專利名稱：一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法，尤其是涉及一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法。
背景技術(shù)：
機(jī)載激光探測(cè)與測(cè)距(機(jī)載LiDAR)是一項(xiàng)地形數(shù)據(jù)快速獲取的重要技術(shù)，目前已成為城市三維信息獲取的重要手段。當(dāng)前的機(jī)載LiDAR系統(tǒng)通常配備有數(shù)碼相機(jī)，可在獲取激光點(diǎn)云的同時(shí)獲得高分辨率彩色航空影像。由于激光點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù)之間具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，二者的集成在道路提取、建筑物提取與建模以及正射影像制作等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于數(shù)碼相機(jī)安置誤差等原因，獲得的航空影像外方位元素一般存在較大誤差，導(dǎo)致航空影像與激光點(diǎn)云之間無(wú)法很好地套合，因此在二者集成應(yīng)用之前，需要將它們納入到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中，即進(jìn)行航空影像與激光點(diǎn)云的配準(zhǔn)?，F(xiàn)有的航空影像與激光點(diǎn)云配準(zhǔn)方法大致可分為三類(1)將激光點(diǎn)云內(nèi)插生成圖像(強(qiáng)度圖像或距離圖像)，然后在點(diǎn)云圖像和航空影像之間進(jìn)行配準(zhǔn)。根據(jù)所采用的配準(zhǔn)基元，可以分為兩類基于灰度區(qū)域的配準(zhǔn)和基于特征的配準(zhǔn)。基于灰度區(qū)域的方法如利用影像的互信息進(jìn)行配準(zhǔn)，然而點(diǎn)云圖像與航空影像在成像機(jī)理上差異顯著，特別是在航空攝影這樣復(fù)雜的場(chǎng)景下很難取得較好的配準(zhǔn)效果?；谔卣鞯呐錅?zhǔn)主要是在點(diǎn)云圖像和航空影像間匹配同名點(diǎn)、線特征用于配準(zhǔn)，由于成像方式、分辨率的巨大差異，在二者間自動(dòng)匹配同名點(diǎn)特征具有相當(dāng)?shù)碾y度，線特征的提取與匹配相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)，然而在點(diǎn)云內(nèi)插的過(guò)程中會(huì)引入內(nèi)插誤差，使得提取的線特征坐標(biāo)精度降低，影響最終配準(zhǔn)精度；(2)將航空影像密集匹配為攝影測(cè)量點(diǎn)云，然后以兩點(diǎn)集之間距離最近為原則計(jì)算激光點(diǎn)云和攝影測(cè)量點(diǎn)云之間的坐標(biāo)變換關(guān)系，實(shí)現(xiàn)激光點(diǎn)云與航空影像的配準(zhǔn)。該類方法需要較好的初值，而且航空影像密集匹配生成的點(diǎn)云高程精度一般低于激光點(diǎn)云的高程精度，會(huì)降低配準(zhǔn)精度；(3)直接在激光點(diǎn)云和航空影像之間進(jìn)行配準(zhǔn)。主要是通過(guò)在激光點(diǎn)云和航空影像之間尋找同名特征實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。常用的特征主要有直線特征和平面特征。其關(guān)鍵技術(shù)是如何從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地提取出直線特征和平面特征，以及如何正確地確定點(diǎn)云和影像間同名特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系?，F(xiàn)有的方法在點(diǎn)云中提取特征以及確定同名特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)都完全依靠人工操作實(shí)現(xiàn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的自動(dòng)配準(zhǔn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的之一是解決現(xiàn)有技術(shù)在配準(zhǔn)激光點(diǎn)云與航空影像時(shí)，需將激光點(diǎn)云內(nèi)插成點(diǎn)云圖像，降低了激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度進(jìn)而降低配準(zhǔn)精度的問(wèn)題。提供了一種直接從激光點(diǎn)云中提取建筑物輪廓線，進(jìn)而通過(guò)對(duì)輪廓線規(guī)則化獲得作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，避免了點(diǎn)云內(nèi)插誤差的引入，提高了配準(zhǔn)精度的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法。本發(fā)明的目的之二是解決由于激光點(diǎn)云與航空影像兩種數(shù)據(jù)在獲取機(jī)理上存在巨大差異，導(dǎo)致自動(dòng)地在二者之間提取并匹配同名特征進(jìn)行配準(zhǔn)存在相當(dāng)?shù)碾y度的問(wèn)題； 提供了一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法。采用由兩條直線段組成的角特征作為配準(zhǔn)基元，自動(dòng)地在點(diǎn)云中提取角特征，在影像上提取直線段邊緣。并針對(duì)角特征的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的點(diǎn)云與影像間同名角特征的自動(dòng)匹配方法。與現(xiàn)有算法中采用點(diǎn)、直線作為配準(zhǔn)基元相比，由兩條直線組成的角特征更為復(fù)雜、更具有獨(dú)特性，有助于獲得可靠的同名特征匹配結(jié)果。一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1，在每張航空影像上進(jìn)行影像直線段特征提??；然后在激光點(diǎn)云中，進(jìn)行點(diǎn)云角
