专利名称：一种地面激光雷达数据纹理影像配准方法
技术领域：
本方法主要应用在地面激光雷达点云和影像的融合，适用于任意拍摄角度的影像对于地面激光雷达点云的配准。
背景技术：
激光扫描技术是上世纪九十年代中期开始出现的一项高新技术，它通过高速激光扫描测量的方法，大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据，广泛应用于模型重建、古建保护中，并逐渐成为三维城市数据模型获取的一种重要方法。如何获取激光雷达数据的纹理一直是该领域研究的重点。虽然很多地面激光扫描仪可以通过内置相机同步获取扫描点的纹理，但是其分辨率、摄影方式等不能满足应用的需要。目前，主要还是通过激光雷达数据与摄影影像的配准获取其纹理特征。这里的配准等同于摄影测量中的定向。对于3维与2维的配准，已经有很多研究成果，共线方程解法，基于共角条件的椎体解法，直接线性变换解法，基于罗德里格矩阵的直接接法，单位四元数法，奇异矩阵分解法等。 地面激光雷达数据和其光学影像的配准存在着特殊性，首先，对于建筑物来说，对其内外、 屋顶和地面分别进行摄本方法以点特征为配准基元，以罗德里格矩阵为旋转矩阵，采用分布解法进行配准。首先应用重心化特征点坐标计算缩放系数；然后应用重心化空间相似变换模型和罗德里格矩阵计算配准参数的初始值；最后应用共线方程最小二乘迭代计算配准参数的精确值。该方法需要的配准特征少，参数精度高，稳健性强，既避免了大角度不收敛问题，又避免了配准特征共面引起的参数不稳定的问题，适合任意影像拍摄角度和配准特征共面的激光雷达与纹理影像的配准。影时的，其角度是任意的，很多情况是大角度摄影。 其次，某些扫描对象比如壁画，配准特征分布会出现共面现象。对于以上两个问题，现有的方法不能够完全解决。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种地面激光雷达数据纹理影像配准法，用配准方于地面激光雷达点云和拍摄影像的融合，其特征在于，包括以下步骤步骤一，在激光扫描影像形成的地面激光雷达点云上选取多个特征点Al An，并且在拍摄影像上选取与所述多个特征点Al An相对应的Bl Bn，以形成A1/B1 An/Bn 的η对特征点；步骤二，在被扫描的物方设定一个三维坐标原点，根据该基准点确定地面激光雷达点云上的各特征点Al An的三维坐标(X，Υ，Ζ)，以及确定拍摄影像上各特征点Bl &ι 的二维坐标，并且将拍摄影像的焦距设定为各特征点Bl 的第三维坐标(X，y，-f)；步骤三，将各特征点Al An的三维坐标(X，Y，Z)重心化为(Xm，Yffl, Zffl)，将各特征点Bl Bn的三维坐标(x, y，-f)重心化为(xm, ym，0)；步骤四，根据步骤三中的重心化坐标，计算各特征点Bl 的三维坐标(X，y，-f) 相对于各特征点Al An的三维坐标(X，Y，Z)的缩放系数，并最终计算出拍摄影像相对于激光扫描影像的缩放系数入；步骤五，将拍摄影像相对于激光扫描的点云空间姿态设为罗德里格矩阵的正交矩阵R，应用重心化空间相似变换模型和罗德里格矩阵计算配准参数；步骤六，根据正交矩阵R和缩放系数λ计算出摄影像相对于激光扫描影像的平移矩阵参数(Xs，Ys, Zs)；步骤七，根据缩放系数λ、配准参数和平移矩阵参数，将地面激光雷达点云和拍摄影像融合。优选的是，所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法中，在步骤四中，计算缩放系数λ的方式如下1)首先计算各特征点Bl 相对于各特征点Al An的缩放系数λ ,每个特征点的缩放系数λ i的计算公式为
权利要求
