[發明專利]一種機載LiDAR點云數據與航空影像的自動配準方法

有效

• 申請號: 201811651300.0
• 申請日: 2018-12-31
• 公開（公告）號: CN109727278B
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 梁菲;王慧芳;王錚堯
• 申請（專利權）人: 中煤航測遙感集團有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 西安創知專利事務所 61213
• 代理人: 譚文琰

1.一種機載LiDAR點云數據與航空影像的自動配準方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

步驟一、點云數據與航空影像獲取及控制點外業實測：采用機載LiDAR測量系統獲取待測量區域的點云數據，并將所獲取的點云數據傳送至數據處理設備；所述點云數據中包括待測量區域的多個測點及各測點的三維坐標；

同時，在被測量區域布設多個地面控制點，并對各地面控制點的三維坐標進行外業實測，獲得各地面控制點的實測三維坐標；再利用所布設的多個所述地面控制點，對被測量區域進行航空攝影測量，攝取被測量區域的多幅航空攝影圖像，將所獲取的多幅所述航空攝影圖像同步傳送至所述數據處理設備；每幅所述航空攝影圖像均為數字影像且其均為二維影像；

對被測量區域進行航空攝影測量時，獲得各幅所述航空攝影圖像的外方位元素，并將所獲得各幅所述航空攝影圖像的外方位元素同步傳送至所述數據處理設備；本步驟中，各幅所述航空攝影圖像的外方位元素均為該航空攝影圖像的初始外方位元素；

步驟二、影像預處理：采用所述數據處理設備對步驟一中多幅所述航空攝影圖像分別進行去噪和濾波處理，獲得預處理后的多幅所述航空攝影圖像；

步驟三、影像匹配：采用所述數據處理設備且調用影像匹配模塊，對步驟二中預處理后的多幅所述航空攝影圖像進行影像匹配，獲得多幅所述航空攝影圖像之間相互匹配的所有特征點；所獲得的特征點為多幅所述航空攝影圖像之間相互匹配的影像連接點；

本步驟中，所獲得的各幅所述航空攝影圖像上的所有特征點組成該幅航空攝影圖像的特征點集合，每幅所述航空攝影圖像的特征點集合中均包括本步驟中匹配得出的該幅航空攝影圖像上的所有特征點的像片坐標；

步驟四、控制點像片坐標獲取：根據步驟一中多個所述地面控制點的實測三維坐標，采用所述數據處理設備且調用像片坐標計算模塊，對步驟一中多個所述地面控制點在步驟二中預處理后的各幅所述航空攝影圖像上的像片坐標分別進行計算，獲得多個所述地面控制點在各幅所述航空攝影圖像上的像片坐標；再將多個所述地面控制點在各幅所述航空攝影圖像上的像片坐標均添加至步驟三中該幅航空攝影圖像的特征點集合中，獲得各幅所述航空攝影圖像的完整特征點集合；

步驟五、初次光束法區域網平差及外方位元素更新：根據步驟一中各幅所述航空攝影圖像的初始外方位元素、步驟四中各幅所述航空攝影圖像的完整特征點集合和步驟一中多個所述地面控制點的實測三維坐標，采用所述數據處理設備且調用光束法區域網平差模塊進行光束法區域網平差，獲得平差后各幅所述航空攝影圖像的外方位元素；再調用數據更新模塊，將各幅所述航空攝影圖像的外方位元素均更新為此時獲得的平差后該幅航空攝影圖像的外方位元素；

步驟一中多個所述地面控制點的實測三維坐標組成控制點集合；

步驟六、點云數據與航空影像特征點匹配：采用所述數據處理設備對步驟一中所述點云數據和步驟二中預處理后的任一幅所述航空攝影圖像進行匹配，該航空攝影圖像為基準圖像；步驟二中預處理后的多幅所述航空攝影圖像中除所述基準圖像之外的其余航空攝影圖像均為待處理圖像；

對所述點云數據和所述基準圖像進行匹配時，過程如下：

步驟601、構建三角網：根據步驟一中所述點云數據，調用三角網構建模塊構建三角網；所構建的三角網為點云三角網；

步驟602、Harris角點提取：調用Harris角點檢測模塊提取出該幅航空攝影圖像的特征點，并對所提取的各特征點的像片坐標進行記錄；所提取的特征點為Harris角點；

步驟603、基于三角網的影像Harris角點及地面控制點三維坐標確定：根據步驟601中所述點云三角網，對步驟602中該幅航空攝影圖像的所有Harris角點和步驟四中多個所述地面控制點的三維坐標分別進行確定；

