本文關(guān)鍵詞：基于影像的點云數(shù)據(jù)分割方法研究

  更多相關(guān)文章： 點云分割 數(shù)據(jù)融合 直接線性變換 感興趣區(qū)域

【摘要】：自“數(shù)字地球”的概念提出以來,空間信息的獲取經(jīng)成為研究的一個熱點。三維激光掃描技術(shù)是目前發(fā)展最為迅速的一種空間信息獲取的技術(shù),因其具備測量精度高,采集速度快,真實感強等特點,被稱為“實景復制技術(shù)”。近年來,隨著三維激光掃描技術(shù)的日漸成熟以及掃描儀的成本逐漸降低,三維激光掃描技術(shù)日漸被推上更廣闊應用的舞臺,國內(nèi)外學者通過對三維激光掃描采集得到的點云數(shù)據(jù)進行處理和分析,使點云數(shù)據(jù)在“數(shù)字地球”、三維空間模型的建立、虛擬現(xiàn)實等方面成為了一種重要數(shù)據(jù)源。點云分割是基于點云數(shù)據(jù)空間幾何信息提取的一項重要工作,它是點云數(shù)據(jù)特征提取與分析的基礎(chǔ);同時,由于點云數(shù)據(jù)通常是離散和非結(jié)構(gòu)化的,點云數(shù)據(jù)的分割不是簡單的一項數(shù)據(jù)處理任務(wù),分割效率和分割精度決定了后續(xù)數(shù)據(jù)處理工作的結(jié)果,因此,研究點云數(shù)據(jù)分割具有重要的意義。本文首先簡要介紹了三維激光掃描技術(shù)基礎(chǔ)知識,接著著重探討了點云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的融合,借助攝影測量學中的直接線性變換方法,建立同一測站的數(shù)字影像與點云數(shù)據(jù)關(guān)系,實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的融合;在此基礎(chǔ)上,采用交互式影像分割技術(shù)對影像數(shù)據(jù)分割,并根據(jù)影像與點云數(shù)據(jù)的對應關(guān)系,將影像的分割結(jié)果映射到點云數(shù)據(jù)中,從而實現(xiàn)了對點云感興趣區(qū)域的分割。為了驗證算法的正確性與準確性,利用Riegl掃描儀的VZ-1000采集點云數(shù)據(jù),借助相機獲取相應區(qū)域的影像數(shù)據(jù),通過編程實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的融合;在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上,對影像數(shù)據(jù)進行分割,完成了點云數(shù)據(jù)的分割,實現(xiàn)結(jié)果表明:在影像數(shù)據(jù)與點云數(shù)據(jù)的融合的基礎(chǔ)上,利用影像進行交互式的分割可以實現(xiàn)對復雜紋理區(qū)域的點云分割。
【關(guān)鍵詞】：點云分割 數(shù)據(jù)融合 直接線性變換 感興趣區(qū)域
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P225.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-14
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究進展14-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)16-19
• 1.3.1 研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 2 三維激光掃描儀的工作基礎(chǔ)19-31
• 2.1 三維激光掃描系統(tǒng)概述19
• 2.2 三維激光掃描系統(tǒng)的分類19-27
• 2.3 地面三維激光掃描儀的測量原理27-29
• 2.4 RIEGL VZ-1000 掃描儀及數(shù)據(jù)采集29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 地面LiDAR點云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)融合31-45
• 3.1 直接線性變換原理31-33
• 3.2 直接線性變換中l(wèi)系數(shù)的解算33-35
• 3.2.1 l系數(shù)近似值計算33-34
• 3.2.2 l系數(shù)精確值的計算34-35
• 3.3 數(shù)據(jù)融合實驗及結(jié)果分析35-44
• 3.3.1 實驗過程36-39
• 3.3.2 數(shù)據(jù)融合實驗結(jié)果對比39-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 4 圖像分割理論45-57
• 4.1 圖像分割概述45-47
• 4.2 基于泊松分割方法的圖像分割47-48
• 4.3 基于Opencv的交互式圖像分割48-51
• 4.4 分割實驗結(jié)果及結(jié)果分析51-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 5 基于影像的點云數(shù)據(jù)的分割實現(xiàn)57-69
• 5.1 泊松分割方法實現(xiàn)的點云分割57-60
• 5.2 基于Opencv的交互式分割方法實現(xiàn)的點云分割60-65
• 5.3 古建筑物的細節(jié)紋理信息部分的點云分割65-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 6 結(jié)論與展望69-71
• 6.1 結(jié)論69
• 6.2 存在的不足與展望69-71
• 參考文獻71-75
• 攻讀碩士期間取得的研究成果75-77
• 致謝77

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本文編號：1005195