第一章緒論

1.1地面三維激光掃描技術(shù)概況
基于地面的激光掃描儀主要包括激光測距系統(tǒng)和激光掃描系統(tǒng),王維激光掃描系統(tǒng),主要由三維激光掃描儀、汁算機(jī)、電源供應(yīng)系統(tǒng)、支架以及系統(tǒng)配套軟件構(gòu)成。而三維激光掃描儀作為三維激光掃描系統(tǒng)主要組成部分之一,又由激光發(fā)射器、接收器、時間計數(shù)器、馬達(dá)控制可旋轉(zhuǎn)的濾光鏡、控制電路板、微電腦、CCD相機(jī)及軟件等組成。除以上部件外,主流廠商的掃描儀通常帶有數(shù)碼相機(jī),數(shù)碼相機(jī)一般與掃描儀一起內(nèi)置或者單獨外置,數(shù)碼相機(jī)可以采集掃描物體的紋理信息,這其中包括點云顏色信息,送些信息是對三維坐標(biāo)信息的重要補充,在信息提取,三維建模中應(yīng)用非常廣泛。為了獲取掃描儀在大地坐標(biāo)系中的坐標(biāo),有的掃描儀還配有GPS天線,這樣掃描儀自身的站也坐標(biāo)系就能和大地坐標(biāo)系統(tǒng)一起來,實現(xiàn)自主定位功能,使后續(xù)的數(shù)據(jù)處理過程更為方便。雖然不同的王維激光系統(tǒng)內(nèi)部軟硬件結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)上有所不同,但是一些激光掃描系統(tǒng)的工作原理的差別卻常常是大相徑庭。主要分為脈沖式測量原理、相位式測量原理、三角測量式原理以。地面激光掃描儀主要有三類觀測值:一是目標(biāo)點與激光掃描儀的距離,二是激光束基于儀器站也坐標(biāo)系的水平和豎直方向上的角度值,三是經(jīng)目標(biāo)點反射回來的激光強(qiáng)度。為了獲得掃描對象的表面紋理信息,大部分的激光掃描儀配置了高分辨率數(shù)碼照相機(jī)。
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1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
地面三維激光掃描儀獲得的點云數(shù)據(jù)集通常是散亂無序的,點與點之間缺乏明顯的拓?fù)潢P(guān)系,通過計算采樣點的K近鄰來確定散亂點云的幾何拓?fù)潢P(guān)系是點云數(shù)據(jù)處理過程中最常見的方法,它被廣泛應(yīng)用于估算采樣點的法向量大小,噪聲點的濾波處理,曲面光順處理等過程中,是進(jìn)行圖形圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。K近鄰搜索首先在給定的二維或王維散亂數(shù)據(jù)集中找到K個與該點距離最近的點,距離的度量一般采用歐式距離。計算某點的K個近鄰點的一般方法是求出查詢點與點云數(shù)據(jù)集中除自身外所有點的距離,并按升序排列,前面的K個點即為查詢點的K近鄰。地面三維激光掃描儀獲得的原始點云數(shù)據(jù)量非常龐大,數(shù)以萬計,遍歷點云數(shù)據(jù)集中所有點計算查詢點的K近鄰時間開銷過大,不利于大規(guī)模點云數(shù)據(jù)的處理。
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第二章K近鄰搜索

2.1K近鄰的概念
陳杰根據(jù)函數(shù)連續(xù)性的定義,闡述了對于給定的空間形狀表面的一點,其局部鄰域范圍之內(nèi)是連續(xù)的。因此可以采用K近鄰來計算物體表面的幾何信息。數(shù)學(xué)K近鄰是一種理論上的概念,即對點集中給定一點,到該點A個距離最近的點就是給定點的數(shù)學(xué)K近鄰。通常采用的距離度量方式為歐式距離,歐式距離計算比較簡便直觀,但點云數(shù)據(jù)分布和密度具有不均勻性,只采用歐式距離升算出的A近鄰的空間分布通常不均勻,而后續(xù)的處理需要A近鄰較為準(zhǔn)確和均勻的反映某點周圍的空間信息,過于集中的分布使得同一區(qū)域的點表示的信息有限且重復(fù),而分布較稀疏的區(qū)域點很難完整的表達(dá)該區(qū)域的空間信息,這樣會帶來空間表示的冗余和缺失。如圖2.1所示,在某點處選擇數(shù)學(xué)意義上的K近鄰的過程中,如果給定了K值(K=12),選擇的近鄰點主要集中于該點的左側(cè),該點右側(cè)的近鄰點分布較為稀疏。
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2.2空間索引
為了提高K近鄰搜索算法的效率,首先需要建立對點云數(shù)據(jù)集的空間索引P93,根據(jù)空間對象屬性的特征,給出相應(yīng)的方法對空間對象屬性進(jìn)行重新排列,這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為空間索引,為了處理復(fù)雜的空間對象,空間索引通常會簡化對象信息,突出重點對象或?qū)ο髮傩?刪除與研究無關(guān)的對象或?qū)ο髮傩浴ｋm然空間索引只是輔助性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),但簡化了這算操作過程,提高了效率。對于大量的散亂點云數(shù)據(jù),合適的空間索引可以提高對點云數(shù)據(jù)空間操作的效率,其中包括對點云數(shù)據(jù)的查詢、刪除、插入等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組法引入樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),將整個數(shù)據(jù)集分成多層次子空間,然后根據(jù)分支規(guī)則,遞巧的用子空間建立節(jié)點。迭類方法用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是二叉樹或多叉樹,分支規(guī)則保證了樹中的節(jié)點各不相同,分支規(guī)則也決定了送類方法的搜索效率�？臻g分割法將點集的包畫盒分成子空間,分割過程和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組法類似,但空間分割法不會將點重組為樹的形式,只記錄哪個子連間包含哪些點,子空間通常為立方體。算法首先計算出子立方體邊長,根據(jù)邊長將包圍念分成許多邊長一致的子立方體,然后先確定查詢點在哪個子立方體,接著計算子立方體中每個點和查詢點的距離,按升序排列,如果子立方體中有足夠的點,并且第A個最近距離小于查詢點和子立方體的最近面,就停止捜索。否者,就對附近的一個或多個子立方體進(jìn)行捜索,當(dāng)查詢點改變時,重復(fù)上面的過程。
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第三章回光強(qiáng)度與測距誤差........30
3.1回光強(qiáng)度........30
3.2點云測距誤差產(chǎn)生原因和回光強(qiáng)度的關(guān)系........31
3.3實驗與分析........35
3.4結(jié)語........36
第四章法向量估算和定向........37
4.1法向量估算方法........37
4.2K值的確定........39
4.3離群點和尖銳持征的處理........41
4.4法向量的重定向........42
4.5實驗和分析........45
4.6結(jié)語........46
第五章基于曲率特征的點君數(shù)據(jù)配準(zhǔn)........47
5.1數(shù)據(jù)配準(zhǔn)基本問題........47
5.2轉(zhuǎn)換矩陣和平移矩陣的求解........51
5.3同名點的選取........52
5.4基于曲率的特征點提取........55
5.5匹配點對的提取........56
5.6實驗與分析........60
5.7結(jié)語........60

