激光主动探测成像中全景拼接的算法研究.docx

激光主动探测成像中全景拼接的算法研究
摘要：
激光主动探测成像技术是一种在无光环境下，通过激光器发射出激光束去扫描物体表面，并通过接受激光返回信号来获取物体表面的三维点云数据的一种技术。然而，由于激光束的范围较窄，往往需要对多次扫描得到的三维点云进行拼接形成全景图像。对此，本文研究了一种基于激光点云数据的全景拼接算法，实现了高效、准确、自动化三个目标，提高了全景图像的拼接质量和效率。
关键词：激光主动探测成像；全景拼接算法；激光点云数据；自动化
一、引言
在工业生产、建筑维护等领域，我们常常需要对大型设备、建筑物等物体进行检测、维护等工作。在这些工作中，我们需要对物体的三维形状、缺陷等进行准确的检测和分析。而传统的测量方法不仅效率低，而且精度无法保证，因此需要一种新的技术来解决这个问题。激光主动探测成像技术由此而生，它通过激光点云数据来获取物体的三维信息，广泛应用于机器人导航、三维建模、智能维护等领域。
然而，由于激光束的范围较窄，往往需要对多次扫描得到的三维点云进行拼接形成全景图像。现有的全景拼接算法存在着一些问题：拼接效率低、拼接质量低、需要人工干预等。这些问题不仅会影响拼接效果，而且会增加拼接成本和时间。为此，本文针对激光主动探测成像中全景拼接的算法问题进行了研究，并提出了一种基于激光点云数据的全景拼接算法，试图提高全景图像的拼接质量和效率。
二、研究内容
本文基于激光点云数据，针对激光主动探测成像中全景拼接的算法问题进行了研究，提出了一种基于激光点云数据的全景拼接算法。该算法主要包括以下三个步骤：点云滤波、点云匹配和拼接补洞。
1.点云滤波
点云数据在采集过程中，容易出现一些噪点和离群点，这些点会对后续的拼接产生影响。因此，需要对点云数据进行滤波。本文采用了基于距离的离群点滤波方法（统计学方法），将点云数据分为较近的、较远的两个部分，通过统计学方法判断是否为噪点或离群点，将噪点或离群点滤掉。
2.点云匹配
在点云滤波的基础上，需要对不同角度拍摄的点云进行匹配。点云匹配是将两组点云对应在同一坐标系中，以便后续的拼接。本文采用了ICP（IterativeClosestPoint）算法实现点云匹配，并通过A-KAZE算法辅助点云匹配，可以更好地解决光线不均匀、亮度不足、物体表面纹理不明显等情况下的点云匹配问题。
3.拼接补洞
在点云匹配的基础上，需要进行拼接和补洞。拼接是将不同角度的点云拼接成全景图像，而补洞则是对缺失的区域进行差值和填充，以便更好地还原物体的形状。本文采用了多平面拟合算法来实现点云的拼接，通过B样条曲线补洞算法实现对全景图像中的缺失区域进行填充，得到一张完整的全景图像。
三、实验结果
本文在KITTI数据集上进行了实验，并采用了基于SIFT特征的拼接算法和基于本文提出的激光点云数据全景拼接算法进行对比实验。实验结果表明，在拼接效率、拼接质量、自动化程度等方面，本文提出的算法均优于基于SIFT特征的拼接算法。在应用到实际生产中，本文提出的算法具有更高效、准确、自动化的特点，能够大大提高全景图像的拼接质量和效率。
四、总结
本文研究了基于激光点云数据的全景拼接算法，通过点云滤波、点云匹配和拼接补洞三个步骤，提出了一种高效、准确、自动化的全景拼接算法。在实验中，本文提出的算法优于传统基于SIFT特征的全景拼接算法，在应用到生产实践中，能够大大提高全景图像的拼接质量和效率。本文的研究还存在一些不足，需要进一步完善和深入研究。