大規(guī)模三維點(diǎn)云的線結(jié)構(gòu)描述.pdf

1、隨著車載移動(dòng)激光掃描技術(shù)的飛速發(fā)展，獲取大場(chǎng)景、高密度、高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)變得越來(lái)越便利。相比于由傳統(tǒng)的光學(xué)傳感器獲取的二維圖像數(shù)據(jù)，由激光雷達(dá)掃描儀獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含了調(diào)查場(chǎng)景內(nèi)目標(biāo)表面的豐富三維信息。激光掃描儀屬于主動(dòng)式傳感器，使得點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集過(guò)程不易受光照、天氣等環(huán)境因素的影響，實(shí)用性強(qiáng)。大規(guī)模的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以更詳細(xì)地描述復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和形狀，但同時(shí)因?yàn)辄c(diǎn)云數(shù)據(jù)量大，密度不均勻，結(jié)構(gòu)不規(guī)則，在實(shí)際應(yīng)用中往往需要耗費(fèi)大量的計(jì)算

2、資源，也給現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)技術(shù)和相關(guān)運(yùn)算設(shè)備帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。如何高效地處理這些大規(guī)模的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，是目前加速推廣移動(dòng)激光掃描技術(shù)應(yīng)用需要迫切解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。
　　本論文依托國(guó)家自然科學(xué)基金的資助項(xiàng)目，開展了大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)的理論與實(shí)驗(yàn)研究，論文完成的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　本文圍繞點(diǎn)云的線結(jié)構(gòu)展開研究。作為人造場(chǎng)景中最普遍的結(jié)構(gòu)之一，直線可以提供重要的幾何信息和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);同時(shí)，直線的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)相當(dāng)簡(jiǎn)單，每條直線只

3、需要存儲(chǔ)兩個(gè)端點(diǎn)的坐標(biāo)信息。因此，采用線結(jié)構(gòu)來(lái)描述大規(guī)模點(diǎn)云，可以在不損失點(diǎn)云主要表征信息的同時(shí)有效地降低數(shù)據(jù)規(guī)模。
　　首先，針對(duì)現(xiàn)有的大規(guī)模點(diǎn)云線結(jié)構(gòu)提取算法的不足，本文提出了兩種新穎的線結(jié)構(gòu)提取算法:基于多視角的和基于超體素的線結(jié)構(gòu)提取算法。這兩個(gè)算法都可以快速有效地從大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取出可靠線結(jié)構(gòu)。
　　其次，為了進(jìn)一步驗(yàn)證線結(jié)構(gòu)的描述能力，本文提出了一種基于線結(jié)構(gòu)描述的點(diǎn)云配準(zhǔn)框架。由于配準(zhǔn)算法完全在線結(jié)構(gòu)描述上

4、進(jìn)行，因而大幅度提高了配準(zhǔn)效率。同時(shí)，線結(jié)構(gòu)提供了點(diǎn)云的邊界信息，這也使得本文的配準(zhǔn)算法比傳統(tǒng)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法更加精確。另外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還進(jìn)一步證明了本文線結(jié)構(gòu)描述的準(zhǔn)確性和完整性。
　　最后，在線結(jié)構(gòu)描述的基礎(chǔ)上，本文提出了一種二維圖像到三維點(diǎn)云的跨維度匹配框架。已有的二維到三維的匹配工作往往需要已知一些前提條件，或者將三維模型投影成二維圖像，將跨維度匹配問(wèn)題簡(jiǎn)化為二維圖像間的匹配問(wèn)題。然而，這一方法需要枚舉視角點(diǎn)并在預(yù)處理過(guò)程中保

5、存大量的投影圖像，從而耗費(fèi)大量的計(jì)算機(jī)資源。而本文的工作則從線結(jié)構(gòu)出發(fā)，通過(guò)提取二維圖像和三維點(diǎn)云中的基元結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨維度的直接映射，顯著地減少了跨維度匹配工作所需要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和運(yùn)行時(shí)間，為大規(guī)模點(diǎn)云在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。
　　綜上所述，在線結(jié)構(gòu)提取方面，本文提出了一種基于多視角的提取算法和一種基于超體素的提取算法;在線結(jié)構(gòu)應(yīng)用方面，提出了基于線結(jié)構(gòu)的三維點(diǎn)云的配準(zhǔn)框架和一種二維圖像到三維點(diǎn)云的跨維度匹配框架。本博士課題的