特征的提??；
步驟2，結(jié)合步驟1獲取的影像直線段特征以及點(diǎn)云角特征進(jìn)行點(diǎn)云角特征的同名影像角特征的匹配；
步驟3，根據(jù)步驟2獲取的匹配后的同名影像角特征對(duì)步驟1的航空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得改正后的影像外方位元素；
步驟4，設(shè)置一個(gè)限差及最大迭代次數(shù)，并計(jì)算外方位元素的三個(gè)角元素改正值，根據(jù)三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值與設(shè)置的限差比較結(jié)果選擇執(zhí)行
若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均小于設(shè)置限差或已達(dá)到最大迭代次數(shù)，則執(zhí)行步驟
5 ；
否則，若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均大于等于設(shè)置限差且未達(dá)到最大迭代次數(shù)，則更新影像外方位元素，返回步驟2進(jìn)行迭代；
步驟5，輸出最后一次迭代中區(qū)域網(wǎng)平差獲得的影像外方位元素作為配準(zhǔn)結(jié)果。在上述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，所述的步驟1中，進(jìn)行影像直線段特征提取時(shí)通過(guò)Carmy算子檢測(cè)并提取建筑物直線邊緣，具體方法為
步驟1. 1，采用現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算子Carmy算子對(duì)航空影像進(jìn)行處理，可獲得影像上的邊緣特征，每條邊緣由一系列相連的邊緣像素點(diǎn)組成；
步驟1. 2，對(duì)于上一步中提取出的邊緣，根據(jù)邊緣點(diǎn)的連接性對(duì)每一條邊緣進(jìn)行跟蹤， 獲得一條條相互分離的邊緣線；
步驟1. 3，對(duì)上一步中提取出的每一條邊緣線進(jìn)行拆分，采用首點(diǎn)和尾點(diǎn)擬合直線段， 計(jì)算邊緣線上其他點(diǎn)到該直線段的距離，如果最大距離超出給定的閾值，則根據(jù)該最大距離對(duì)應(yīng)的點(diǎn)將邊緣線分為兩條子邊緣線，對(duì)每一子邊緣線重復(fù)進(jìn)行上述拆分操作直至無(wú)法繼續(xù)拆分，所述的閾值一般可設(shè)定為三個(gè)像素；
步驟1.4，對(duì)于上一步中進(jìn)行拆分處理獲得的每一條子邊緣線，如果其長(zhǎng)度超過(guò)閾值
A1，則根據(jù)其中的邊緣點(diǎn)通過(guò)最小二乘法擬合直線段，獲得建筑物直線段邊緣，所述邊緣線長(zhǎng)度指包含的邊緣像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，所述閾值4由建筑物一般尺寸S和影像分辨率Λ計(jì)算， K = SiR。在上述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，所述的步驟1中，在點(diǎn)云中提取角特征時(shí)，首先剔除高程值明顯大于鄰域內(nèi)其它點(diǎn)的粗差點(diǎn)，然后對(duì)點(diǎn)云按1.5 倍的點(diǎn)云平均間距劃分格網(wǎng)，在每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)剔除高程值與最高點(diǎn)的差異大于一倍點(diǎn)云高程精度值的墻面點(diǎn)，采用二維Delaimay方法對(duì)點(diǎn)云構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)進(jìn)行點(diǎn)云角特征的提取，具體方法包括以下步驟
步驟2. 1，遍歷三角網(wǎng)中的有效三角形，直至找到一個(gè)滿足特征三角形條件的三角形， 將其設(shè)置為當(dāng)前三角形，設(shè)此三角形中特征線段為Ji ，其兩個(gè)端點(diǎn)分別為^和隊(duì)將點(diǎn)J 設(shè)為當(dāng)前點(diǎn)，依次存儲(chǔ)點(diǎn)召、J到線特征的點(diǎn)隊(duì)列，所述的特征三角形指在構(gòu)建三角網(wǎng)時(shí)在建筑物墻面處由于高程突變形成的具有兩條長(zhǎng)邊的倒三角形，假設(shè)其兩個(gè)位置較高的頂點(diǎn)為位于建筑物邊緣上的激光點(diǎn)，而位置較低的那個(gè)頂點(diǎn)C為位于墻腳附近的地面上的激光點(diǎn)，由于建筑物屋頂具有一定的高度且屋頂相對(duì)較平滑，故該三角形中三個(gè)點(diǎn)丄
B、C的高程應(yīng)該滿足I^ufI < ^Z1、JZjc > dZ2、AZsc > dZt這三個(gè)條件，即位于屋頂上相
鄰的兩個(gè)激光點(diǎn)的高程應(yīng)該相近，而位于屋頂上的激光點(diǎn)的高程應(yīng)該遠(yuǎn)大于位于地面的激光點(diǎn)的高程，其中、^^PIm分別為三個(gè)頂點(diǎn)之間的高程差，分別為^1 = - , ^Zjc =Za -Zc , AZbc = Zb -Zc ,表示屋頂上兩相鄰激光點(diǎn)之間髙程差的限差，
一般可設(shè)置為激光點(diǎn)云的高程精度值，閾值表示屋頂上激光點(diǎn)與地面上激光點(diǎn)之間高程差的限差，由建筑物高度決定，由于一般建筑物高度至少有3. 0 m，考慮到地面植被等干擾，可將《 ^設(shè)置為1.5 m，以上三個(gè)條件稱為特征三角形條件，滿足特征三角形條件的三角形稱
為特征三角形，三角形中位于屋頂邊緣上的兩點(diǎn)IA連接成的線段稱為特征線段；
步驟2. 2，在除了當(dāng)前三角形以外的所有以當(dāng)前點(diǎn)為頂點(diǎn)的三角形中，根據(jù)特征三角形判定條件尋找所有包含特征線段、且特征線段的一端點(diǎn)為當(dāng)前點(diǎn)的特征三角形若僅有一個(gè)符合條件的三角形，設(shè)該三角形中特征線段為』4，將該三角形設(shè)置為當(dāng)前三角形，將點(diǎn)
為設(shè)置為當(dāng)前與，將當(dāng)前點(diǎn)與點(diǎn)比較，如果它們?yōu)橥稽c(diǎn)，則線特征閉合，執(zhí)行步驟2. 3，
