[发明专利]一种基于点云特征提取与配准融合方法

说明书

本发明涉及点云特征配准的技术领域，具体涉及一种基于点云特征提取与配准融合方法，包括以下步骤：采集点云样本数据进行预处理，构建点云数据库；提取点云数据库中的点云主动形状模型的全局特征和局部二元模式的局部特征的点云融合特征；标准化主动形状模型的全局特征和局部二元模式的局部特征，利用最优迭代策略进行串联配准融合，生成最终的点云融合特征数据。本发明的基于点云特征提取与配准融合方法解决了异源数据差异情况影响后续特征融合提取一致性的问题，提高了点云数据特征提取与配准融合的精确度。

技术领域

本发明涉及点云特征配准的技术领域，尤其涉及一种基于点云特征提取与配准融合方法。

背景技术

激光探测与测距LiDAR(Light Detection AndRanging)技术在过去20年获得了巨大发展，作为一种主动遥感技术，LiDAR通过发射激光脉冲并接收目标反射信号来直接确定目标的空间位置，具有数据采集速度快、几何定位精度高等优点。而传统的光学影像能获得丰富的地物光谱信息和纹理细节，将2种数据结合可以充分发挥各自的优势，并广泛应用于数字城市、灾害评估、精准农业和林业等领域，取得了巨大的社会经济效益。但是激光点云和光学影像的几何参考框架不同，二者之间往往不能直接精确对准。为了实现二者的有效融合与应用，必须首先解决二者之间的几何配准问题。与传统的图像配准问题相比，激光点云与光学影像是二种跨模态(cross-modal)异源数据，二者之间的巨大差异给配准问题带来了很大困难。学者们对点云与影像配准问题开展了多年研究，并提出了一系列的算法，但在配准精度、鲁棒性以及自动化水平等方面还存在局限性，有必要对现有的研究进展进行梳理。

中国专利CN103345757A公开了一种多层次多特征约束下的光学和SAR影像自动配准方法，但这种属于传统的光学影像配准，如果直接运用在点云与影像的配准会给同名观测值的确定造成了很大困难。

发明内容

为了解决现有技术所存在的问题，本发明提供了一种基于点云特征提取与配准融合方法，能够解决现有异源数据配准精确度不高且有差异的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

一种基于点云特征提取与配准融合方法，包括以下步骤：

采集点云样本数据进行预处理，构建点云数据库；

提取点云数据库中的点云主动形状模型全局特征和局部二元模式局部特征的点云融合特征；

标准化主动形状模型的全局特征与局部二元模式的局部特征，利用最优迭代策略进行串联配准融合，生成最终的点云融合特征数据。

进一步的，提取点云融合特征的步骤包括：

确定主动形状模型的目标点位置，提取主动形状模型的全局特征；

利用目标点位置划分子区域，提取局部二元模式的局部特征。

进一步的，点云样本数据包括，时间数据、激光距离测量值、机载GPS数据、IMU数据和地面基站GPS数据。

进一步的，预处理的步骤包括：

利用机载激光雷达测量系统自带软件对地面基站测得的GPS和机载GPS测量数据进行联合差分解算，确定飞机扫描过程中的飞行轨迹；

根据吊舱码盘角度、GPS天线相位中心与IMU几何中心的偏心分量，利用系统软件将差分后的航迹进行杆臂补偿，解算出IMU几何中心的航迹；

IMU几何中心航迹与IMU姿态进行联合式组合导航解算，得到航迹和姿态角；

利用系统软件将组合导航解算的结果和采集到的原始点云数据进行联合处理，得到各测点的(X，Y，Z)坐标数据，获得具有三维坐标、姿态空间信息数据的激光点云数据；