一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102411778A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102411778A(43)申请公布日2012.04.11(21)申请号201110212476.8(22)申请日2011.07.28(71)申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学(72)发明人张永军熊小东沈翔(74)专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222代理人薛玲(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书4页说明书8页附图2页(54)发明名称一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法(57)摘要一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法。在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从点云中提取建筑物轮廓线，通过轮廓线规则化获得作为配准基元的建筑物角特征，在航空影像近似外方位元素的辅助下进行点云与影像间同名角特征的自动匹配，采用光束法区域网平差和循环迭代策略，实现航空影像与点云数据的整体最优配准。具有如下优点：在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从激光点云中提取建筑物轮廓线，进而获得作为配准基元的建筑物角特征，避免了内插误差的引入，提高了配准精度；采用光束法区域网平差求解影像外方位元素，同时采用循环迭代的配准策略，可以实现航空影像和机载激光点云间整体最佳配准。CN102478ACCNN110241177802411788A权利要求书1/4页1.一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在每张航空影像上进行影像直线段特征提取；然后在激光点云中，进行点云角特征的提取；步骤2，结合步骤1获取的影像直线段特征以及点云角特征进行点云角特征的同名影像角特征的匹配；步骤3，根据步骤2获取的匹配后的同名影像角特征对步骤1的航空影像作光束法区域网平差，获得改正后的影像外方位元素；步骤4，设置一个限差及最大迭代次数，并计算外方位元素的三个角元素改正值，根据三个角元素改正值的绝对值与设置的限差比较结果选择执行：若三个角元素改正值的绝对值均小于设置限差或已达到最大迭代次数，则执行步骤5；否则，若三个角元素改正值的绝对值均大于等于设置限差且未达到最大迭代次数，则更新影像外方位元素，返回步骤2进行迭代；步骤5，输出最后一次迭代中区域网平差获得的影像外方位元素作为配准结果。2.根据权利要求1所述的一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法，其特征在于，所述的步骤1中，进行影像直线段特征提取时通过Canny算子检测并提取建筑物直线边缘，具体方法为：步骤1.1，采用现有的边缘检测算子Canny算子对航空影像进行处理，可获得影像上的边缘特征，每条边缘由一系列相连的边缘像素点组成；步骤1.2，对于上一步中提取出的边缘，根据边缘点的连接性对每一条边缘进行跟踪，获得一条条相互分离的边缘线；步骤1.3，对上一步中提取出的每一条边缘线进行拆分，采用首点和尾点拟合直线段，计算边缘线上其他点到该直线段的距离，如果最大距离超出给定的阈值，则根据该最大距离对应的点将边缘线分为两条子边缘线，对每一子边缘线重复进行上述拆分操作直至无法继续拆分，所述的阈值设定为三个像素；步骤1.4，对于上一步中进行拆分处理获得的每一条子边缘线，如果其长度超过阈值，则根据其中的边缘点通过最小二乘法拟合直线段，获得建筑物直线段边缘，所述边缘线长度指包含的边缘像素点个数，所述阈值由建筑物一般尺寸和影像分辨率计算，=。3.根据权利要求1所述的一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法，其特征在于，所述的步骤1中，在点云中提取角特征时，首先剔除高程值明显大于邻域内其它点的粗差点，然后对点云按1.5倍的点云平均间距划分格网，在每个格网内剔除高程值与最高点的差异大于一倍点云高程精度值的墙面点，采用二维Delaunay方法对点云构建不规则三角网，将三角网中所有三角形设置为有效，然后进行点云角特征的提取，具体方法包括以下步骤：步骤2.1，遍历三角网中的有效三角形，直至找到一个满足特征三角形条件的三角形，将其设置为当前三角形，设此三角形中特征线段为AB，其两个端点分别为A和B，将点A设为当前点，依次存储点B、A到线特征的点队列，所述的特征三角形指在构建三角网时在建2CCNN110241177802411788A权利要求书2/4页筑物墙面处由于高程突变形成的具有两条长边的倒三角形，假设其两个位置较高的顶点A、B为位于建筑物边缘上的激光点，而位置较低的那个顶点C为位于墙脚附近的地面上的激光点，由于建筑物屋顶具有一定的高度且屋顶相对较平滑，故该三角形中三个点A、B、C的高程应该满足、、这三个条件，即位于屋顶上相邻的两个激光点的高程应该相近，而位于屋顶上的激光点的高程应该远大于位于地面的激光点的高程，其中、和分别为三个顶点之间