[发明专利]影像控制点提取方法和装置

权利要求书

1.一种影像控制点提取方法，其特征在于，包括：

获取基于遥感卫星采集到的点云数据，和所述点云数据对应的影像数据；

由所述点云数据中提取出点云特征点，由所述影像数据中提取出特征角点；

将所述点云特征点与所述特征角点进行匹配，根据匹配结果由所述点云特征点中确定影像控制点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感卫星为ICESat-2卫星。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述点云数据中提取出所述点云特征点之前，还包括对所述点云数据进行去噪处理的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述点云数据中提取出所述点云特征点时采用边界特征点检测方法进行。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述边界点检测方法由所述点云数据中提取出所述点云特征点时，包括：

对所述点云数据构建点云KD-tree数据结构；

基于所构建的点云KD-tree数据结构，计算各边界点与所述边界点的邻近点的角度，得到相应的角度序列；其中，所述边界点为处于KD-tree数据结构的边界位置处的数据点；

基于所述角度序列由边界点集合中提取出所述点云特征点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述角度序列由边界点集合中提取出所述点云特征点时，包括：

对所述角度序列中的各角度进行排序，并对排序后的序列中每相邻两个角度进行求差计算，得到角度差序列；

由所述角度差序列中提取出最大角度差，并确定所述最大角度差对应的边界点以及邻近点；

以所述最大角度差对应的边界点为原点，边界点至邻近点方向为X轴的正方向建立坐标系，并判断所述最大角度差对应的边界点的邻域内的邻近点在以所述边界点为原点的坐标系中的分布情况；

根据所述分布情况确定所述边界点为所述点云特征点。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，由所述影像数据中提取出特征角点时，采用Shi-Tomasi算法进行提取。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，采用Shi-Tomasi算法由所述影像数据中提取出特征角点时，结合LSD快速直线检测生成特征线作为约束条件，对提取出的所述特征角点进行剔除。

9.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，将所述点云特征点与所述特征角点进行匹配，根据匹配结果由所述点云特征点中确定出影像控制点，包括：

获取各所述点云特征点的位置信息，以及各所述特征角点的位置信息；其中，各所述点云特征点的位置信息与各所述特征角点的位置信息以同一坐标系为参考；

根据所述点云特征点的位置信息和所述特征角点的位置信息进行点云特征点与所述特征角点的匹配，将位置信息相匹配的点云特征点作为所述影像控制点。

10.一种影像控制点提取装置，其特征在于，包括数据读取模块、点云特征提取模块、影像特征提取模块和控制点确定模块；

所述数据读取模块，被配置为获取基于遥感卫星采集到的点云数据，和所述点云数据对应的影像数据；

所述点云特征提取模块，被配置为由所述点云数据中提取出点云特征点；

所述影像特征提取模块，被配置为由所述影像数据中提取出特征角点；

所述控制点确定模块，被配置为将所述点云特征点与所述特征角点进行匹配，根据匹配结果由所述点云特征点中确定出影像控制点。