[发明专利]一种多视角三维激光点云全局优化整体配准方法

说明书

本发明提供一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准方法，其特征在于首先建立并详细推导了多视激光点云配准全局优化整体平差模型，通过估计点云的密度，自动检测所有具有一定重叠度的两视点云；然后利用K‑D树搜索具有一定重叠度两视点云中的近似同名点，并将其作为观测值代入到全局优化平差模型中，通过迭代平差计算，同时获得多视激光点云各自最优的旋转平移变换参数，从而完成多视角三维激光点云的整体精确配准。本发明着重于提高多视角三维激光点云的整体配准精度，可以同时处理无序散乱的多视三维激光扫描点云，通过实际多视角三维激光点云数据进行配准实验，结果证明在保证配准效率的基础上，有效提高了整体配准的精度。

技术领域

本发明属于摄影测量与计算机视觉技术领域，具体涉及一种多视角三维激光点云全局优化整体配准方法。

背景技术

近年来，三维激光扫描测量技术发展迅速，在逆向工程、工业测量、文物数字化保护等方面得到了广泛的应用。在实际应用中，为了获取物体表面完整的三维点云需要对被测物体进行多角度扫描，进而需要将多视激光点云配准到统一的坐标系中，所以配准精度会直接影响物体最终的三维重构精度。因此对初始配准后的三维激光点云进行全局优化整体配准将具有十分重要的现实意义。

计算机视觉界的相关学者对点云配准领域的研究主要集中在两视点云之间的配准，大多都基于BESL P J等人提出的最邻近点迭代方法（iterative closest point，ICP），通过迭代选择对应点计算满足对应点之间的距离误差最小条件的旋转平移变换矩阵。在ICP算法的基础上，很多论文对最邻近点的方法进行了改进，如提出了point-point、point-to-plane、point-to-projection等方法搜索最邻近点，邹际祥采用K-D树加快了最邻近点的查找速度。此外，Johnson和Kang提出了基于彩色三维扫描数据的配准方法，主要在ICP算法中考虑三维扫描点的纹理色彩信息进行搜索最邻近点。路银北、钱鹏鹏等人提出了基于曲率的点云数据配准算法，并结合改进的ICP算法对点云进行精确配准。但以上这些算法都局限于两视点云之间的两两配准。

在多视三维激光点云整体配准领域的研究主要集中在依赖仪器的配准和半自动配准方面。张剑清提出一种激光扫描多视三维点云的全自动无缝镶嵌算法，应用闭合条件约束的整体平差模型，实现了激光扫描仪多视三维点云的全自动无缝镶嵌，但该方法只适用于特定硬件设备获取的360度闭合有序的多视三维点云，对于覆盖物体表面局部区域或散乱无序的多视点云全局优化不适用。周朗明提出一种针对旋转平台获取三维扫描点云数据的配准方法，能够实现将多视三维扫描数据自动配准到统一的坐标系中，配准精度与ICP配准或标志点配准精度相当。该方法自动化程度高，但需要借助旋转平台获取物体表面的三维点云数据，同时需要标定旋转平台与扫描仪之间的相对位置关系，因此适用性相对较低。刘军提出一种基于序列迭代的多视点云三维配准方法，该方法有效抑制了序列配准的累积误差，但是配准过程中人工操作比较多，效率低下。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明提供了一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准方法，实现了对初始配准后的三维激光点云进行自动全局优化整体配准，提高了物体表面三维模型的重构精度和效率。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

多视角三维激光点云全局优化整体配准方法，该方法包含如下步骤：

（1）建立并推导多视角三维激光点云全局优化整体平差模型；

（2）对物体表面进行多视角扫描，获取多个视角的三维点云，将其初步配准到统一的坐标系中，并对三维点云的密度D进行估计；

（3）遍历经过粗配准后的多视三维点云，自动检测所有具有一定重叠度的两视三维点云，并将点云序号保存至动态数组中；