[发明专利]提取极点的室内三维点云自动化配准方法

权利要求书

1.提取极点的室内三维点云自动化配准方法，其特征在于，基于建筑室内场景特征，定义极点为由一个水平面和二个竖直面相交得到的交点，基于极点提取的点云自动化配准方法主要包括二个部分，分别为极点提取和三维点云配准，极点提取包括优化Hough变换的特征点提取、改良RANSAC平面检测的极点提取，三维点云配准包括基于正交不变量的极点匹配、改良RANSAC的配准参数解算；

在极点提取过程中，通过对点云数据进行水平切片和重采样，从而获取二值化影像序，通过优化Hough变换对二值化影像中的直线段进行提取，以直线段的端点作为特征点，然后对每个特征点进行邻域搜索，通过分层统计邻域点集内的扫描点数量对邻域点集内的水平面进行检测和定位，通过改良RANSAC对邻域点集内的竖直面进行检测和定位，并加入限定条件消除错误的极点鉴别结果，进而完成对极点的鉴别与定位；

在三维点云配准过程中，首先对两站点云数据中分别提取出的极点进行匹配，通过统计极点在竖直方向上的分布粗略计算出两站点云数据在竖直方向上的偏移量，减小匹配极点搜索的范围，利用同一站点云数据内极点间的水平和竖直距离对同一站点云内极点间的欧式距离不变量进行描述，根据欧式距离不变量对分别来自两站点云数据的极点进行匹配，在得到极点匹配的结果后，再改良RANSAC对配准参数进行解算，初始值计算中以能够匹配的极点数量最大时对应的配准参数作为初始值，然后根据误差观测方程对配准参数进行迭代求解；

按照本发明提出的点云自动化配准方法流程，对其中涉及的重要参数设定进行解析，对多组点云数据进行配准参数解算，分别提出各步骤需要设定的重要参数的范围，使得可靠性和精度满足工作需求。

2.根据权利要求1所述的提取极点的室内三维点云自动化配准方法，其特征在于，优化Hough变换的特征点提取包括三维点云的切片与重采样、提取直线段；

地面激光扫描仪获取的点云数据采用扫描坐标系，基于地面激光扫描仪在获取数据前，将仪器水平放置，对仪器进行整平，扫描坐标系以扫描中心为原点，Z轴方向竖直向上，X轴和Y轴不确定方向，本发明对一个水平面和二个竖直面的交点进行提取，将要进行提取的极点至少在一个竖直面的边缘上，而位于同一竖直面上的扫描点在X-O-Y平面上的投影具有线性分布的特征，根据这一性质对位于竖直面边缘的特征点进行提取，在特征点提取过程中，首先对点云数据进行水平切片分割，并通过重采样，将每一个切片数据转换为二值化影像，得到与点云数据相对应的二值影像序列，然后采用Hough变换的方法，提取直线段，在二值影像序列中提取出直线段端点，将这些直线段端点根据对应的水平切片和像素坐标反算出其在扫描坐标系中的三维坐标，这些特征点视作位于竖直面边缘，用于进一步的极点鉴别与定位。