一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法

摘要

本发明涉及空间信息数据处理领域，特别是一种基于移动测量系统获取的高精度、高密度激光点云和实景影像进行空间物体三维测量的方法。本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法综合利用移动激光雷达系统获取的激光点云和实景影像数据，以高精度、高密度的激光三维点云为实际捕捉目标，并借助实景影像进行目标识别和操作，实现三维物体精确测量的目的。本发明提出了一种全新的“观实景、测实物”理念，充分利用激光点云高密度、高精度和实景影像易识别、易操作的优势，实现基于实景影像进行全局操作并基于激光点云进行局部精密测量，有效地解决了海量点云数据存取速度慢、处理繁琐、操作困难的问题，推动激光雷达技术的普及应用。

说明书

技术领域

本发明涉及空间信息数据处理领域，特别是一种基于移动测量系统获取的高精度、高密度激光点云和实景影像进行空间物体三维测量的方法。

背景技术

目前国际市场上使用的移动测量系统可分为两种，一种是基于传统的立体摄影测量原理，另一种是基于现代高精度、高频率激光扫描原理。

1.移动立体摄影测量系统

移动立体摄影测量系统是基于传统的立体摄影测量原理，即通过量测空间某一物点在立体像对上的两像点(同名点)间的视差较(坐标差)实现该物方空间坐标的测量，由多组相机对和相关控制设备组成，在载体平台运动过程中，同时对行驶路径周边的环境进行连续拍摄，获得道路沿线的立体影像对系列，经过相应的数据后处理，实现立体影像的空间定位定向，获得每张像片的外方位元素，基于定向后的立体影像，人们便可进行空间物体的三维测量和信息提取。其主要缺点在于，一方面其三维测量精度完全取决于立体像对的绝对定向精度，而实现高精度的绝对定向即便是有GPS和惯性测量设备的支持，也须有相应的地面控制点，再者，影像分辨率的大小也决定了测量精度的好坏，而在连续快速拍摄中采用高分辨率影像由于其数据量和存取速度的限制是不现实的；另一方面，即便是采用自动影像匹配的方法，空间物点获取的密度很有限，尤其是在纹理较弱或重复纹理的情况下(如城市街景中的建筑物纹理往往是很单一的)，自动甚至手工捕捉同名点都极为困难甚至不可能，故不能对空间物体进行完整的描述。

2.移动激光雷达系统

移动激光雷达系统是采用现代新兴的激光探测及测距技术(Light Detection And Ranging)，简称LiDAR或激光雷达，基本原理是通过激光器产生并发生一束激光脉冲，碰到物体返回，被激光接收器接收，基于激光脉冲往返传播的时间计算出激光发射点到目标物的距离，已知激光发射点的空间位置和光束的空间姿态角，便可精确计算出光束另一端目标物体点的三维坐标。激光发射点的空间位置和光束姿态通过高精度GPS定位和结合精密惯性测量装置IMU来测定。在载体平台移动过程中通过高频率脉冲发射进行高速扫描，实现对物方空间的高密度三维点云获取。该技术的特点在于物方点的获取密度极高(如平均点密度可达每平方米几百点甚至上千点)，由于采用了高精度的差分GPS和精密IMU，所以测点精度也极高，绝对精度达厘米级，因此对物方的描述比其他任何方法都精密准确。与传统的摄影测量方法相比，激光雷达技术是一种主动采集地面数据的方式，抗天气干扰能力强，且可昼夜作业。由于车载激光雷达系统具有灵活性强、精度高、成本低、数据更新快等优势，能直接采集高密度、高精度的三维点云数据，故越来越受到国际空间信息界的广泛关注并已成为空间信息采集的一个重要发展趋势。然而，海量数据处理以及人们对点云数据的认知有限，已成为该项技术推广应用的瓶颈，也对业界系统研发提供了新的挑战。

发明内容

本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法，解决的技术问题包括：移动激光雷达系统所获取的海量点云数据存取速度慢、处理繁琐、操作困难的问题；因人们对点云数据的认知局限性导致的激光雷达技术普及受限的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是综合有效利用移动激光雷达系统获取的激光点云和实景影像数据，以高精度、高密度的激光三维点云为实际捕捉目标，并借助实景影像进行目标识别和操作，实现三维物体精确测量的目的。激光点云具有物体描述细腻、点位精准的特点，但一方面由于其高密度导致数据为海量级，操作困难，只能转为局部量测，另一方面局部量测又受到人们认知局限性的束缚，使得实际目标捕捉相当困难，而实景影像具有直观、易识别、易操作的特点，因此借助实景影像进行目标识别和操作，并实现激光点云数据的测量，将三维点云的高精度特性与实景影像的直观性充分结合，进而实现三维物体高效精确测量的目的。

