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《機(jī)載lidar點(diǎn)云輔助的光學(xué)影像同名點(diǎn)提取技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)分類號(hào)P236UDC528JJJIIllllllllllllIIIllllllJIIIIIlllllUIY趵19331學(xué)校代碼10147密級(jí)公開碩士學(xué)位論文機(jī)載LiDAR點(diǎn)云輔助的光學(xué)影像同名點(diǎn)提取技術(shù)研究TheResearchofConjugatePointExtractionFromOpticalImageBasedonAirborneLiDARPointCloud作者姓名謝小偉指導(dǎo)教師劉正軍研究員申請(qǐng)學(xué)位工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)攝影測量與遙感研究方向三維激光掃描技術(shù)與建模遼寧工程技術(shù)大學(xué)萬方數(shù)據(jù)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完
2、全了解遼室王猩撞苤太堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意逞室王猩堇苤太堂保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，學(xué)?？梢詫W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議學(xué)位論文作者簽名：舢雛伽f牛年f月f2日導(dǎo)師簽名：j幺趁∞崢年多月J乞日萬方數(shù)據(jù)致謝光陰荏苒，歲月如梭。碩士階段的學(xué)習(xí)生涯即將結(jié)束，回首這三年的點(diǎn)點(diǎn)滴滴，不由感慨。在論文即將完成之際，向所有曾經(jīng)給予我指導(dǎo)、幫助和關(guān)心的老師、朋友、同學(xué)以及家人表達(dá)我最真誠的感謝，
3、祝福你們。首先我要感謝我的導(dǎo)師劉正軍研究員。來到中國測繪科學(xué)研究院這兩年，在劉老師的精心指導(dǎo)下，不僅學(xué)到了很多知識(shí)，更學(xué)到了很多做人的道理，特別是在課題組學(xué)習(xí)期間，題組中其他同學(xué)一起與參與了導(dǎo)師的部分課題，不僅鍛煉了自己的動(dòng)手能力，而且培養(yǎng)了良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)。另外感謝項(xiàng)目組中的駱成風(fēng)老師、左志權(quán)老師，謝謝你們的悉心指導(dǎo)，才能使我順利完成畢業(yè)設(shè)計(jì)。感謝遼寧工程技術(shù)大學(xué)，感謝測繪地理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，給了我攻讀碩士學(xué)位的機(jī)會(huì)。感謝學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)及測繪學(xué)院的院領(lǐng)導(dǎo)，感謝他們?yōu)槲覀冄芯可峁┑闹T多幫助與便利。另外還要感謝遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪學(xué)院的錢建國老師，感謝
4、他在遙感專業(yè)知識(shí)方面給予我的指導(dǎo)，以及班主任車?yán)蠋?，感謝車?yán)蠋熑陙淼膶?duì)我們學(xué)習(xí)和生活上的關(guān)心與幫助。感謝測繪研11．3班的全體同學(xué)，特別要感謝我的舍友：楊曉龍、丁顏心、呂劍峰，感謝他們的陪伴與支持。特別感謝我的家人和親人，感謝他們在物質(zhì)和精神上給予我的支持和幫助，多年的求學(xué)之路讓他們?yōu)槲腋冻隽颂啵麄兪俏胰松凶钭顚氋F的財(cái)富，我會(huì)不斷努力，不辜負(fù)他們的期望。最后，向百忙中抽時(shí)間審閱論文的專家、教授和老師表示衷心地感謝，懇請(qǐng)各位老師批評(píng)指正，多提寶貴意見。萬方數(shù)據(jù)摘要隨著機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)載激光雷達(dá)越來越多地被應(yīng)用在航測工程中。并且多數(shù)情
5、況下，機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)集成了光學(xué)相機(jī)，因此能夠同時(shí)獲取激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及光學(xué)影像數(shù)據(jù)。如何將兩種數(shù)據(jù)結(jié)合起來，利用兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢互補(bǔ)進(jìn)行更好地提取地物信息成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。同名特征點(diǎn)提取是數(shù)字?jǐn)z影測量的中的關(guān)鍵技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)、目標(biāo)物識(shí)別與重建以及計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本文將結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將點(diǎn)云應(yīng)用于光學(xué)影像的同名特征點(diǎn)提取過程當(dāng)中。論文的主要研究工作包含以下幾個(gè)方面：(1)在已知光學(xué)影像內(nèi)外方位元素的情況下，提出了一種以共線方程為基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型的LiDAR點(diǎn)云輔助的同名點(diǎn)搜索策略。通過共線方程首先將左影像上的待匹配特征點(diǎn)投影到點(diǎn)云上，得
6、到該像點(diǎn)的地面點(diǎn)坐標(biāo)，將此地面點(diǎn)通過共線方程反投影到右影像上獲取初始匹配點(diǎn)，然后以該初始匹配點(diǎn)為基礎(chǔ)搜索精確同名點(diǎn)。(2)在已有同名點(diǎn)提取方法的基礎(chǔ)上，將LiDAR點(diǎn)云輔助的同名點(diǎn)搜索策略應(yīng)用于其中，提出了面向點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)的分布合理、穩(wěn)定性好的稀疏同名點(diǎn)提取方法，通過實(shí)驗(yàn)分析，證明該方法能夠有效、快速地獲得可靠的匹配結(jié)果，為后續(xù)點(diǎn)云與影像的聯(lián)合平差提供較好的基礎(chǔ)；(3)通過對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行地形分析，根據(jù)地形條件決定影像上同名點(diǎn)的密集程度，在地形變化大的區(qū)域提取相對(duì)密集的同名點(diǎn)，在地形變化小的區(qū)域提取相對(duì)稀疏的同名點(diǎn)?？梢詾辄c(diǎn)云的加密精化提供基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)中
7、，通過對(duì)含有不同地形類型的區(qū)域進(jìn)行了密集同名點(diǎn)提取，在建筑物及樹林等區(qū)域提取了較密集的同名點(diǎn)。關(guān)鍵詞：特征點(diǎn)；LiDAR點(diǎn)云；共線方程；配準(zhǔn)；點(diǎn)云加密萬方數(shù)據(jù)AbstractWiththedevelopmentofairbornelaserradartechnology，itismoreandmoreusedintheprojects．Atmosttime，opticalimagedatacanbeacquiredwhengettingtheLiDARpointscloud．Howtocombinethetwotypesofdata，takinga
8、dvantageoftwocomplementarydataforbetterextractfeatureinformat
