基于球形标靶自动提取的大场景三维扫描仪地形测量方法

针对地面三维扫描仪大点云地形测绘中缺乏可信特征点的问题,本文提出了一种高精度自动定位和提取球形标靶中心的方法。由三维点云获得点云强度图,并将强度图划分为多个子图,利用现有图像处理算法获取子图中候选标靶感兴趣区域(ROI);提出了一种基于一维最大熵改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法,从而准确获取每个ROI中候选标靶的像素集合;利用标靶半径和圆球率相关阈值确定可信标靶,将可信标靶的点云交替完成圆球拟合和粗差剔除,得到准确的标靶中心。试验结果表明,直径14.5 cm的球形标靶布设测量范围在80 m内,该算法从点云中提取标靶的成功率达96.7%;基于自动提取球形标靶中心的方法完成扫描坐标系向指定坐标系的转换,其中三项中误差(高程中误差、平面中误差、三维空间误差)均小于1 cm。

基于入射角定权的球形标靶点云拟合方法

针对三维激光扫描时球形标靶受边缘混合像元影响致使球形标靶点云拟合精度降低的问题,提出了一种基于激光入射角定权的球形标靶点云拟合方法。通过分析球形标靶的特点以及入射角与光斑大小的关系,推导入射角对拟合参数精度的影响关系,确定了球形标靶拟合定权方法,并应用于最小二乘法拟合解算过程中。通过对不同距离下的不同类型球形标靶进行数据采集和处理,对比分析了基于入射角定权方法的拟合结果。实验结果表明,该定权方法具有一定的稳定性,在50 m的扫描距离内球形标靶点云拟合参数精度提高了18.68%~85.63%;该方法较最小二乘法能够有效地减小拟合误差,在20 m的扫描范围内,2种不同类型球形标靶点云的拟合半径误差小于1 mm。

球形标靶的固定式扫描大点云自动定向方法

根据目前地面激光扫描数据获取速度快、数据量大、测量距离远、专用特殊材料制作的标靶识别距离近、点云定向数据处理相对滞后、自动化程度低、不能适应远距离地形测量的现状,提出了从大点云中（每站1亿点以上）自动探测远距离标靶的点云定向方法.该方法首先根据标靶控制点的工程测量坐标信息,搜索到标靶所在点云环,然后对各点云环进行扇形分区,快速探测标靶,获取标靶中心扫描坐标,最后平差计算扫描仪位置参数和姿态参数,实现点云坐标到工程测量坐标的转换.该方法在普通配置的计算机上得到实现,并成功用于远距离山区地形测量,其中定向标靶半径0.162m,标靶到扫描站距离在180-700m 之间.

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20%,是一种有效的点云数据配准预处理方法。

地面激光扫描仪球形标靶识别精度研究

随着三维激光扫描技术的快速发展,市场对激光扫描仪测量精度的要求也与日俱增。硬件测量精度已经可以达到亚毫米级,点云数据的拼接精度逐渐成为影响三维激光扫描精度的主要因素。本文以Z+F5010X地面三维激光扫描仪为例,研究不同观测距离、不同扫描分辨率对球形标靶识别精度的影响。研究结果表明,球形标靶的拼接精度与扫描标靶的点密度相关。

基于SHOT特征描述子的自动提取球形标靶方法研究

针对复杂场景下的三维激光点云球形标靶精确自动化提取问题,提出了一种基于SHOT特征的自动精确提取球形标靶的方法。该方法设计了粗提取和精提取处理过程,粗提取过程首先采用SHOT特征描述子提取场景内全部的球形标靶点云;其次,利用欧氏聚类分割球形标靶点云,并采用最小二乘方法计算球形标靶的粗略参数。精提取过程依据迭代最小二乘方法和法向滤波剔除非球面点,得到球形标靶点云和精确的球形标靶参数。设计了含有4个球形标靶的实验场景,使用德国Z+F Image 5016扫描仪进行场景数据采集,自动提取得到实验场景中的球形标靶点云和球形标靶参数。结果表明,在10 m范围内,该方法自动提取的球形标靶半径中误差为0.25~0.33 mm,较人工提取球形标靶点云的半径中误差减小0.02~0.06 mm,较基于微分方法减少0.01~0.09 mm;该方法能够得到较高的球形标靶定位精度和稳健地去除场景点云中的噪声,可在30 s内完成百万级点云球形标靶的自动提取任务。

