【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道检测，尤其涉及基于线阵影像的激光点云赋色方法。
技术介绍
1、为了进行精确的检测和维护，获取高精度的隧道内壁三维坐标和表观影像显得尤为重要。基于移动激光扫描技术可以逐断面获取隧道内壁的高密度、高精度的三维坐标，并且基于激光的回波强度生成逐断面的激光强度影像，成为工程测量、建筑建模等领域中不可或缺的工具。另一方面，基于线阵相机的隧道内壁表观成像技术可以逐断面获取隧道表面的光学影像，提供丰富的色彩和纹理信息，在人眼可视化方面更加易于理解和分析。
2、然而，激光点云数据通常缺乏真实色彩和纹理信息，激光强度影像和人眼实际观察到的纹理通常存在较大差异，生成的三维点云与实际场景有较大区别，导致其在可视化和细节辨识方面存在局限；线阵影像则通常缺乏三维结构信息，无法实现对隧道几何结构的观测。
3、传统的隧道检测技术仅能将两种数据分开解算和分析，数据在多源融合方面存在不足，仅有二维影像或仅有三维点云都难以全面理解场景，无法充分利用各自的优势，导致在复杂场景中的识别和理解能力受限。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本专利技术的目的是为了解决现有技术中激光点云数据通常缺乏真实色彩和纹理信息和线阵影像则通常缺乏三维结构信息的问题，而提出的基于线阵影像的激光点云赋色方法。
3、2.技术方案
4、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
5、基于线阵影像的激光点云赋色方法，包括以下步骤：
7、步骤2：影像里程方向对齐，线阵影像和断面激光强度影像在每一列表示一个断面的数据，并且沿着里程方向排列，二者的数据构成方式具有一致性，可以简化配准流程；
8、步骤3：影像纵向拉伸纠正，线阵影像在预处理时进行了重投影和影像拼接，成像的几何结构未能得以保留，为此主要基于纹理信息进行解算；以盾构隧道为例，o1为扫描仪中心，o2为隧道中心，dy为两个中心的y坐标，p为隧道内壁任一点，l为隧道上一点到隧道中心的距离，θ1和θ2为不同中心的垂直角。由于线阵影像已经通过重投影实现分辨率的均匀分布，并且相对于隧道顶部左右对称，通过影像分辨率和像素点在影像坐标系下的y坐标可以获取每个像素对应的θ2，其对应的几何关系见公式1。将线阵影像通过重投影到与激光强度影像保持一致，激光强度影像上每一行影像的θ1，计算其对应的θ2，并获取逐行的重投影对应行，转换关系见公式2，依据行对关系对线阵影像进行重投影，从而减少二者在纵向上的差异；
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11、步骤4：多源影像特征匹配，图像配准以两幅影像的特征匹配结果为依据，由于原始数据较大，匹配在里程方向分段进行，以固定列数获取激光强度影像，并获取对应区域的预处理后线阵影像，为保证匹配结果，线阵影像需要进行一定列的加宽；利用surf算子计算影像的关键点及描述子，随后通过bf暴力特征匹配方法进行特征匹配，获取特征匹配的粗匹配结果；
12、步骤5：像元坐标变换关系构建，使用回避了成像的空间几何关系的多项式模型进行像元坐标变换关系的构建，多项式模型构造一个含有多项参数的线性多项式，其直接对图像变形的本身进行数学模拟，把图像的总体变形看作是各项基本变形的综合作用结果，见公式3，将特征匹配的结果带入多项式模型，并利用最小二乘法进行平差，求解多项式模型的各项参数；
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14、利用变换关系模型，从与激光强度影像相同尺寸的输出图像阵列出发，依次计算每个像元在线阵影像中的对应位置，然后通过重采样计算线阵影像该位置对应的像素，再将计算的像素赋予输出图像像素，最终获取与激光强度影像坐标完全对应的彩色影像，并利用该影像实现对点云的直接赋色，在生成点云文件时，将颜色信息写入到标准的las格式文件中。
15、优选地，所述步骤1中为保障激光强度影像的分辨效果，基于先验参数，通过分段线性拟合的方法将强度值映射到0-255范围内，以生成激光强度影像。
16、优选地，所述步骤1中为保障线阵影像在断面方向上的分辨率均匀，同时依据分段多项式拟合等方法灵活适配不同的断面类型，以生成正射的线阵影像。
17、优选地，所述步骤2中正常采集情况下，线阵影像的里程分辨率要高于激光强度影像，依据二者的里程方向分辨率比例关系对线阵影像进行里程方向的降采样，即可实现里程方向分辨率的初步一致性；二者的里程对齐可以通过里程计进行测定，亦可以人工标记一个起始里程后，通过里程分辨率比例进行初步对齐，并通过后续匹配的结果进行精确修正，实现里程方向的准确对齐。
18、优选地，所述步骤3中首先利用投影的几何关系实现线阵影像的初步变换，使其投影方式与激光强度影像保持一致，后续通过特征匹配对投影进行进一步精化。
19、优选地，所述步骤3中为进一步提高影像纵向拉伸纠正的精度，可以进行特征匹配并根据匹配结果获取多项式校正模型，根据校正模型计算逐行的重投影对应行；在隧道参数不发生变化的情况下，仅需计算一次重投影参数，以提高计算效率，重投影以确保特征匹配获取足够多的正确同名点，为此仅需要改正大幅度的纵向拉伸，无需特别高的投影精度。
