基于影像的点云数据分割方法研究

发布时间：2017-10-10 08:00

  本文关键词：基于影像的点云数据分割方法研究

  更多相关文章： 点云分割 数据融合 直接线性变换 感兴趣区域

【摘要】：自“数字地球”的概念提出以来,空间信息的获取经成为研究的一个热点。三维激光扫描技术是目前发展最为迅速的一种空间信息获取的技术,因其具备测量精度高,采集速度快,真实感强等特点,被称为“实景复制技术”。近年来,随着三维激光扫描技术的日渐成熟以及扫描仪的成本逐渐降低,三维激光扫描技术日渐被推上更广阔应用的舞台,国内外学者通过对三维激光扫描采集得到的点云数据进行处理和分析,使点云数据在“数字地球”、三维空间模型的建立、虚拟现实等方面成为了一种重要数据源。点云分割是基于点云数据空间几何信息提取的一项重要工作,它是点云数据特征提取与分析的基础;同时,由于点云数据通常是离散和非结构化的,点云数据的分割不是简单的一项数据处理任务,分割效率和分割精度决定了后续数据处理工作的结果,因此,研究点云数据分割具有重要的意义。本文首先简要介绍了三维激光扫描技术基础知识,接着着重探讨了点云数据与影像数据的融合,借助摄影测量学中的直接线性变换方法,建立同一测站的数字影像与点云数据关系,实现了点云数据与影像数据的融合;在此基础上,采用交互式影像分割技术对影像数据分割,并根据影像与点云数据的对应关系,将影像的分割结果映射到点云数据中,从而实现了对点云感兴趣区域的分割。为了验证算法的正确性与准确性,利用Riegl扫描仪的VZ-1000采集点云数据,借助相机获取相应区域的影像数据,通过编程实现了点云数据与影像数据的融合;在数据融合的基础上,对影像数据进行分割,完成了点云数据的分割,实现结果表明:在影像数据与点云数据的融合的基础上,利用影像进行交互式的分割可以实现对复杂纹理区域的点云分割。
【关键词】：点云分割 数据融合 直接线性变换 感兴趣区域
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P225.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-14
• 1.2 国内外研究进展14-16
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-16
• 1.3 研究内容和组织结构16-19
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 论文组织结构17-19
• 2 三维激光扫描仪的工作基础19-31
• 2.1 三维激光扫描系统概述19
• 2.2 三维激光扫描系统的分类19-27
• 2.3 地面三维激光扫描仪的测量原理27-29
• 2.4 RIEGL VZ-1000 扫描仪及数据采集29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 地面LiDAR点云数据与影像数据融合31-45
• 3.1 直接线性变换原理31-33
• 3.2 直接线性变换中l系数的解算33-35
• 3.2.1 l系数近似值计算33-34
• 3.2.2 l系数精确值的计算34-35
• 3.3 数据融合实验及结果分析35-44
• 3.3.1 实验过程36-39
• 3.3.2 数据融合实验结果对比39-44
• 3.4 本章小结44-45
• 4 图像分割理论45-57
• 4.1 图像分割概述45-47
• 4.2 基于泊松分割方法的图像分割47-48
• 4.3 基于Opencv的交互式图像分割48-51
• 4.4 分割实验结果及结果分析51-55
• 4.5 本章小结55-57
• 5 基于影像的点云数据的分割实现57-69
• 5.1 泊松分割方法实现的点云分割57-60
• 5.2 基于Opencv的交互式分割方法实现的点云分割60-65
• 5.3 古建筑物的细节纹理信息部分的点云分割65-68
• 5.4 本章小结68-69
• 6 结论与展望69-71
• 6.1 结论69
• 6.2 存在的不足与展望69-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士期间取得的研究成果75-77
• 致谢77

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本文编号：1005195