高铁点云中球形标靶的自动提取方法

针对高铁点云中球形标靶难以准确自动提取的问题,本文提出了一种高铁点云中球形标靶的自动提取方法。该方法采用附加邻域高差和曲率约束的疑似球面点提取方法提取高铁点云中的疑似球面点集,首先根据径向距离差值初步提取疑似球面点集。由于部分非球形标靶物体也满足径向距离差值的条件;其次根据邻域高差和曲率2种几何信息滤除疑似球面点集中的部分非球面点;最后,采用几何约束的RANSAC球形标靶提取方法提取疑似球面点集中的球形标靶,其通过预设半径阈值和球面点数比值来准确提取球形标靶。以一站高铁点云作为实验数据,采用本文方法提取高铁点云中的球形标靶。实验结果表明,本文方法能准确提取到高铁点云中的多个球形标靶。

地面激光扫描球形标靶的球心误差研究

分析了球形标靶的特点,通过激光雷达方程描述了球心误差的产生过程和性质,研究统计了球心误差随激光入射方向的分布,采取多项式拟合和模拟球面的方法确定了球心位置和误差大小。实测数据验证了球心误差的系统性特点,并提出削弱球心误差的方法。

一种提高球形标靶点云数据质量和中心定位精度方法

基于球形标靶的点云配准过程中,获得高精度的球形标靶中心坐标十分关键。而球形标靶点云数据的质量直接关系到球面点中心坐标解算结果和精度,提出了基于邻域搜索的点云数据提取方法,给出了改进方法的基本思想和实施过程。在此基础上,提出了基于邻域定权的整体最小二乘球形靶标中心坐标解算模型和方法。通过实验结果表明,该方法不仅可以高效地获取高、精度的目标点云信息,而且可以提高球形标靶中心坐标获取的精度。

地面三维激光扫描仪距离测量精度试验研究

随着三维激光扫描技术的不断发展,对扫描精度的要求越来越高,仪器的测距性能是影响其扫描精度的重要因素之一。本文以徕卡C10三维激光扫描仪为研究对象,在对球形标靶中心识别精度试验的基础上,依据仪器的有效扫描范围选择10个距离进行试验研究;采用拓普康902A全站仪获取不同距离的数据,通过扫描仪对球形标靶扫描提取仪器中心到球形标靶中心的水平距离,分别计算出扫描仪测距的内外符合精度。研究结果表明,在150 m距离范围内扫描仪的内符合精度相对稳定;在100 m距离范围内扫描仪的外符合精度能够达到5 mm以内;超出一定范围后随着距离的增加,内外符合精度逐渐下降。

地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析

在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如(FOCUS)三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。

基于稳健加权总体最小二乘法的地面三维激光扫描球型标靶定位

该文分析了地面三维激光扫描中球形标靶定位采用最小二乘法时存在的缺陷,利用了一种稳健的加权总体最小二乘方法进行球形标靶的定位。该方法以总体最小二乘为基础,在顾及所有观测数据存在误差的情况下,通过一定的准则剔除异常数据点,并依据扫描点三维坐标的计算方法,对数据矩阵进行了定权分析,从而获得稳健的球形标靶参数值。最后,依据实验数据,分析对比最小二乘方法、总体最小二乘方法和稳健加权总体最小二乘方法所得的结果,得到结论:稳健加权总体最小二乘法能够得到更为准确的标靶参数值,稳健性较好。

普通三维激光扫描仪成果的绝对定位方法

为实现把三维激光扫描点云成果由局部坐标系定位到大地坐标系中,通过采用4对球形标靶的球心作为虚拟同名点,用人工和自动化结合的工作方法,使用CloudCompare软件进行二次开发、编程,实现了拟合计算标靶球球心坐标和半径,也实现了点云拼接和点云定位。此方法在保证点云配准和定位速度的前提下,进一步提高了点云配准和绝对定位精度,具有一定的应用价值。

光束法区域网平差的地面激光扫描多站点云自动定向方法

地面激光扫描技术通过有限视场、不同视角、不同空间分辨率的多站扫描获得的点云,需要纳入到指定的测量坐标系后才能用于工程测量。本文以摄影测量的空中三角测量理论为基础,提出基于光束法区域网平差的地面多站点云自动整体配准理论,通过配准标志的布设及测量实现全区域网的构建,解算光束法区域网平差。试验表明,配准后点云平面点位中误差为20.8mm,高程中误差为9.7mm,证明了配准的高精度和可靠性。