20、优选地，所述步骤4中利用校正后的影像行、列关系进行误匹配剔除，校正后的激光强度影像和线阵影像在行、列方向基本满足线性关系，对横、纵坐标差分别进行线性拟合，并利用四分位数间距iqr实现对误匹配的剔除。
21、3.有益效果
22、相比于现有技术，本专利技术的优点在于：
23、(1)本专利技术中，通过重投影实现激光强度影像和光学影像投影的一致性，随后利用特征匹配实现激光强度影像和光学影像的精确配准，最终通过多项式模型实现二者的统一，从而实现每个激光点云找到对应的色彩信息。
24、(2)本专利技术中，将激光点云与光学影像进行融合，可以同时获取三维几何形状和表面纹理，从而提高点云数据的可视化效果和可理解性。在复杂的工程和自然环境中，融合数据能够提供更为详尽的环境感知信息，能够更加精确地检测隧道壁面裂缝、变形和侵蚀等问题。此外，融合后的激光点云数据在计算机视觉和机器学习任务中具有显著优势，带有颜色信息的点云数据能够显著提高物体识别、分类和分割等任务的精度和可靠性。
25、(3)本专利技术中，通过分段多项式拟合等方法以灵活适配不同的断面类型，包括圆形、矩形、马蹄形及其它不规则轮廓等。传统的激光点云赋色方法以面阵影像为主，通常需要高精度的几何对应关系，而本方法考虑到激光断面数据和线阵影像数据的相似性，并基于纹理特征实现线阵影像和激光强度影像的匹配，无需高精度的室内标定参数；以特征匹配结果进行二者在里程方向的精确对齐，仅需提供初始里程对齐，无需高精度的人工里程标定，自动化程度高，在设置好初始参数后，基本不需要人工参与。
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1.基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤1中为保障激光强度影像的分辨效果，基于先验参数，通过分段线性拟合的方法将强度值映射到0-255范围内，以生成激光强度影像。
3.根据权利要求2所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤1中为保障线阵影像在断面方向上的分辨率均匀，同时依据分段多项式拟合等方法灵活适配不同的断面类型，以生成正射的线阵影像。
4.根据权利要求3所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤2中正常采集情况下，线阵影像的里程分辨率要高于激光强度影像，依据二者的里程方向分辨率比例关系对线阵影像进行里程方向的降采样，即可实现里程方向分辨率的初步一致性；二者的里程对齐可以通过里程计进行测定，亦可以人工标记一个起始里程后，通过里程分辨率比例进行初步对齐，并通过后续匹配的结果进行精确修正，实现里程方向的准确对齐。
5.根据权利要求1所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤3中首先利用投
6.根据权利要求5所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤3中为进一步提高影像纵向拉伸纠正的精度，可以进行特征匹配并根据匹配结果获取多项式校正模型，根据校正模型计算逐行的重投影对应行；在隧道参数不发生变化的情况下，仅需计算一次重投影参数，以提高计算效率，重投影以确保特征匹配获取足够多的正确同名点，为此仅需要改正大幅度的纵向拉伸，无需特别高的投影精度。
7.根据权利要求1所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤4中利用校正后的影像行、列关系进行误匹配剔除，校正后的激光强度影像和线阵影像在行、列方向基本满足线性关系，对横、纵坐标差分别进行线性拟合，并利用四分位数间距IQR实现对误匹配的剔除。
...【技术特征摘要】
1.基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤1中为保障激光强度影像的分辨效果，基于先验参数，通过分段线性拟合的方法将强度值映射到0-255范围内，以生成激光强度影像。
3.根据权利要求2所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤1中为保障线阵影像在断面方向上的分辨率均匀，同时依据分段多项式拟合等方法灵活适配不同的断面类型，以生成正射的线阵影像。
4.根据权利要求3所述的基于线阵影像的激光点云赋色方法，其特征在于，所述步骤2中正常采集情况下，线阵影像的里程分辨率要高于激光强度影像，依据二者的里程方向分辨率比例关系对线阵影像进行里程方向的降采样，即可实现里程方向分辨率的初步一致性；二者的里程对齐可以通过里程计进行测定，亦可以人工标记一个起始里程后，通过里程分辨率比例进行初步对齐，并通过后续匹配的结果进行精确修正，实现里程方向的...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙书航，梅晓，付志军，林博文，林川博，李旸，漆自强，徐亚楠，彭家奇，刘谦彬，
申请(专利权)人：广东省建设工程质量安全检测总站有限公司，
类型：发明
国别省市：
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