本发明的数据源来自于移动激光雷达系统，一般由高精度激光扫描仪、高速数码成像设备、DGPS/IMU直接定向定位设备和工控计算机组成，融合了高精度差分GPS联合惯性测量装置IMU直接定位定向、激光扫描和数码成像技术，在运动过程同时获取运动沿线的激光点云、实景影像和定位定向数据，经过数据处理软件解算后，得到带有大地坐标信息的三维点云和相匹配的实景影像序列。

本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法使用的实景影像无需采用立体成像原理获取，也无需进行复杂的基于立体像对的三维测量。因此，在获取实景影像时不需要使用相机对拍摄高重叠度的影像对，理论上只需要单相机进行影像采集即可，当然为了获取视角较大甚至360度全景影像时，可以采用多相机系统，但也只需要保证在影像拼接处的少量重叠，或直接采用360度全景相机。

在本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法中，通过空间精确定位定向，实现了二维的实景影像与三维的激光点云的精确空间几何匹配关系，以实现通过影像操作准确捕捉相应点云的目的。以实景影像实现全局控制和操作，基于实景影像和三维点云之间的空间几何匹配关系实现局部精确的点云捕捉和测量，充分利用了实景影像的易识别和易操作性以及激光点云对三维空间高精度描述的特点，实现空间三维测量，巧妙地避开了纯激光点云数据处理方法中海量数据存取技术上的瓶颈问题。

本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法完全区别与传统的纯激光点云数据处理方法，影像与点云的有机结合易于提高数据处理自动化程度甚至达到智能化的效果。

本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法得到的测量精度不依赖于影像的质量和分辨率，与原始激光点云的获取精度一致，一般为厘米级。

本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法提出了一种全新的“观实景、测实物”理念，充分利用了激光点云高密度、高精度和实景影像易识别、易操作的优势，实现基于实景影像进行全局操作并基于激光点云进行局部精密测量，有效地解决了海量点云数据存取速度慢、处理繁琐、操作困难的问题。本发明的理念及其实现一方面为自动化甚至智能化奠定了良好的基础，另一方面，也为非专业人士从事专业性工作提供了良好的平台，可大大降低培训成本，有效地推动激光雷达技术的普及应用。

附图说明

图1是本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法的流程图。

图2是本发明的像点空间光束追踪和三维点捕捉示意图。

具体实施方式

图1是本发明的一种基于激光点云和实景影像进行空间三维测量的方法的流程图，具体步骤包括：

步骤S1：原始激光点云数据预处理

原始激光点云数据预处理一般可采用硬件设备自带的数据预处理软件完成，联合激光扫描仪的定位定向数据解算出激光点云的三维大地坐标；

步骤S2：实景影像预定向

联合由差分GPS和IMU获取的数码成像设备的定位定向数据和系统检校值，导出每幅实景影像的初始外方位元素；

步骤S3：三维激光点云与二维实景影像的精准几何关系匹配

以步骤S1中得到的三维激光点云为大地控制，并以步骤S2中获取的实景影像外方位元素为初始值，采用特征点匹配方法进行自检校空中三角测量平差计算，从而避免镜头畸变和焦距变化等因素的影响，实现实景影像外方位元素的精调，获得精确的共线方程模型；

步骤S4：像点空间光束追踪

依据步骤S3中确定的实景影像和三维点云的精准几何匹配关系，以像点为起点，对光束进行跟踪计算，实现像素与物方物体间的交会；

步骤S5：三维点捕捉

采用步骤S4中的光束跟踪方法与物方立面进行交会，本着视线遮挡原理，由近到远沿光束方向平移立面，以捕捉光束与立面交会点中首个与三维点云重合的点，从而获取物方点的三维坐标，如图2所示，光束3以像片1上的像点2为起始点，由近到远沿光束3方向平移立面4，光束与立面有多个交会点，如点5和点6，其中首个与三维点云重合的点5即为像点2的物方点；

步骤S6：实景操作、点云测量

基于步骤S4和S5的原理，在实景影像上进行点、线、面、体等操作，并实现相应点三维坐标获取，以达到三维测量的目的。