FR-ICP算法在倾斜摄影测量点云配准中的应用

摘要

倾斜摄影测量技术在大场景三维重建应用中,需要通过多片点云数据的刚性配准来实现数据融合。传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在实际应用中存在收敛速度慢、易受异常值影响、精度低等具体问题。文章将一种快速且鲁棒的ICP算法(FR-ICP)引入航空倾斜摄影测量应用领域,通过引入Welsch函数描述配准误差,提高缺失点云数据的配准精度;通过李代数形式表示变换矩阵,将优化求解过程转换为固定点迭代加速,大大提高了算法的收敛速度。在小雁塔真实测绘三维点云数据集上验证了算法有效性,实验结果表明FR-ICP算法可解决航空倾斜摄影在古建筑数字化保护应用中多源、大尺度海量点云数据融合处理问题,提高基于倾斜摄影测量重建三维点云的数据精度。