對該幅航空攝影圖像的所有Harris角點的三維坐標進行確定時，根據該幅航空攝影圖像上各Harris角點的像片坐標，對各Harris角點的三維坐標分別進行確定，獲得多個可靠Harris角點的三維坐標；

其中，對該幅航空攝影圖像上任一個Harris角點的三維坐標進行確定時，該Harris角點為當前處理點，過程如下：

步驟A1、處理點有效判斷：根據此時該幅航空攝影圖像的外方位元素和當前處理點在該幅航空攝影圖像上的像片坐標，調用地面坐標換算模塊換算得出當前處理點的地面坐標；再根據換算得出的當前處理點的地面坐標，在步驟601中所構建的點云三角網中找出當前處理點所處的三角形，并調用三角形判斷模塊對所找出的三角形進行判斷：當所找出三角形的三個邊長度均小于TL且三個頂點中任意兩個頂點之間的高程差均小于TH時，判斷為當前處理點為有效處理點，進入步驟A2；否則，將當前所處理點舍棄；

其中，TL為預先設定的三角形邊長判斷閾值；TH為預先設定的三角形頂點高程差判斷閾值；所述有效處理點為所述可靠Harris角點；

步驟A2、三維坐標確定：調用高程坐標計算模塊且利用步驟A1中找出的三角形內插得出當前處理點的高程值，再結合步驟A1中換算得出當前處理點的地面坐標，得出當前處理點的三維坐標；

步驟A3、一次或多次重復步驟A1至步驟A2，對該幅航空攝影圖像的所有Harris角點的三維坐標分別進行確定，獲得該幅航空攝影圖像的多個所述可靠Harris角點的三維坐標；

對步驟四中多個所述地面控制點的三維坐標分別進行確定時，根據步驟四中多個所述地面控制點在該幅航空攝影圖像上的像片坐標，對步驟四中多個所述地面控制點的三維坐標分別進行確定，獲得多個可靠控制點的三維坐標；

其中，對任一個所述地面控制點的三維坐標進行確定時，該地面控制點為當前處理點，過程如下：

步驟B1、處理點有效判斷：根據此時該幅航空攝影圖像的外方位元素和當前處理點在該幅航空攝影圖像上的像片坐標，調用地面坐標換算模塊換算得出當前處理點的地面坐標；再根據換算得出的當前處理點的地面坐標，在步驟601中所構建的點云三角網中找出當前處理點所處的三角形，并調用三角形判斷模塊對所找出的三角形進行判斷：當所找出三角形的三個邊長度均小于TL且三個頂點中任意兩個頂點之間的高程差均小于TH時，判斷為當前處理點為有效處理點，進入步驟B2；否則，將當前所處理點舍棄；

本步驟中，所述有效處理點為所述可靠控制點；

步驟B2、三維坐標確定：調用高程坐標計算模塊且利用步驟B1中找出的三角形內插得出當前處理點的高程值，再結合步驟B1中換算得出當前處理點的地面坐標，得出當前處理點的三維坐標；

步驟B3、一次或多次重復步驟B1至步驟B2，對步驟四中多個所述地面控制點的三維坐標分別進行確定，獲得多個所述可靠控制點的三維坐標；

步驟604、坐標變換矩陣計算：調用控制點查找模塊，從步驟一中多個所述地面控制點的實測三維坐標中找出多個所述可靠控制點的實測三維坐標；再調用坐標變換矩陣計算模塊，計算得出步驟B3中所獲得的多個所述可靠控制點的三維坐標與所找出多個所述可靠控制點的實測三維坐標的坐標變換矩陣；

步驟605、基于坐標變換矩陣的影像Harris角點三維坐標確定：根據步驟604中計算得出的所述坐標變換矩陣，調用坐標變換模塊對步驟A3中該幅航空攝影圖像的多個所述可靠Harris角點的三維坐標分別進行坐標變換，計算得出坐標變換后的多個所述可靠Harris角點的三維坐標；

步驟606、基于三角網的影像Harris角點三維坐標修正：根據步驟601中所構建的點云三角網，對步驟605中所獲得的多個所述可靠Harris角點的三維坐標分別進行修正；

其中，對步驟605中獲得的任一個所述可靠Harris角點的三維坐標進行修正時，該可靠Harris角點為當前修正點，過程如下：

步驟C1、修正判斷：根據步驟605中所獲得的當前修正點的三維坐標，在步驟601中所構建的點云三角網中找出當前修正點所處的三角形，并調用三角形判斷模塊對所找出的三角形進行判斷：當所找出三角形的三個邊長度均小于TL且三個頂點中任意兩個頂點之間的高程差均小于TH時，判斷為需對當前修正點的三維坐標進行修正，進入步驟C2；否則，無需對當前修正點的三維坐標進行修正，此時當前修正點的三維坐標為步驟605中所獲得的當前修正點的三維坐標；

