地面三维激光扫描点云数据自动配准算法及建模研究

发布时间：2022-07-03 18:37

　　随着地面三维激光扫描技术的发展,基于地面三维激光点云数据的三维建模应用越来越广泛。为了获取三维点云模型,需要对不同视角下的点云数据进行配准,并对配准后的点云数据进行三维建模。对三维建模而言,模型点云的配准是三维建模的关键环节。针对地面三维激光点云配准及建模所需,本论文在分析现有配准算法的基础上,对三维正态分布变换算法进行了改进,对点云数据压缩方法进行了分析,建立了基于矢量-角度法的模型点云压缩算法,并进行了建模研究。论文最后开展了实例应用及分析研究。论文的主要研究结果如下:（1）针对不同类型的点云数据,建立了相应的配准算法。在初始配准阶段,本文分别建立了SAC-IA算法和PFH/FPFH特征描述算子相结合的局部特征初始配准算法,以及RANSAC算法和4PCS相结合的全局搜索初始配准算法。通过实验验证得出适合不同类型数据的点云初始配准算法。在初始配准结果的基础上,针对三维正态分布变换算法容易陷入局部最优和收敛性差的问题,对其进行了改进。改进算法利用近似Hessian矩阵来解决三维正态分布变换算法计算复杂导致配准效率低的问题,并利用线性搜索算法改进牛顿迭代算法以加快其收敛速度。（2）针对三... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 论文的研究背景和意义
        1.1.1 论文的研究背景
        1.1.2 论文的研究意义
    1.2 地面三维激光点云数据配准及建模的国内外研究进展
        1.2.1 地面三维激光点云数据配准及建模的国内研究进展
        1.2.2 地面三维激光点云数据配准及建模的国外研究进展
    1.3 论文的主要研究内容及技术路线
        1.3.1 论文研究的主要内容
        1.3.2 论文研究的技术路线
    1.4 论文的组织结构
第二章 地面三维激光点云数据配准及建模相关的理论基础
    2.1 点云配准的定义和数学基础
        2.1.1 点云配准的定义
        2.1.2 点云配准的数学基础——刚体变换
    2.2 点云配准涉及的几何特征
        2.2.1 点的邻域
        2.2.2 法向量和曲率
    2.3 点云数据的配准技术
        2.3.1 初始配准
        2.3.2 精确配准
    2.4 点云建模的应用
    2.5 本章小结
第三章 点云配准算法及改进研究
    3.1 基于kd-tree的最近点搜索
    3.2 PFH、FPFH特征描述算子
        3.2.1 PFH描述算子
        3.2.2 FPFH描述算子
    3.3 4PCS算法
    3.4 SAC-IA算法与RANSAC算法
        3.4.1 SAC-IA算法
        3.4.2 RANSAC算法
    3.5 初始配准算法描述及设计流程
    3.6 三维正态分布变换算法改进
        3.6.1 三维正态分布变换算法
        3.6.2 基于近似Hessian矩阵改进的三维正态分布变换算法
        3.6.3 基于线性搜索改进的三维正态分布变换算法
    3.7 改进的三维正态分布变换算法描述及设计流程
    3.8 本章小结
第四章 基于地面三维激光点云数据建模关键技术研究
    4.1 三维点云建模流程概述
    4.2 基于矢量-角度法的模型点云压缩算法
        4.2.1 迭代包围盒法
        4.2.2 矢量-角度法
    4.3 算法分析
        4.3.1 确定分层数目
        4.3.2 确定最短距离和角度阈值
    4.4 本章小结
第五章 地面三维激光点云数据配准及建模实例
    5.1 实验环境介绍
    5.2 初始配准算法实验结果及分析
    5.3 基于三维正态分布变换改进的精配准算法实验及结果分析
    5.4 基于矢量-角度法的模型点云压缩算法的压缩结果及建模分析
        5.4.1 基于矢量-角度法的模型点云压缩结果
        5.4.2 点云建模结果及分析
    5.5 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
附录A



本文编号：3655436