[发明专利]用于地面激光扫描数据配准的平面靶标的精确定位方法

说明书

本发明得到天津师范大学博士基金项目的资助，项目号：52XB1306。

技术领域

本发明属于测绘和逆向工程技术领域，涉及利用地面激光扫描技术进行目标表面精密三维测量时，在对多站扫描数据进行精确配准过程中，平面旋转对称靶标的精确定位。

背景技术

地面激光扫描技术能够用于快速获取扫描仪所在环境的高精度、高密度三维测量数据。近些年，地面激光扫描技术被广泛应用于城市三维建模、工程勘测、历史建筑保护和考古等领域。由于遮挡的存在，单站地面激光扫描只能获得对象的部分表面数据，为了获得更为完整的数据，通常需要对多站扫描数据进行配准。为了保证地面激光扫描数据的配准的精度和可靠性，工程实践中通常将人工靶标用作配准的控制点。常见的人工靶标有靶球、反射片和平面纸质靶标。通常，靶球和反射片的使用成本较高。平面纸质靶标造价低廉，且便于安置和识别，是工程实践中常用的一种人工靶标。为了将该类型靶标用于高精度激光扫描点云配准，必须实现这类靶标的精确定位。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在点云数据中精确定位平面靶标的方法，用于多站地面激光扫描数据配准。其特征在于：采用主成份分析方法确定靶标所在的平面，通过正射投影生成靶标的强度影像，利用旋转对称模式识别和定位靶心在强度影像中的位置，使用最小二乘求解靶心的精确三维坐标，具体包括以下步骤：

步骤1，交互选择靶标靶心附近的点云数据，利用主成分分析方法确定点云数据所在的平面，利用靶心附近激光扫描点云数据的三维坐标构造协方差矩阵，对该协方差矩阵进行主成分分析，靶标点云数据所在的平面近似地通过与最大的两个特征值对应的特征向量表达；

步骤2，将点云数据正射投影生成点云数据的正射投影强度影像，该强度影像为一灰度影像，影像中每个像素的灰度值根据激光扫描点的强度值计算；

步骤3，在生成的正射投影强度影像中基于旋转对称模式识别与定位方法确定靶心在强度影像中的位置；

步骤4，对靶心三维坐标进行求解；当强度影像中定位的靶心有对应的激光扫描点时，根据激光扫描点与投影影像中像素的对应关系确定靶心的三维坐标；当强度影像中定位的靶心没有对应的激光扫描点时，采用最小二乘法估计靶心的三维坐标。

本发明更加详细的技术方案包括以下步骤：

步骤1，交互选择靶标靶心附近的点云数据，利用主成分分析方法确定点云数据所在的平面。利用靶心附近激光扫描点云数据的三维坐标构造如下的协方差矩阵：

其中，对该矩阵进行主成分分析，靶标点云数据所在的平面近似地通过与最大的两个特征值对应的特征向量表达；

步骤2，将点云数据正射投影生成点云数据的正射投影强度影像。该强度影像为一灰度影像，影像中每个像素的灰度值根据激光扫描点的强度值计算；

步骤3，在生成的正射投影强度影像中基于旋转对称模式识别与定位方法确定靶心在强度影像中的位置；

步骤4，对靶心三维坐标进行求解。当强度影像中定位的靶心有对应的激光扫描点时，根据激光扫描点与投影影像中像素的对应关系确定靶心的三维坐标；当强度影像中定位的靶心没有对应的激光扫描点时，采用最小二乘法估计靶心的三维坐标。

如果正射投影强度影像中定位的靶心没有与之对应的激光扫描点时，采用非线性最小二乘估计靶心的三维坐标。所使用的数学模型为，

其中，d_i为靶心附近的某一激光扫描点到靶心的距离，（X_i，Y_i，Z_i）为该激光扫描点的三维坐标，（X_C，Y_C，Z_C）为待求的靶心的三维坐标。基于高斯-牛顿非线性最小二乘解法，基于上式中的数学模型求解靶心的三维坐标。

用于求解靶心三维坐标的改正数的最小二乘的法方程如下，

其中，V为靶心三维坐标的改正数，A为法方程的系数矩阵，l为常数向量。其具体公式为，

系数矩阵A中的元素基于以下公式计算

本发明公开的用于地面激光扫描数据配准的平面靶标的精确定位方法与现有技术相比所具有的积极效果在于：