非結(jié)構(gòu)化離散表面匹配算法研究.pdf

1、非結(jié)構(gòu)化的離散表面匹配是當(dāng)前研究的熱點問題之一，是激光掃描技術(shù)獲取的三維點云數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)。無控制點表面匹配技術(shù)是采用剛體轉(zhuǎn)換模型，通過表面的整體信息來求解不同三維表面之間的空間姿態(tài)差異。針對激光掃描技術(shù)獲取的三維點云應(yīng)用過程中需要解決二個方面問題開展研究，一是要將點云數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)納入到地理空間坐標(biāo)系中，二是將由于數(shù)據(jù)獲取技術(shù)和設(shè)備限制導(dǎo)致分塊或分帶獲取的點云拼接為一個整體，以方便在實際工程中應(yīng)用。
　　首先在現(xiàn)有的最小二乘匹

2、配技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了非結(jié)構(gòu)化的離散表面與規(guī)則格網(wǎng)DEM匹配算法，稱為最小點到格網(wǎng)距離(Least Point-to-Grid，LPG)算法。利用該方法完成非結(jié)構(gòu)化的離散表面形式的點云與既有DEM的匹配，從而將點云數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)納入到既有DEM的地理空間坐標(biāo)系中。LPG算法以規(guī)則格網(wǎng)DEM為基準(zhǔn)表面，根據(jù)垂向距離最短原則求解二者的匹配參數(shù)。使用有限制條件的局部平面擬合方法來獲取待匹配離散表面上各點的梯度，并利用基于二維格網(wǎng)結(jié)構(gòu)的臨近點檢索

3、方法提高平面擬合過程中的數(shù)據(jù)檢索效率。利用仿真實驗對算法進行測試，并和代表性的最近點迭代(Iterative Closest Point，ICP)算法算法進行了比較。LPG算法精度比ICP算法高約10％，匹配過程中迭代收斂性較好，算法效率高約54％。
　　然后在LPG算法的基礎(chǔ)上進行改進，將匹配過程中的基準(zhǔn)表面修改為非結(jié)構(gòu)化的離散表面，實現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化的離散表面之間匹配算法，稱為最小點到點距離(LeastPoint-to-Point

4、，LPP)算法。該方法可以完成相鄰點云數(shù)據(jù)之間拼接問題。LPP算法使用反向距離加權(quán)法內(nèi)插非結(jié)構(gòu)化離散表面的對應(yīng)點內(nèi)插方向坐標(biāo)值。仿真實驗結(jié)果表明LPP算法能夠正確完成非結(jié)構(gòu)化的離散表面匹配。其匹配精度與ICP算法基本相當(dāng)，但匹配過程迭代收斂性和效率方面有了顯著提高，執(zhí)行效率提高了約28％。
　　相關(guān)算法通過程序進行了實現(xiàn)，編制了具備相應(yīng)功能的軟件。本文提出的算法為解決激光掃描點云非結(jié)構(gòu)化的離散表面拼接以及將其納入到地理坐標(biāo)系的問題