Lidar点云数据处理及三维地形配准方法研究

摘要

三维地形配准处理对自然灾害监测和评估、无人机自主导航等相关领域有重大意义。三维地形配准结果的精度以及其算法的处理速度极大地受到原始地形数据的影响。为了提高配准结果的精度和数据处理的速度,本文提出了一种从激光雷达点云数据(Lidar)中提取三维地形并进行三维配准的方法。
　　激光雷达数据经过预处理、滤波、内插之后可以生成高精度的三维地形(DEM)数据。由于不同时间、不同角度获得的 DEM数据坐标系统之间存在或多或少的偏差,所以在应用分析多时相 DEM数据之前,必须将其统一到一个坐标系中,从而通过一系列的算法,完成三维地形的配准。
　　本文主要工作如下:
　　1)对国内外现有的 Lidar数据滤波算法进行了研究,将各种经典滤波及内插算法在 MFC框架中得以实现,并对比了其优缺点;
　　2)对比分析了国内外三维地形的配准算法,对其优缺点以及各个算法的适应性进行了对比分析,并提出了一种基于 Sift算法的无需控制点的三维地形配准算法;
　　3)研究了国内外比较通用的三维地形数据存储格式,对于常用的三维地形数据格式完成了格式之间的相互转换,增强了本文提出的三维地形配准算法的适应性和健壮性。

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第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文组织结构

第二章 激光雷达点云数据获取方式应用领域

2.1 Lidar系统的构成

2.2 机载激光雷达的重要应用领域

第三章 激光雷达点云数据常规滤波算法

3.1 数学形态学滤波算法

3.2 基于坡度变化的滤波算法

3.3 基于多分辨率方向预测的滤波方法

3.4 各种滤波算法对比分析

第四章 激光雷达点云数据生成 DEM 数据的内插算法

4.1 DEM的主要表示模型

4.2 三维离散点经内插形成DEM的方法

4.3 各种内插算法对比分析

第五章 常用的三维地形配准算法

5.1 LZD三维地形匹配算法

5.2 三维自由表面配准算法

5.3 ICP三维地形配准算法

第六章 基于 Sift 算法三维地形配准算法

6.1 Sift算法介绍

6.2 基于Sift算法的无控制点三维地形配准算法

6.3 国内外常用的DEM数据存储格式及其相互转换的方法

第七章 三维地形显示及其配准软件

7.1 软件的框架结构设计

7.2 软件的内部实现

第八章 总结

参考文献

参与项目及研究成果