車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)研究.pdf

1、隨著我國(guó)“數(shù)字地球”、“智慧城市”等新概念的提出，城市信息化建設(shè)對(duì)于多分辨率的海量數(shù)據(jù)采集及處理、三維數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)地理空間信息工作提出了新要求。測(cè)繪行業(yè)的前沿技術(shù)代表之一，車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)技術(shù)的出現(xiàn)則為智慧城市提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)以其快速獲取三維空間信息并能夠自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于與智慧城市建設(shè)相關(guān)的數(shù)字地圖、基礎(chǔ)測(cè)繪、城市三維建模等領(lǐng)域中。車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)因此成為當(dāng)前背景下的一個(gè)研究焦點(diǎn)。
　　

2、在車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)研究領(lǐng)域，點(diǎn)云與影像的精確配準(zhǔn)以及融合問(wèn)題仍然沒(méi)有得到很好的解決：一方面，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的本身精度還不夠高；另一方面，使用廣角鏡頭、魚(yú)眼鏡頭等大視場(chǎng)角鏡頭的畸變難以矯正，拍攝的影像難以與點(diǎn)云數(shù)據(jù)準(zhǔn)確配準(zhǔn)。基于此，本論文對(duì)高精度車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)點(diǎn)云與影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問(wèn)題進(jìn)行了如下研究。
　　首先，根據(jù)車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的采集原理，從時(shí)間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)角度出發(fā)，在深入探索數(shù)據(jù)采集完成后所獲取的多源數(shù)據(jù)的組織與對(duì)應(yīng)關(guān)系，為更好的使

3、點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)融合，本文設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)文件組織目錄，并采用C++編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了三維激光點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)軟件，將兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和組織管理。
　　其次，對(duì)基于同名特征點(diǎn)對(duì)的高精度點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)算法進(jìn)行了研究。該方法將點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)問(wèn)題拆分為相機(jī)參數(shù)標(biāo)定（包括相機(jī)的內(nèi)參數(shù)以及單個(gè)相機(jī)在全景相機(jī)系統(tǒng)中外參數(shù)求解）和全景相機(jī)在載體坐標(biāo)系中的準(zhǔn)確位姿求解兩個(gè)子問(wèn)題，并分別給出解決方法。相機(jī)標(biāo)定通過(guò)建立標(biāo)定場(chǎng)，基于標(biāo)定場(chǎng)中的同名特征點(diǎn)

4、對(duì)列出方程，求解出相機(jī)內(nèi)參數(shù)以及相機(jī)在全景坐標(biāo)系下的外參數(shù)，而后按照時(shí)間對(duì)齊，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分段，同一時(shí)間段內(nèi)在點(diǎn)云和原始影像上選擇同名特征點(diǎn)對(duì)，構(gòu)建并求解出全景相機(jī)坐標(biāo)系與平臺(tái)坐標(biāo)系之間的固定轉(zhuǎn)換關(guān)系。通過(guò)這兩步，求解出世界坐標(biāo)系下三維空間坐標(biāo)點(diǎn)與影像相片上像素坐標(biāo)之間的關(guān)系，從而完成點(diǎn)云與影像的配準(zhǔn)。
　　最后，通過(guò)在復(fù)雜城市道路環(huán)境下采集多個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)彎道路區(qū)域、直行道路區(qū)域）對(duì)算法進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證，并從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)