1.一种地面激光雷达数据纹理影像配准方法，用于地面激光雷达点云和拍摄影像的融合，其特征在于，包括以下步骤步骤一，在地面激光雷达形成的地面激光雷达点云上选取多个特征点Al An，并且在拍摄影像上选取与所述多个特征点Al An相对应的Bl Bn，以形成A1/B1 An/Bn的η 对特征点；步骤二，在被扫描的物方设定一个三维坐标原点，根据该坐标原点确定地面激光雷达点云上的各特征点Al An的三维坐标(X，Y，Ζ)，以及确定拍摄影像上各特征点Bl &ι 的二维坐标，并且将拍摄影像的焦距设定为各特征点Bl 的第三维坐标(X，y，-f)；步骤三，将各特征点Al An的三维坐标(X，Y，Z)重心化为(Xm，Yffl, Zm)，将各特征点 Bl Bn的三维坐标(X，y，-f)重心化为(xm, ym，0)；步骤四，根据步骤三中的重心化坐标，计算各特征点Bl 的三维坐标(X，y，-f)相对于各特征点Al An的三维坐标(X，Y，Z)的缩放系数，并最终计算出拍摄影像相对于激光扫描影像的缩放系数入；步骤五，将拍摄影像相对于激光扫描的点云空间姿态设为罗德里格矩阵的正交矩阵R， 应用重心化空间相似变换模型和罗德里格矩阵计算配准参数中的罗德格里矩阵参数(a，b， c)；步骤六，再根据正交矩阵R和缩放系数λ计算出摄影像相对于激光扫描影像的配准参数中的平移参数(Xs，k，Zs)；步骤七，以上述求出的配准参数作为初始值，依据共线方程的最小二乘迭代求解配准参数的精确值。步骤八，根据配准参数精确值和共线方程，将地面激光雷达点云和拍摄影像融合。
2.如权利要求1所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，在步骤四中，计算缩放系数λ的方式如下1)首先计算各特征点Bl 相对于各特征点Al An的缩放系数λ ,每个特征点的缩放系数λ i的计算公式为
3.如权利要求2所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，所述步骤五中的重心化的空间相似变换模型为
4.如权利要求3所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，所述步骤五中的配准参数通过重心化空间相似变换模型和罗德里格矩阵计算后，得到初始值，再通过共线方程的最小二乘迭代，得到精确值，其迭代中罗德格里矩阵参数(a，b，c)法方程的系数为
5.如权利要求4所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，最小二乘迭代的终止条件为以配准参数标记的影像角元素改正数两次运算差值小于0. 1秒。
6.如权利要求1所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，所述步骤五中正交矩阵R被设定为
7.如权利要求4所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，所述步骤五中正交矩阵R被设定为
8.如权利要求7所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，所述共线方程为
9.如权利要求7所述的地面激光雷达数据纹理影像配准方法，其特征在于，对应特征点至少为4对。
全文摘要
本发明公开了一种地面激光雷达数据纹理影像配准方法，用于地面激光雷达点云和拍摄影像的融合，包括以下步骤步骤一，在激光扫描影像形成的地面激光雷达点云上选取多个特征点A1～An，并且在拍摄影像上选取与多个特征点A1～An相对应的B1～Bn；步骤二，在被扫描的物方设定一个三维坐标原点，确定地面激光雷达点云上的各特征点A1～An的三维坐标(X，Y，Z)，并且将拍摄影像的焦距设定为各特征点B1～Bn的第三维坐标(x，y，-f)；重心化坐标，并计算缩放系数，以及计算正交矩阵R的配准参数；以上述参数为初始值，应用最小二乘迭代法解算配准参数的精确值。本发明在计算出上述参数的情况下，通过缩放、旋转和平移，就能够将拍摄影像融合入激光扫描影像中，形成彩色点云模型。
文档编号G06T3/00GK102314674SQ201110250748
公开日2012年1月11日 申请日期2011年8月29日 优先权日2011年8月29日
发明者王国利, 王晏民, 胡春梅, 郭明 申请人:北京建筑工程学院