否則存儲(chǔ) A并重復(fù)執(zhí)行本步驟；如果符合條件的三角形的個(gè)數(shù)不等于1，則線特征在此處中斷，執(zhí)行步驟2. 3;
步驟2. 3，對(duì)于閉合的線特征，如果總點(diǎn)數(shù)大于閾值M ，閾值根據(jù)LiDAR點(diǎn)云間距 、及建筑物的一般尺寸Z設(shè)定，Μ = Ζ/ 、，保存該線特征，進(jìn)入步驟2. 4，否則直接進(jìn)入步驟2. 4 ；對(duì)于未閉合的線特征，則轉(zhuǎn)到步驟2. 2，以點(diǎn)i 為當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行反向搜索，將搜索到的線特征點(diǎn)插入隊(duì)列之前，直至步驟2. 2執(zhí)行終止，如果此時(shí)線特征上點(diǎn)數(shù)大于閾值M/ ， 保存該未閉合的線特征，進(jìn)入步驟2. 4，否則直接進(jìn)入步驟2. 4 ；
步驟2. 4，返回至步驟2. 1繼續(xù)搜索特征線直至所有三角形均已無(wú)效，此時(shí)得到多條建筑物輪廓線特征，其中在步驟2. 1到步驟2. 3，每當(dāng)一個(gè)三角形判斷完畢后，就將其設(shè)置為無(wú)效；
步驟2. 5，在獲得建筑物輪廓線后，可根據(jù)現(xiàn)有算法將其進(jìn)行規(guī)則化獲得建筑物直線邊緣，并將相互垂直的相鄰邊求交，以交點(diǎn)與兩直線段距交點(diǎn)遠(yuǎn)的兩個(gè)端點(diǎn)的連線組合成本方法中作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，假設(shè)邊緣Ji 與CD相交于點(diǎn)萬(wàn)，其中召、C點(diǎn)距交點(diǎn)E 較近，則點(diǎn)丄凡々的連線組合成角特征J徹。 在上述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，所述的步驟2中，進(jìn)行同名影像角特征的匹配的具體方法如下
步驟4. 1，對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)云角特征，利用當(dāng)前的影像外方位元素近似值將其投影到每張影像上，得到投影角特征，第一次迭代時(shí)使用輸入的外方位元素近似值，以后每次迭代使用上一次迭代計(jì)算出來(lái)的影像外方位元素結(jié)果，假設(shè)折線Ji^為點(diǎn)云角特征在影像上的投影角特征，其中擬、為角特征的兩直線段，5為角特征的角點(diǎn)，并在影像上提取了一系列直線段如 HT、BfCr、EF、GH 等；
步驟4. 2，以投影角特征的角點(diǎn)i 為中心作一個(gè)半徑為閾值r的圓；然后，將所有與圓面相交的影像直線段取出作為候選直線段；
步驟4. 3，在候選直線段中，根據(jù)兩直線段間距離、兩直線段長(zhǎng)度比和兩直線段對(duì)應(yīng)的向量夾角這三個(gè)直線段匹配測(cè)度分別為角特征的擬和兩條線段尋找同名的影像直線段 ι和jre, ι和JTCr組成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征ne,其步驟如下
步驟4. 3. 1，對(duì)于候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段長(zhǎng)度比匹配，兩直線段長(zhǎng)度比用來(lái)限定同名直線段的長(zhǎng)度差距，理論上在點(diǎn)云中提取的建筑物直線邊緣和影像上提取的同一條直線邊緣應(yīng)該具有相同的長(zhǎng)度，考慮到實(shí)際提取的邊緣可能不完整，限定兩同名直線段的長(zhǎng)度比不能超過(guò)兩倍，即在0. 5^2之間；
步驟4. 3. 2，對(duì)于符合步驟4. 3. 1中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段對(duì)應(yīng)的向量間的夾角的計(jì)算，投影角特征Ji^中，定義5為起點(diǎn)，AC為的終點(diǎn)，從起點(diǎn)到終點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)代表線段的向量，在影像上的候選直線段中，離點(diǎn)5近的端點(diǎn)作為起點(diǎn)， 另一端點(diǎn)作為終點(diǎn)，同樣也可以構(gòu)成一個(gè)起點(diǎn)到終點(diǎn)的向量，同名直線段對(duì)應(yīng)的向量的方向應(yīng)相同，即兩向量夾角小于閾值90° ；
步驟4. 3. 3，對(duì)于符合步驟4. 3. 1和步驟4. 3. 2中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段之間的距離匹配，假設(shè)Ji 為投影到影像上的直線段，Uf為影像上提取的直線段，點(diǎn)i到直線浙的距離力^點(diǎn),到直線你的距離為4則直線段U*到直線段Ji 的距離J定義為 d=(dj+d2)i2
為剔除粗差匹配結(jié)果，根據(jù)外方位元素的精度設(shè)定一個(gè)直線段間距離閾值Jtf選擇與投影角特征的直線段距離最近，且距離小于距離閾值jrf的候選直線段作為投影角特征的直線段的同名影像直線段；
步驟4. 4，將匹配得到的兩影像直線段組合成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征，具體方法與權(quán)利3的步驟2. 5中的方法類似。在上述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，所述的步驟3中，獲得改正后的影像外方位元素的具體方法是以點(diǎn)云角特征的角點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，以其同名影像角特征的角點(diǎn)為該控制點(diǎn)的像點(diǎn)；保留所有具有兩個(gè)及以上像點(diǎn)的控制點(diǎn)，以當(dāng)前的影像近似外方位元素作為初值，對(duì)航空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得改正后的影像外方位元素。在上述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，所述的步驟4中，根據(jù)上一次迭代和本次迭代計(jì)算出的外方位元素的三個(gè)角元素值，通過(guò)將分別將它們求差再求