步驟C2、坐標修正：調用高程坐標計算模塊且利用步驟C1中找出的三角形內插得出當前修正點的高程值，再將步驟604中所獲得的當前修正點的三維坐標中的高程值替換為此時內插得出的當前修正點的高程值，獲得修正后的當前修正點的三維坐標；

步驟C3、一次或多次重復步驟C1至步驟C2，對多個所述可靠Harris角點的三維坐標分別進行修正，獲得修正后的多個所述可靠Harris角點的三維坐標；

步驟C3中修正后的多個所述可靠Harris角點的三維坐標為基準圖像的多個所述可靠Harris角點的三維坐標；

步驟七、待處理圖像特征點像片坐標計算：采用所述數據處理設備對步驟六中各幅待處理圖像的特征點像片坐標分別進行計算，獲得各幅待處理圖像的多個對應Harris角點的像片坐標；

各幅待處理圖像的特征點像片坐標計算方法均相同；

對任一幅所述待處理圖像的特征點像片坐標進行計算時，根據步驟C3中所獲得的所述基準圖像的多個所述可靠Harris角點的三維坐標，并結合此時該待處理圖像的外方位元素，調用像片坐標計算模塊對多個所述可靠Harris角點在該待處理圖像上的像片坐標分別進行計算，獲得該待處理圖像的多個對應Harris角點的像片坐標；

每個所述對應Harris角點均為一個所述可靠Harris角點在該待處理圖像上的像素點，每個所述可靠Harris角點在該待處理圖像上的像素坐標均為該可靠Harris角點在該待處理圖像上的像素點的坐標；

步驟八、影像匹配：采用所述數據處理設備且調用特征點查找模塊，從步驟602中所提取的各特征點的像片坐標中找出步驟A3中多個所述可靠Harris角點的像片坐標，所找出的多個所述可靠Harris角點的像片坐標為所述基準圖像的多個所述可靠Harris角點的像片坐標；再根據所述基準圖像的多個所述可靠Harris角點的像片坐標和步驟七中所獲得的各幅待處理圖像的多個對應Harris角點的像片坐標，采用所述數據處理設備且調用影像匹配模塊進行影像匹配，獲得所述基準圖像與各幅所述待處理圖像之間相匹配的所有Harris角點；

所獲得的所述基準圖像與各幅所述待處理圖像之間相匹配的各Harris角點均為匹配控制點；

步驟九、集合更新：采用所述數據處理設備將步驟八中所獲得的所有匹配控制點在各幅所述航空攝影圖像上的像片坐標均添加至步驟四中該幅所述航空攝影圖像的完整特征點集合中，獲得更新后的各幅所述航空攝影圖像的完整特征點集合；同時，將步驟六中修正后的多個所述可靠Harris角點的三維坐標均添加至此時的所述控制點集合中，獲得更新后的所述控制點集合；

步驟十、光束法區域網平差及外方位元素更新：根據此時各幅所述航空攝影圖像的外方位元素、步驟九中各幅所述航空攝影圖像的完整特征點集合和此時的所述控制點集合，采用所述數據處理設備且調用光束法區域網平差模塊進行光束法區域網平差，獲得平差后各幅所述航空攝影圖像的外方位元素；再調用數據更新模塊，將各幅所述航空攝影圖像的外方位元素均更新為此時獲得的平差后該幅航空攝影圖像的外方位元素，獲得更新后的各幅所述航空攝影圖像的外方位元素，完成所述點云數據與航空攝影圖像的一次自動配準過程；

步驟十一、自動配準結束判斷：采用所述數據處理設備且調用數值比較模塊，對步驟十中更新后各幅所述航空攝影圖像的外方位元素中三個角元素的改正值分別進行判斷：當更新后各幅所述航空攝影圖像的外方位元素中三個角元素的改正值均小于預先設定的限差值時，判斷為完成點云數據與多幅航空攝影圖像的自動配準過程，采用所述數據處理設備輸出自動配準結果，所述自動配準結果為步驟十中更新后的各幅所述航空攝影圖像的外方位元素；否則，再采用所述數據處理設備進行自動配準次數判斷；

采用所述數據處理設備進行自動配準次數判斷時，采用所述數據處理設備判斷此時已完成的自動配準次數是否已達到預先設定的最大配準次數：當此時已完成的自動配準次數已達到預先設定的最大配準次數時，判斷為自動配準失敗，此時所述數據處理設備輸出自動配準結果，所述自動配準結果為自動配準失敗；否則，返回步驟六，對所述點云數據與航空攝影圖像進行下一次自動配準。