机载lidar点云辅助的光学影像同名点提取技术研究

机载lidar点云辅助的光学影像同名点提取技术研究

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1、万方数据分类号P236UDC528JJJIIllllllllllllIIIllllllJIIIIIlllllUIY趵19331学校代码10147密级公开硕士学位论文机载LiDAR点云辅助的光学影像同名点提取技术研究TheResearchofConjugatePointExtractionFromOpticalImageBasedonAirborneLiDARPointCloud作者姓名谢小伟指导教师刘正军研究员申请学位工学硕士学科专业摄影测量与遥感研究方向三维激光扫描技术与建模辽宁工程技术大学万方数据关于论文使用授权的说明本学位论文作者及指导教师完

2、全了解辽室王猩撞苤太堂有关保留、使用学位论文的规定,同意逞室王猩堇苤太堂保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。保密的学位论文在解密后应遵守此协议学位论文作者签名:舢雏伽f牛年f月f2日导师签名:j幺趁∞峥年多月J乞日万方数据致谢光阴荏苒,岁月如梭。硕士阶段的学习生涯即将结束,回首这三年的点点滴滴,不由感慨。在论文即将完成之际,向所有曾经给予我指导、帮助和关心的老师、朋友、同学以及家人表达我最真诚的感谢,

3、祝福你们。首先我要感谢我的导师刘正军研究员。来到中国测绘科学研究院这两年,在刘老师的精心指导下,不仅学到了很多知识,更学到了很多做人的道理,特别是在课题组学习期间,题组中其他同学一起与参与了导师的部分课题,不仅锻炼了自己的动手能力,而且培养了良好的团队合作意识。另外感谢项目组中的骆成风老师、左志权老师,谢谢你们的悉心指导,才能使我顺利完成毕业设计。感谢辽宁工程技术大学,感谢测绘地理科学与技术学院,给了我攻读硕士学位的机会。感谢学校领导及测绘学院的院领导,感谢他们为我们研究生提供的诸多帮助与便利。另外还要感谢辽宁工程技术大学测绘学院的钱建国老师,感谢

4、他在遥感专业知识方面给予我的指导,以及班主任车老师,感谢车老师三年来的对我们学习和生活上的关心与帮助。感谢测绘研11.3班的全体同学,特别要感谢我的舍友:杨晓龙、丁颜心、吕剑峰,感谢他们的陪伴与支持。特别感谢我的家人和亲人,感谢他们在物质和精神上给予我的支持和帮助,多年的求学之路让他们为我付出了太多,他们是我人生中最最宝贵的财富,我会不断努力,不辜负他们的期望。最后,向百忙中抽时间审阅论文的专家、教授和老师表示衷心地感谢,恳请各位老师批评指正,多提宝贵意见。万方数据摘要随着机载激光雷达技术的发展,机载激光雷达越来越多地被应用在航测工程中。并且多数情

5、况下,机载激光雷达系统集成了光学相机,因此能够同时获取激光雷达点云数据及光学影像数据。如何将两种数据结合起来,利用两种数据的优势互补进行更好地提取地物信息成为当前的研究热点。同名特征点提取是数字摄影测量的中的关键技术,广泛应用于图像配准、目标物识别与重建以及计算机视觉等领域。本文将结合点云数据的特点,将点云应用于光学影像的同名特征点提取过程当中。论文的主要研究工作包含以下几个方面:(1)在已知光学影像内外方位元素的情况下,提出了一种以共线方程为基础数学模型的LiDAR点云辅助的同名点搜索策略。通过共线方程首先将左影像上的待匹配特征点投影到点云上,得

6、到该像点的地面点坐标,将此地面点通过共线方程反投影到右影像上获取初始匹配点,然后以该初始匹配点为基础搜索精确同名点。(2)在已有同名点提取方法的基础上,将LiDAR点云辅助的同名点搜索策略应用于其中,提出了面向点云与影像配准的分布合理、稳定性好的稀疏同名点提取方法,通过实验分析,证明该方法能够有效、快速地获得可靠的匹配结果,为后续点云与影像的联合平差提供较好的基础;(3)通过对点云进行地形分析,根据地形条件决定影像上同名点的密集程度,在地形变化大的区域提取相对密集的同名点,在地形变化小的区域提取相对稀疏的同名点。可以为点云的加密精化提供基础。实验中

7、,通过对含有不同地形类型的区域进行了密集同名点提取,在建筑物及树林等区域提取了较密集的同名点。关键词:特征点;LiDAR点云;共线方程;配准;点云加密万方数据AbstractWiththedevelopmentofairbornelaserradartechnology,itismoreandmoreusedintheprojects.Atmosttime,opticalimagedatacanbeacquiredwhengettingtheLiDARpointscloud.Howtocombinethetwotypesofdata,takinga

8、dvantageoftwocomplementarydataforbetterextractfeatureinformat

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