絕對(duì)值，分別計(jì)算本次迭代中外方位元素三個(gè)角元素改正數(shù)絕對(duì)值|Af>|, |Δ |, |Ar|,其中，
M = IfI-^lI，|Δ | = |<BL-(DmI，IAcI = IiTi-，其中，，i |，Cf 為第i 次迭代中計(jì)算出的外方位元素角元素值；每一次迭代中，根據(jù)步驟3中所述的獲得改正后的影像外方位元素的方法根據(jù)匹配的同名角特征計(jì)算新的外方位元素，每一次迭代計(jì)算獲得新的航空影像外方位元素以后，將新的外方位元素帶入下一次迭代過(guò)程中，且每迭代一次，逐步減小同名角
特征匹配過(guò)程中圓半徑閾值r和距離閾值jrf直至分別達(dá)到設(shè)定的最小值。和Jiiesi ,逐步減小幅度分別為/N和(Jtf，其中，N為步驟4中設(shè)定的最大迭代
次數(shù)，其中，k可設(shè)置為在影像上提取的最短直線段長(zhǎng)度的一半，根據(jù)激光點(diǎn)云中建筑物
邊緣的提取精度設(shè)定，可取為點(diǎn)云平面精度與影像地面分辨率的比值。因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)1.在不需要對(duì)點(diǎn)云圖像進(jìn)行內(nèi)插的情況下，直接從激光點(diǎn)云中提取建筑物輪廓線，進(jìn)而獲得作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，避免了內(nèi)插誤差的引入，提高了配準(zhǔn)精度；2.航空影像和激光點(diǎn)云間提取和匹配同名特征完全自動(dòng)化進(jìn)行，提高了配準(zhǔn)效率；3.采用光束法區(qū)域網(wǎng)平差求解影像外方位元素，同時(shí)采用循環(huán)迭代的配準(zhǔn)策略，可以實(shí)現(xiàn)航空影像和機(jī)載激光點(diǎn)云間整體最佳配準(zhǔn)。


附圖1為本發(fā)明的工作流程圖。附圖2為本發(fā)明實(shí)施例中建筑物點(diǎn)云不規(guī)則三角網(wǎng)局部圖。附圖3為本發(fā)明實(shí)施例中特征三角形示意圖。附圖4為本發(fā)明實(shí)施例中同名角特征匹配示意圖。附圖5為本發(fā)明實(shí)施例中直線段之間的距離示意圖。
具體實(shí)施例方式下面通過(guò)實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說(shuō)明。實(shí)施例
一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，如附圖1所示，包括以下步驟 1.步驟1，在每張航空影像上進(jìn)行影像直線段特征提取；然后在激光點(diǎn)云中，進(jìn)行點(diǎn)云角特征的提?。?br> 首先，進(jìn)行影像直線段特征提取，通過(guò)Carmy算子檢測(cè)并提取建筑物直線邊緣，具體方法為
步驟1. 1. 1，采用現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算子Carmy算子對(duì)航空影像進(jìn)行處理，可獲得影像上的邊緣特征，每條邊緣由一系列相連的邊緣像素點(diǎn)組成；
步驟1. 1.2，對(duì)于上一步中提取出的邊緣，根據(jù)邊緣點(diǎn)的連接性對(duì)每一條邊緣進(jìn)行跟蹤，獲得一條條相互分離的邊緣線；
步驟1. 1.3，對(duì)上一步中提取出的每一條邊緣線進(jìn)行拆分，采用首點(diǎn)和尾點(diǎn)擬合直線段，計(jì)算邊緣線上其他點(diǎn)到該直線段的距離，如果最大距離超出給定的閾值，則根據(jù)該最大距離對(duì)應(yīng)的點(diǎn)將邊緣線分為兩條子邊緣線，對(duì)每一子邊緣線重復(fù)進(jìn)行上述拆分操作直至無(wú)法繼續(xù)拆分，所述的閾值一般可設(shè)定為三個(gè)像素；
步驟1. 1. 4，對(duì)于上一步中進(jìn)行拆分處理獲得的每一條子邊緣線，如果其長(zhǎng)度超過(guò)閾值
^，則根據(jù)其中的邊緣點(diǎn)通過(guò)最小二乘法擬合直線段，獲得建筑物直線段邊緣，所述邊緣線長(zhǎng)度指包含的邊緣像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，所述閾值A(chǔ)由建筑物一般尺寸S和影像分辨率ii計(jì)算， Al = S/R。 然后，在點(diǎn)云中提取角特征時(shí)，首先剔除高程值明顯大于鄰域內(nèi)其它點(diǎn)的粗差點(diǎn)， 然后對(duì)點(diǎn)云按1. 5倍的點(diǎn)云平均間距劃分格網(wǎng)，在每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)剔除高程值與最高點(diǎn)的差異大于一倍點(diǎn)云高程精度值的墻面點(diǎn)，采用二維Delaimay方法對(duì)點(diǎn)云構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)，將三角網(wǎng)中所有三角形設(shè)置為有效，然后進(jìn)行點(diǎn)云角特征的提取，具體方法包括以下步驟
步驟1. 2. 1，遍歷三角網(wǎng)中的有效三角形，直至找到一個(gè)滿足特征三角形條件的三角形，將其設(shè)置為當(dāng)前三角形，設(shè)此三角形中特征線段為Ji ，其兩個(gè)端點(diǎn)分別為^和凡將點(diǎn)J 設(shè)為當(dāng)前點(diǎn)，依次存儲(chǔ)點(diǎn)召、J到線特征的點(diǎn)隊(duì)列，所述的特征三角形指在構(gòu)建三角網(wǎng)時(shí)在建筑物墻面處由于高程突變形成如附圖2所示的具有兩條長(zhǎng)邊的倒三角形，在附圖3中， 假設(shè)其兩個(gè)位置較高的頂點(diǎn)A 5為位于建筑物邊緣上的激光點(diǎn)，而位置較低的那個(gè)頂點(diǎn)C 為位于墻腳附近的地面上的激光點(diǎn)，由于建筑物屋頂具有一定的高度且屋頂相對(duì)較平滑，
故該三角形中三個(gè)點(diǎn)A』、C的高程應(yīng)該滿足IJZjbI < dZ,、JZjc > dZ2、JZao > dZ3這三個(gè)
條件，即位于屋頂上相鄰的兩個(gè)激光點(diǎn)的高程應(yīng)該相近，而位于屋頂上的激光點(diǎn)的高程應(yīng)該遠(yuǎn)大于位于地面的激光點(diǎn)的高程，其中I皿、&和&分別為三個(gè)頂點(diǎn)之間的高程
