车载激光雷达点云与全景影像的自动配准

发布时间：2019-08-04 09:02

【摘要】：针对激光雷达点云数据缺乏纹理信息的问题,该文提出一种基于互信息的车载激光雷达点云与全景影像配准方法。该方法使用统一的球面全景成像模型,引入互信息作为相似性测度,将车载激光雷达点云生成的深度图与信息提取后的全景影像进行配准,实现配准参数的自动、高精度解算。同时,对车载激光雷达点云与全景影像配准的精度进行评定与分析。实验结果表明,车载点云与全景影像的配准方案是可行的,具有较高的配准精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of lack of texture information in lidar point cloud data, a registration method between vehicle laser radar point cloud and panoramic image based on mutual information is proposed in this paper. In this method, the unified spherical panoramic imaging model is used, and the mutual information is introduced as the similarity measure to register the depth map generated by the vehicle laser radar point cloud and the panoramic image after information extraction, so as to realize the automatic and high precision solution of the registration parameters. At the same time, the accuracy of vehicle laser radar point cloud and panoramic image registration is evaluated and analyzed. The experimental results show that the registration scheme between vehicle-borne point cloud and panoramic image is feasible and has high registration accuracy.
【作者单位】： 武汉大学测绘学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAJ23B03)
【分类号】：TN958.98

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本文编号：2522828