[发明专利]一种无控制DEM配准方法

说明书

在一些地形条件极其复杂的地区，由于观测受到限制，很难在图上选取同名控制点进行配准。在无控制高程配准中，最近邻点迭代算法迭代收敛速度很快，但是由于计算距离比较复杂，整体计算效率不高，且对于存在尺度变换的数据无法正确匹配；最小高程差算法迭代收敛速度较慢，但是计算量小，计算效率很高。针对两种经典无控制配准算法存在的问题，结合最近邻点迭代算法和最小高程差算法的优点，提出一种无控制DEM配准方法，该方法成功避免了最小高程差算法由于初始值的选择而导致的收敛速度慢的问题，提高了无控制高程的收敛速度和配准精度。

技术领域

本发明涉及数字高程模型(DEM)的生产和制作技术。。

背景技术

高精度的数字高程模型(也称数字地形模型DTM)对基础设施建设、资源勘查、地质灾害监测、军事精确制导等具有极其重要的意义。DEM测绘是国家测绘工作的重要组成部分。国家大范围DEM测绘传统主要采用遥感或者航测手段获取，现代测绘也可使用合成孔径雷达技术(SAR)或激光扫描技术(LiDAR)。不论什么技术，往往需要对不同观测生产的数字高程模型利用地面控制点和外部方向参数进行配准。但是在高山区和分辨率较低的地图上，很难获取准确的地面控制点，采用传统的方法进行地形测图存在较大的困难。此外，传统七参数求解方法对于低分辨率数据很难选取精确的特征点，目前，最初的外部参数(包括位置和姿态参数)的获取，主要是将生成的DEM与该地区已有的基准DEM进行无控制配准来获取，此外，DEM无控制配准不仅可以确定两组数据之间的绝对定向参数，也能探测到表面一定程度的变形量。

DEM配准最早是由Ebner和Mueller提出的，其主要目的是用于立体模型的绝对定向。针对无控制DEM配准问题，Rosenholm和Torlegard提出的最小高程差(LZD)算法，是为了寻找一种代替传统的使用控制点进行绝对定向的方法，且获得了比传统的使用控制点方法更高的配准精度；Zhang等人基于LZD算法结合差分模型，通过对不同点进行自适应加权，实现了DEM表面变形量的自动探测；Karras在LZD算法的基础上，引入数据探测技术，能够探测到一定程度的变形。但是，利用LZD算法进行匹配时，很难选取合适的初始转换参数(包括尺度系数、平移参数和旋转参数)，这会对算法的收敛速度和计算效率产生很大的影响。

最近邻点迭代算法(ICP)是由Besl等提出来的，该算法通过两个点集任意对应点间的距离平方和最小为原则来求解转换参数(3个旋转参数和3个平移参数)，使得两个表面的姿态更加接近。但该算法只适用于存在明确对应关系的点集之间的定位；此外，该算法也需要消耗大量的计算时间，为此许多学者都提出了改进方法，方邵江等人提出了使用加权最小二乘进行配准；袁建英等人提出改进的ICP算法，实现了重合区域的快速自动定位，实现了不同视下点云的快速精确配准。

随着航空摄影测量和合成孔径雷达的发展，获取了不同地形条件下大量的DEM数据，ICP算法采用搜索距离最小的点作为对应点对，其计算距离比较复杂，这使得算法迭代收敛速度很快，几次迭代计算就可以很好的接近真值，但是整体计算效率很低；而LZD算法由于建立对应关系的准则较简单，计算量小，整体计算效率较高，但是对于姿态差异较大的模型迭代次数较多，收敛速度较慢。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种配准进度高并且收敛速度快的一种无控制DEM配准方法。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种无控制DEM配准方法，其特征在于：包括以下步骤，1)用ICP算法进行初始配准，获取初始转换参数，并将此转换参数作为初始值；

2)采用LZD算法进行精确配准；

①基准模型与待配准模型之间对应的数学转换关系如下：