差，分別為^= - ,, JZsc=Zs Zc ,閾值疼表示屋頂上兩相鄰激光點(diǎn)之間髙程
差的限差，一般可設(shè)置為激光點(diǎn)云的高程精度值，閾值忍3表示屋頂上激光點(diǎn)與地面上激光點(diǎn)之間高程差的限差，由建筑物高度決定，由于一般建筑物高度至少有3. 0 m，考慮到地面植被等干擾，可將設(shè)置為1.5 m，以上三個(gè)條件稱為特征三角形條件，滿足特征三角形條件的三角形稱為特征三角形，三角形中位于屋頂邊緣上的兩點(diǎn)I A連接成的線段稱為特征線段；
步驟1.2. 2，在除了當(dāng)前三角形以外的所有以當(dāng)前點(diǎn)為頂點(diǎn)的三角形中，根據(jù)特征三角形判定條件尋找所有包含特征線段、且特征線段的一端點(diǎn)為當(dāng)前點(diǎn)的特征三角形若僅有一個(gè)符合條件的三角形，設(shè)該三角形中特征線段為M，將該三角形設(shè)置為當(dāng)前三角形，
將點(diǎn)為設(shè)置為當(dāng)前點(diǎn)，將當(dāng)前點(diǎn)與點(diǎn)比較，如果它們?yōu)橥稽c(diǎn)，則線特征閉合，執(zhí)行步驟
1. 2. 3，否則存儲(chǔ)點(diǎn)為，并重復(fù)執(zhí)行本步驟；如果符合條件的三角形的個(gè)數(shù)不等于1，則線特征在此處中斷，執(zhí)行步驟1.2. 3;
步驟1.2. 3，對(duì)于閉合的線特征，如果總點(diǎn)數(shù)大于閾值M ，閾值根據(jù)LiDAR點(diǎn)云間距 、及建筑物的一般尺寸Z設(shè)定，Μ = Ζ/ 、，保存該線特征，進(jìn)入步驟1.2. 4，否則直接進(jìn)入步驟1. 2. 4 ；對(duì)于未閉合的線特征，則轉(zhuǎn)到步驟1. 2. 2，以點(diǎn)i 為當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行反向搜索，將搜索到的線特征點(diǎn)插入隊(duì)列之前，直至步驟1. 2. 2執(zhí)行終止，如果此時(shí)線特征上點(diǎn)數(shù)大于閾值M ，保存該未閉合的線特征，進(jìn)入步驟1. 2. 4，否則直接進(jìn)入步驟1. 2. 4 ；
步驟1. 2. 4，返回至步驟1. 2. 1繼續(xù)搜索特征線直至所有三角形均已無(wú)效，此時(shí)得到多條建筑物輪廓線特征，其中在步驟1. 2. 1到步驟1. 2. 3，每當(dāng)一個(gè)三角形判斷完畢后，就將其設(shè)置為無(wú)效；步驟1. 2. 5，在獲得建筑物輪廓線后，可根據(jù)現(xiàn)有算法將其進(jìn)行規(guī)則化獲得建筑物直線邊緣，并將相互垂直的相鄰邊求交，以交點(diǎn)與兩直線段距交點(diǎn)遠(yuǎn)的兩個(gè)端點(diǎn)的連線組合成本方法中作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，假設(shè)邊緣你與切相交于點(diǎn)萬(wàn)，其中召義點(diǎn)距交點(diǎn) E較近，則點(diǎn)I萬(wàn)、々的連線組合成角特征J徹。2.步驟2，結(jié)合步驟1獲取的影像直線段特征以及點(diǎn)云角特征進(jìn)行點(diǎn)云角特征的同名影像角特征的匹配；進(jìn)行同名影像角特征的匹配的具體方法如下
步驟2. 1，對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)云角特征，利用當(dāng)前的影像外方位元素近似值將其投影到每張影像上，得到投影角特征，第一次迭代時(shí)使用輸入的外方位元素近似值，以后每次迭代使用上一次迭代計(jì)算出來(lái)的影像外方位元素結(jié)果，如附圖4所示，假設(shè)折線Ji^為點(diǎn)云角特征在影像上的投影角特征，其中擬、為角特征的兩直線段，5為角特征的角點(diǎn)，并在影像上提取了一系列直線段如、5 Τ、^\你等；
步驟2. 2，以投影角特征的角點(diǎn)i 為中心作一個(gè)半徑為閾值r的圓；然后，將所有與圓面相交的影像直線段取出作為候選直線段；
步驟2. 3，在候選直線段中，根據(jù)兩直線段間距離、兩直線段長(zhǎng)度比和兩直線段對(duì)應(yīng)的向量夾角這三個(gè)直線段匹配測(cè)度分別為角特征的擬和兩條線段尋找同名的影像直線段 1和％,1和組成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征1#^,其步驟如下
步驟2. 3. 1，對(duì)于候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段長(zhǎng)度比匹配，兩直線段長(zhǎng)度比用來(lái)限定同名直線段的長(zhǎng)度差距，理論上在點(diǎn)云中提取的建筑物直線邊緣和影像上提取的同一條直線邊緣應(yīng)該具有相同的長(zhǎng)度，考慮到實(shí)際提取的邊緣可能不完整，限定兩同名直線段的長(zhǎng)度比不能超過(guò)兩倍，即在0. 5^2之間；
步驟2. 3. 2，對(duì)于符合步驟2. 3. 1中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段對(duì)應(yīng)的向量間的夾角的計(jì)算，投影角特征Ji^中，定義5為起點(diǎn)，AC為的終點(diǎn)，從起點(diǎn)到終點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)代表線段的向量，在影像上的候選直線段中，離點(diǎn)5近的端點(diǎn)作為起點(diǎn)， 另一端點(diǎn)作為終點(diǎn)，同樣也可以構(gòu)成一個(gè)起點(diǎn)到終點(diǎn)的向量，同名直線段對(duì)應(yīng)的向量的方向應(yīng)相同，即兩向量夾角小于閾值90° ；
步驟2. 3. 3，對(duì)于符合步驟2. 3. 1和步驟2. 3. 2中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段之間的距離匹配，如附圖5所示，假設(shè)Ji 為投影到影像上的直線段， I為影像上提取的直線段，點(diǎn)I到直線Ji 的距離力^點(diǎn),到直線Ji 的距離為4 ,則直線段iT到直線段Ji 的距離i/定義為 d — (d￡ Hh d^S 2
