数据的云检测精度。为进一步提高其在波段相对较少的高空间分辨率卫星数据云检测应用中的精度,改进了UDTCDA中先验地表反射率数据与待检测卫星数据的空间匹配方法。与原方法使用重采样达到空间分辨率一致不同,该方法根据待检测影像高空间分辨率的特点,采用逐像元空间地理坐标配准的方法与真实地表反射率数据进行配准,然后进行云像元检测。该方法保留了高分辨率影像空间分辨率的优势,可以有效降低空间重采样造成的像元信息丢失。分别使用资源3号、高分1号、高分2号和高分4号高分辨率卫星数据开展云检测实验。通过遥感目视解译的方法对结果进行精度验证,并与UDTCDA云识别结果进行对比。结果表明,改进后的算法能以较高的精度识别不同高分辨率卫星影像中的云,总体精度可达到93.92%,对于碎云和薄云具有整体较高的识别精度,漏分误差和错分误差分别低于10.40%和9.57%。     

基于相位方向和尺度的光学、SAR影像自动匹配方法

由于影像之间有显著的几何和辐射差异,光学、合成孔径雷达(SAR)影像的自动匹配一直是研究的难点。介绍具有辐射不变的相位一致性模型,并引入索引图对相位一致性的方向和尺度信息进行统计;借助相位响应方向特征形成方向索引图,借助相位响应尺度特征形成尺度索引图;建立一种对影像局部特征的描述符——局部相位一致性统计图(LPCS),最后利用LPCS在光学、SAR影像中获取同名点,运用仿射变换模型实现匹配。实验表明,方法对光学、SAR影像之间的辐射差异有很强的适应性,并且匹配精度较高。