利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法技术

本发明专利技术涉及一种利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法，获取参考影像、搜索影像和截取的机载LiDAR点云数据,在参考影像上提取特征点作为待匹配点；利用LiDAR点云数据生成对应影像重叠区域的规则化数字表面模型DSM信息；将POS数据转换成参考影像的外方位元素；利用DSM信息与参考影像的外方位元素解算出待匹配特征点对应地面点的物方坐标，再将这些地面点的物方坐标反算到搜索影像上，得到搜索影像上对应匹配点的初始位置；利用相关系数匹配得到最终匹配结果。本方法利用激光点云数据为影像匹配提供良好的物方约束，能够有效避免繁琐的搜索策略并达到影像匹配的目的，是一种匹配成功率高、消耗时间短的高效影像匹配方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于摄影测量与遥感领域，涉及遥感影像匹配与机载激光雷达LiDAR测量技术，尤其涉及。
技术介绍
遥感影像匹配是摄影测量研究领域的热点与难点问题，它广泛应用于立体像对的相对定向、遥感影像配准、DEM (数字高程模型)生成及遥感影像拼接等方面。它定义为在两张或多张数字影像的要素之间自动建立对应关系，这些影像是对同一场景在不同位置和不同时刻获取的，要素可以是数字影像中的点，或者是提取的其他特征。现有的匹配方法都必须采用繁琐的搜索策略以获取搜索影像上相应的匹配点位，常用的搜索策略有核线几何约束条件与金字塔多级搜索策略。随着传感器的发展，多种传感器协同作业的方式为摄影测量提供了新的解决方案。机载LiDAR技术是指一种高度集成激光测距、动态GPS差分以及惯性导航姿态测定的技术。其中，激光测距用于测量激光雷达信号发射参考点到地面激光脚点之间的距离；动态差分GPS用于确定激光雷达信号发射参考点的空间位置；惯性导航用于测定扫描装置的主光轴姿态参数。通过这三者同步、协调的工作，实现了对地面目标三维坐标的直接获取。相比航空摄影测量，它是主动式测量方式、时效性强、激光脉冲穿透能力强、作业效率高、生产成本低。机载LiDAR技术实现了对摄影测量的重要补充，目前，机载LiDAR辅助影像匹配技术的研究急需开展。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，以解决现有影像匹配方法中繁琐的搜索问题。为实现上述目的，本专利技术的方案是:一种，包括如下步骤: (I)获取参考影像和搜索影像，所述参考影像和搜索影像为一组影像对，在所述影像对的重叠区域内截取机载LiDAR点云数据。(2)在参考影像上提取特征点作为影像匹配的待匹配点；(3)利用LiDAR点云数据生成对应所述影像对重叠区域的规则化数字表面模型DSM；(4)将POS系统获取的载体位置与姿态信息转换成参考影像和搜索影像的外方位元素； (5)解算出搜索影像上与所述参考影像待匹配点相对应的点的初始位置； (6)根据步骤(5)解算出的搜索影像上对应待匹配点的初始位置，进行相关系数匹配，得到最终匹配结果。进一步地，步骤(2)是利用Harris算子对参考影像进行特征点的提取。进一步地，步骤(3)首先对机载LiDAR点云数据进行粗差剔除，再对点云数据进行规则格网化处理。进一步地，步骤(5)中解算搜索影像上对应待匹配点的初始位置的方法为: 首先利用DSM信息与参考影像的外方位元素解算出每个待匹配点对应的地面点坐标，然后将这些地面点坐标反算到搜索影像上，根据搜索影像的外方位元素以及地面点与搜索影像上像点共线的关系，最终得到搜索影像上对应待匹配点的初始位置； 本专利技术的，利用激光点云数据为影像匹配提供良好的物方约束，能够有效避免繁琐的搜索策略并达到影像匹配的目的，是一种匹配成功率高、消耗时间短的高效影像匹配方法。附图说明图1是本专利技术方法的基本匹配原理 图2a是测区实验数据显示的参考影像； 图2b是测区实验数据显示的截取的机载LiDAR点云数据 图2c是测区实验数据显示的搜索影像； 图3是特征点提取 图4a为样本I解算初始点位时，参考影像上利用Harris算子提取的特征点； 图4b为样本I解算初始点位时,参考影像上的角点反算到搜索影像上匹配点的初始点位； 图5a是样本2解算初始点位时，参考影像上利用Harris算子提取的特征点； 图5b是样本2解算初始点位时,参考影像上的角点反算到搜索影像上匹配点的初始点位； 图6a是样本I相关系数匹配时，样本I区域中提取的Harris角点； 图6b是样本I相关系数匹配时，相应的匹配点位； 图7a是样本2相关系数匹配时，样本2区域中提取的Harris角点； 图7b是是样本2相关系数匹配时，相应的匹配点位 图8a和图8b是视差方案在样本I的匹配结果 图9a和图9b是视差方案在样本2的匹配结果图。具体实施例方式的基本思想如图1所示，I为参考影像，2为搜索影像，3为数字表面模型(DSM)，首先在参考影像上提取特征点作为待匹配点，利用LiDAR点云数据生成对应影像重叠区域的DSM，并将POS数据转换成CXD影像的外方位元素，结合参考影像的外方位元素依据单片测图原理解算出每个待匹配特征点所对应的地面点坐标，再结合搜索影像的外方位元素及根据地面点与搜索影像上像点的共线关系，得到搜索影像上对应待匹配点的初始位置，最后利用相关系数匹配得到最终匹配结果。该方法的关键步骤包括利用机载LiDAR点云数据生成DSM、特征点提取、POS转换外方位元素、解算搜索影像上匹配点的初始位置以及相关系数匹配。具体步骤如下: I) DSM的生成 机载LiDAR测量系统获取的是离散、不规则并且分布密集的激光点云数据，它本身就是DSM的一种表达方式，然而，这种离散的数据结构给后续的应用带来不便并且点云数据中往往存在粗差，因此，应首先进行粗差剔除，然后对点云数据进行规则格网化处理。生成规则DSM的公式如式(I)所示:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法，其特征在于，该方法的步骤如下：（1）获取参考影像和搜索影像，所述参考影像和搜索影像为一组影像对，在所述影像对的重叠区域内截取机载LiDAR点云数据。（2）在参考影像上提取特征点作为影像匹配的待匹配点；（3）利用LiDAR点云数据生成对应所述影像对重叠区域的规则化数字表面模型DSM；?（4）将POS系统获取的载体位置与姿态信息转换成参考影像和搜索影像的外方位元素；（5）解算出搜索影像上与所述参考影像待匹配点相对应的点的初始位置；（6）根据步骤（5）解算出的搜索影像上对应待匹配点的初始位置，进行相关系数匹配，得到最终匹配结果。

【技术特征摘要】
1.一种利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法，其特征在于，该方法的步骤如下: (1)获取参考影像和搜索影像，所述参考影像和搜索影像为一组影像对，在所述影像对的重叠区域内截取机载LiDAR点云数据。(2)在参考影像上提取特征点作为影像匹配的待匹配点； (3)利用LiDAR点云数据生成对应所述影像对重叠区域的规则化数字表面模型DSM； (4)将POS系统获取的载体位置与姿态信息转换成参考影像和搜索影像的外方位元素； (5)解算出搜索影像上与所述参考影像待匹配点相对应的点的初始位置； (6)根据步骤(5)解算出的搜索影像上对应待匹配点的初始位置，进行相关系数匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧，李鹏程，张勇，王利勇，闸旋，李烁，刘忠滨，武海洋，胡志定，
申请(专利权)人：中国人民解放军信息工程大学，
类型：发明
国别省市：