為剔除粗差匹配結(jié)果，根據(jù)外方位元素的精度設(shè)定一個(gè)直線段間距離閾值Λ ,選擇與投影角特征的直線段距離最近，且距離小于距離閾值jrf的候選直線段作為投影角特征的直線段的同名影像直線段；
步驟2. 4，將匹配得到的兩影像直線段組合成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征。3.步驟3，根據(jù)步驟2獲取的匹配后的同名影像角特征對(duì)步驟1的航空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得改正后的影像外方位元素；獲得改正后的影像外方位元素的具體方法是以點(diǎn)云角特征的角點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，以其同名影像角特征的角點(diǎn)為該控制點(diǎn)的像點(diǎn)；保留所有具有兩個(gè)及以上像點(diǎn)的控制點(diǎn)，以當(dāng)前的影像近似外方位元素作為初值，對(duì)航
12空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得改正后的影像外方位元素。4.步驟4，設(shè)置一個(gè)限差及最大迭代次數(shù)，并計(jì)算外方位元素的三個(gè)角元素改正值，根據(jù)三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值與設(shè)置的限差比較結(jié)果選擇執(zhí)行
若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均小于設(shè)置限差或已達(dá)到最大迭代次數(shù)，則執(zhí)行步驟
5 ；
否則，若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均大于等于設(shè)置限差且未達(dá)到最大迭代次數(shù)， 則更新影像外方位元素，返回步驟2進(jìn)行迭代；值得注意的是根據(jù)上一次迭代和本次迭代計(jì)算出的外方位元素的三個(gè)角元素值，通過(guò)將分別將它們求差再求絕對(duì)值，分別計(jì)算本
次迭代中外方位元素三個(gè)角元素改正數(shù)絕對(duì)值丨Δ#|，|Δ |，|λτ|，其中，M=Ifi-^J，
=, IArl = Irf-JTf1I，其中，釣， ^，rf為第i次迭代中計(jì)算出的外方位元素
角元素值；每一次迭代中，根據(jù)步驟3中所述的獲得改正后的影像外方位元素的方法根據(jù)匹配的同名角特征計(jì)算新的外方位元素，每一次迭代計(jì)算獲得新的航空影像外方位元素以后，將新的外方位元素帶入下一次迭代過(guò)程中，且每迭代一次，逐步減小同名角特征匹配過(guò)
程中圓半徑閾值r和距離閾值jrf直至分別達(dá)到設(shè)定的最小值和iirf—,逐步減小幅度
分別為(r- ) /N和(Jd - JUmm ) /N，其中，N為步驟4中設(shè)定的最大迭代次數(shù)，其中，
^6l可設(shè)置為在影像上提取的最短直線段長(zhǎng)度的一半，^^根據(jù)激光點(diǎn)云中建筑物邊緣的提取精度設(shè)定，可取為點(diǎn)云平面精度與影像地面分辨率的比值。5.步驟5，輸出最后一次迭代中區(qū)域網(wǎng)平差獲得的影像外方位元素作為配準(zhǔn)結(jié)^ ο本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說(shuō)明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書(shū)所定義的范圍。
權(quán)利要求
1.一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1，在每張航空影像上進(jìn)行影像直線段特征提??；然后在激光點(diǎn)云中，進(jìn)行點(diǎn)云角特征的提?。徊襟E2，結(jié)合步驟1獲取的影像直線段特征以及點(diǎn)云角特征進(jìn)行點(diǎn)云角特征的同名影像角特征的匹配；步驟3，根據(jù)步驟2獲取的匹配后的同名影像角特征對(duì)步驟1的航空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得改正后的影像外方位元素；步驟4，設(shè)置一個(gè)限差及最大迭代次數(shù)，并計(jì)算外方位元素的三個(gè)角元素改正值，根據(jù)三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值與設(shè)置的限差比較結(jié)果選擇執(zhí)行若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均小于設(shè)置限差或已達(dá)到最大迭代次數(shù)，則執(zhí)行步驟5 ；否則，若三個(gè)角元素改正值的絕對(duì)值均大于等于設(shè)置限差且未達(dá)到最大迭代次數(shù)，則更新影像外方位元素，返回步驟2進(jìn)行迭代；步驟5，輸出最后一次迭代中區(qū)域網(wǎng)平差獲得的影像外方位元素作為配準(zhǔn)結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述的步驟1中，進(jìn)行影像直線段特征提取時(shí)通過(guò)Carmy算子檢測(cè)并提取建筑物直線邊緣，具體方法為步驟1. 1，采用現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算子Carmy算子對(duì)航空影像進(jìn)行處理，可獲得影像上的邊緣特征，每條邊緣由一系列相連的邊緣像素點(diǎn)組成；步驟1. 2，對(duì)于上一步中提取出的邊緣，根據(jù)邊緣點(diǎn)的連接性對(duì)每一條邊緣進(jìn)行跟蹤， 獲得一條條相互分離的邊緣線；步驟1. 3，對(duì)上一步中提取出的每一條邊緣線進(jìn)行拆分，采用首點(diǎn)和尾點(diǎn)擬合直線段， 計(jì)算邊緣線上其他點(diǎn)到該直線段的距離，如果最大距離超出給定的閾值，則根據(jù)該最大距離對(duì)應(yīng)的點(diǎn)將邊緣線分為兩條子邊緣線，對(duì)每一子邊緣線重復(fù)進(jìn)行上述拆分操作直至無(wú)法繼續(xù)拆分，所述的閾值設(shè)定為三個(gè)像素；步驟1.4，對(duì)于上一步中進(jìn)行拆分處理獲得的每一條子邊緣線，如果其長(zhǎng)度超過(guò)閾值K，則根據(jù)其中的邊緣點(diǎn)通過(guò)最小二乘法擬合直線段，獲得建筑物直線段邊緣，所述邊緣線長(zhǎng)度指包含的邊緣像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，所述閾值A(chǔ)1由建筑物一般尺寸S和影像分辨率Λ計(jì)算， j^Bl _ S . St. ο