第五章基于曲率特征的點云數(shù)據(jù)配淮

5.1數(shù)據(jù)配準(zhǔn)基本問題

如圖5.1所示,同一三維模型數(shù)據(jù)在不同的觀察坐標(biāo)系下得到的兩種形式。這兩種形式之間的關(guān)系,可以通過一個三維射影變換矩陣好來確定。一般的地面三維測量系統(tǒng),從不同視角獲取的三維數(shù)據(jù),如果沒有發(fā)生特殊情況,一般不會發(fā)生形變,只需要進(jìn)行參考坐掠系的旋轉(zhuǎn)和平移。因此射影變換矩陣以將會變?yōu)楸３纸嵌燃伴L度不變的剛體變換,對式(5.14),旋轉(zhuǎn)矩陣及平移向量—共有6個未知參數(shù),為此,可以利用2對控制點約束的6個線性方程,來近似求解這6個參數(shù)。由于通常情況下,很難在兩組數(shù)據(jù)集中,非常精確地獲得正確的對應(yīng)點,采用最少點的線性解法,計算得到的歐氏變換矩陣好誤差較大。為了減少變換矩陣參數(shù)的計算誤差,需要尋找盡可能多的對應(yīng)點,用來約束盡可備多的變換方程,然后通過數(shù)學(xué)方法來對歐氏變換參數(shù)進(jìn)行估算。利用約束方程對歐氏變換矩陣的參數(shù)進(jìn)行估計,通常可^轉(zhuǎn)化為估計歐氏變換矩陣參數(shù),使得在歐氏變換矩陣下,兩數(shù)據(jù)集間的誤差最小。

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總結(jié)

緒論部分介紹T地面三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。包括市場上幾種主要的三維激光掃描儀和掃描儀各自的工作原理,概述了K近鄰搜索的現(xiàn)狀、基于點云回光強(qiáng)度信息的研究進(jìn)展、對法向量估算和方向調(diào)整的重點和難點以及點云配準(zhǔn)的研究現(xiàn)狀。第二章分析了三種類型的K近鄰,介紹了對散亂點云數(shù)據(jù)建立空間索引的必要性,重點闡述和分析了基于空間分塊和KD樹搜索算法的優(yōu)劣,確定了KD樹搜索算法作為文章的K近鄰查找算法,并驗證了KD樹捜索算法的有效性。第三章研究了回光強(qiáng)度的定義以及目前主要的應(yīng)用領(lǐng)域,分析脈沖式測距原理測距誤差產(chǎn)生的原因,從光學(xué)角度出發(fā),研究了回光強(qiáng)度對測距誤差的影響,通過K近鄰計算局部離群系數(shù)來定量的度量測距誤差,并通過實驗探討了測距誤差和回光強(qiáng)度之間的聯(lián)系。發(fā)現(xiàn)某地鐵隧道掃描得到的點云數(shù)據(jù)的回光強(qiáng)度值越小,測距誤差越大。第四章介紹了基于Voroni圖和局部表面擬合的法向量估算,研究了離群點和噪聲的處理,合理K近鄰的選取及尖銳區(qū)域法向量的穩(wěn)健估算,最后分析了法向量定向的幾中常見的方法,并用實驗驗證了法向量定向的必要性。第五章詳細(xì)介紹了點云配準(zhǔn)的基本原理和變換矩陣的求解,研究了基于標(biāo)靴和基于幾何特征的同名點提取方法,提出了一種新的基于曲率信息的同名點對精確匹配算法,算法采用比對局部坐標(biāo)系中,法向量方向上點的值的大小來確定同名點對,用實驗驗證算法的到的匹配點對求得的轉(zhuǎn)換參數(shù)能得到較好的初始配準(zhǔn)效果。
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參考文獻(xiàn)(略)

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本文編號：34923