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述的步驟1中，在點(diǎn)云中提取角特征時(shí)，首先剔除高程值明顯大于鄰域內(nèi)其它點(diǎn)的粗差點(diǎn)，然后對(duì)點(diǎn)云按1.5倍的點(diǎn)云平均間距劃分格網(wǎng)，在每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)剔除高程值與最高點(diǎn)的差異大于一倍點(diǎn)云高程精度值的墻面點(diǎn)，采用二維Delaimay方法對(duì)點(diǎn)云構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)，將三角網(wǎng)中所有三角形設(shè)置為有效，然后進(jìn)行點(diǎn)云角特征的提取，具體方法包括以下步驟步驟2. 1，遍歷三角網(wǎng)中的有效三角形，直至找到一個(gè)滿足特征三角形條件的三角形， 將其設(shè)置為當(dāng)前三角形，設(shè)此三角形中特征線段為Ji ，其兩個(gè)端點(diǎn)分別為^和隊(duì)將點(diǎn)J設(shè)為當(dāng)前點(diǎn)，依次存儲(chǔ)點(diǎn)召、J到線特征的點(diǎn)隊(duì)列，所述的特征三角形指在構(gòu)建三角網(wǎng)時(shí)在建筑物墻面處由于高程突變形成的具有兩條長(zhǎng)邊的倒三角形，假設(shè)其兩個(gè)位置較高的頂點(diǎn)丄 B為位于建筑物邊緣上的激光點(diǎn)，而位置較低的那個(gè)頂點(diǎn)C為位于墻腳附近的地面上的激光點(diǎn)，由于建筑物屋頂具有一定的高度且屋頂相對(duì)較平滑，故該三角形中三個(gè)點(diǎn)I從C的高程應(yīng)該滿足I^l < ^Z1、AZjc > dZ2、AZac > dZ3這三個(gè)條件，即位于屋頂上相鄰的兩個(gè)激光點(diǎn)的高程應(yīng)該相近，而位于屋頂上的激光點(diǎn)的高程應(yīng)該遠(yuǎn)大于位于地面的激光點(diǎn)的高程,其中^Zjb、^Zjc和分別為三個(gè)頂點(diǎn)之間的高程差，分別為^ZIB = ZA-ZS,^Zjc =Zji Zc , AZx = Zjt -Zc ,閾值&表示屋頂上兩相鄰激光點(diǎn)之間髙程差的限差，一般可設(shè)置為激光點(diǎn)云的高程精度值，閾值A(chǔ)表示屋頂上激光點(diǎn)與地面上激光點(diǎn)之間高程差的限差，由建筑物高度決定，由于一般建筑物高度至少有3. 0 m，考慮到地面植被等干擾，可將砍3設(shè)置為1.5 m，以上三個(gè)條件稱為特征三角形條件，滿足特征三角形條件的三角形稱為特征三角形，三角形中位于屋頂邊緣上的兩點(diǎn)IA連接成的線段稱為特征線段；步驟2. 2，在除了當(dāng)前三角形以外的所有以當(dāng)前點(diǎn)為頂點(diǎn)的三角形中，根據(jù)特征三角形判定條件尋找所有包含特征線段、且特征線段的一端點(diǎn)為當(dāng)前點(diǎn)的特征三角形若僅有一個(gè)符合條件的三角形，設(shè)該三角形中特征線段為M，將該三角形設(shè)置為當(dāng)前三角形，將點(diǎn)為設(shè)置為當(dāng)前點(diǎn)，將當(dāng)前點(diǎn)與點(diǎn)比較，如果它們?yōu)橥稽c(diǎn)，則線特征閉合，執(zhí)行步驟2. 3，否則存儲(chǔ)點(diǎn)并重復(fù)執(zhí)行本步驟；如果符合條件的三角形的個(gè)數(shù)不等于1，則線特征在此處中斷，執(zhí)行步驟2. 3;步驟2. 3，對(duì)于閉合的線特征，如果總點(diǎn)數(shù)大于閾值M ，閾值根據(jù)LiDAR點(diǎn)云間距 、及建筑物的一般尺寸Z設(shè)定，Μ = Ζ/ 、，保存該線特征，進(jìn)入步驟2. 4，否則直接進(jìn)入步驟2. 4 ；對(duì)于未閉合的線特征，則轉(zhuǎn)到步驟2. 2，以點(diǎn)i 為當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行反向搜索，將搜索到的線特征點(diǎn)插入隊(duì)列之前，直至步驟2. 2執(zhí)行終止，如果此時(shí)線特征上點(diǎn)數(shù)大于閾值M/ ， 保存該未閉合的線特征，進(jìn)入步驟2. 4，否則直接進(jìn)入步驟2. 4 ；步驟2. 4，返回至步驟2. 1繼續(xù)搜索特征線直至所有三角形均已無(wú)效，此時(shí)得到多條建筑物輪廓線特征，其中在步驟2. 1到步驟2. 3，每當(dāng)一個(gè)三角形判斷完畢后，就將其設(shè)置為無(wú)效；步驟2. 5，在獲得建筑物輪廓線后，可根據(jù)現(xiàn)有算法將其進(jìn)行規(guī)則化獲得建筑物直線邊緣，并將相互垂直的相鄰邊求交，以交點(diǎn)與兩直線段距交點(diǎn)遠(yuǎn)的兩個(gè)端點(diǎn)的連線組合成本方法中作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，假設(shè)邊緣Ji 與CD相交于點(diǎn)萬(wàn)，其中召、C點(diǎn)距交點(diǎn)E 較近，則點(diǎn)丄凡々的連線組合成角特征J徹。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述的步驟2中，進(jìn)行同名影像角特征的匹配的具體方法如下步驟4. 1，對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)云角特征，利用當(dāng)前的影像外方位元素近似值將其投影到每張影像上，得到投影角特征，第一次迭代時(shí)使用輸入的外方位元素近似值，以后每次迭代使用上一次迭代計(jì)算出來(lái)的影像外方位元素結(jié)果，假設(shè)折線Ji^為點(diǎn)云角特征在影像上的投影角特征，其中擬、為角特征的兩直線段，5為角特征的角點(diǎn)，并在影像上提取了一系列直線段如 、&C、EF、GH 等；步驟4. 2，以投影角特征的角點(diǎn)i 為中心作一個(gè)半徑為閾值r的圓；然后，將所有與圓面相交的影像直線段取出作為候選直線段；步驟4. 3，在候選直線段中，根據(jù)兩直線段間距離、兩直線段長(zhǎng)度比和兩直線段對(duì)應(yīng)的向量夾角這三個(gè)直線段匹配測(cè)度分別為角特征的擬和兩條線段尋找同名的影像直線段 iT和ifcMjr和Jtr組成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征fjfcr,其步驟如下步驟4. 3. 1，對(duì)于候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段長(zhǎng)度比匹配，兩直線段長(zhǎng)度比用來(lái)限定同名直線段的長(zhǎng)度差距，理論上在點(diǎn)云中提取的建筑物直線邊緣和影像上提取的同一條邊緣應(yīng)該具有相同的長(zhǎng)度，考慮到實(shí)際提取的邊緣可能不完整，限定兩同名直線段的長(zhǎng)度比不能超過(guò)兩倍，即在0. 5^2之間；步驟4. 3. 2，對(duì)于符合步驟4. 3. 1中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段對(duì)應(yīng)的向量間的夾角的計(jì)算，投影角特征Ji^中，定義5為起點(diǎn)，AC為的終點(diǎn)，從起點(diǎn)到終點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)代表線段的向量，在影像上的候選直線段中，離點(diǎn)5近的端點(diǎn)作為起點(diǎn)， 另一端點(diǎn)作為終點(diǎn)，同樣也可以構(gòu)成一個(gè)起點(diǎn)到終點(diǎn)的向量，同名直線段對(duì)應(yīng)的向量的方向應(yīng)相同，即兩向量夾角小于閾值90° ；步驟4. 3. 3，對(duì)于符合步驟4. 3. 1和步驟4. 3. 2中條件的候選直線段，與投影角特征的直線段進(jìn)行兩直線段之間的距離匹配假設(shè)Ji 為投影到影像上的直線段，I為影像上提取的直線段，點(diǎn)I到直線浙的距離力為^jT到直線你的距離為4則直線段I到直線段Ji 的距離J定義為 d = {d!hd1)/2為剔除粗差匹配結(jié)果，根據(jù)外方位元素的精度設(shè)定一個(gè)直線段間距離閾值Λ 選擇與投影角特征的直線段距離最近，且距離小于距離閾值的候選直線段作為投影角特征的直線段的同名影像直線段；步驟4. 4，將匹配得到的兩影像直線段組合成點(diǎn)云角特征的同名影像角特征，具體方法同權(quán)利3的步驟2. 5中的方法。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述的步驟3中，獲得改正后的影像外方位元素的具體方法是以點(diǎn)云角特征的角點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，以其同名影像角特征的角點(diǎn)為該控制點(diǎn)的像點(diǎn)；保留所有具有兩個(gè)及以上像點(diǎn)的控制點(diǎn)，以當(dāng)前的影像近似外方位元素作為初值，對(duì)航空影像作光束法區(qū)域網(wǎng)平差， 獲得改正后的影像外方位元素。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述的步驟4中，根據(jù)上一次迭代和本次迭代計(jì)算出的外方位元素的三個(gè)角元素值，通過(guò)將分別將它們求差再求絕對(duì)值，分別計(jì)算本次迭代中外方位元素三個(gè)角元素改正數(shù)絕對(duì)值|Δ# |, \Αω\, ,其中，|Δφ)二 I鍔-φ- Λ\ , |Δ_| = -, |Ar| —廣rj ,其中，_，吟&力第i次迭代中計(jì)算出的外方位元素角元素值；每一次迭代中，根據(jù)步驟3中所述的獲得改正后的影像外方位元素的方法根據(jù)匹配的同名角特征計(jì)算新的外方位元素，每一次迭代計(jì)算獲得新的航空影像外方位元素以后，將新的外方位元素帶入下一次迭代過(guò)程中，且每迭代一次，逐步減小同名角特征匹配過(guò)程中圓半徑閾值r和距離閾值^irf直至分別達(dá)到設(shè)定的最小值,逐步減小幅度分別為(r- Fibsi) /N和(Jd - Jdmm) /N，其中，N為步驟4中設(shè)定的最大迭代次數(shù)，其中，“可設(shè)置為在影像上提取的最短直線段長(zhǎng)度的一半根據(jù)激光點(diǎn)云中建筑物邊緣的提取精度設(shè)定，可取為點(diǎn)云平面精度與影像地面分辨率的比值。
全文摘要
一種機(jī)載激光點(diǎn)云與航空影像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法。在不需要對(duì)激光點(diǎn)云進(jìn)行內(nèi)插的情況下，直接從點(diǎn)云中提取建筑物輪廓線，通過(guò)輪廓線規(guī)則化獲得作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，在航空影像近似外方位元素的輔助下進(jìn)行點(diǎn)云與影像間同名角特征的自動(dòng)匹配，采用光束法區(qū)域網(wǎng)平差和循環(huán)迭代策略，實(shí)現(xiàn)航空影像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的整體最優(yōu)配準(zhǔn)。具有如下優(yōu)點(diǎn)在不需要對(duì)激光點(diǎn)云進(jìn)行內(nèi)插的情況下，直接從激光點(diǎn)云中提取建筑物輪廓線，進(jìn)而獲得作為配準(zhǔn)基元的建筑物角特征，避免了內(nèi)插誤差的引入，提高了配準(zhǔn)精度；采用光束法區(qū)域網(wǎng)平差求解影像外方位元素，同時(shí)采用循環(huán)迭代的配準(zhǔn)策略，可以實(shí)現(xiàn)航空影像和機(jī)載激光點(diǎn)云間整體最佳配準(zhǔn)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102411778SQ20111021247
公開(kāi)日2012年4月11日 申請(qǐng)日期2011年7月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月28日
發(fā)明者張永軍, 沈翔, 熊小東 申請(qǐng)人:武漢大學(xué)