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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明属于点云配准技术领域，公开了一种基于地面重叠搜索的森林TLS点云自动配准方法及系统，该方法包括：数据预处理，减少数据冗余和地面点提取；粗配准，菱形区域构建、菱形区域对应关系建立、重叠菱形区域搜索和变换参数估计；精配准，共同地面点筛选和点‑面ICP算法配准。本发明致力于提出一种基于地面重叠搜索的森林TLS点云自动配准方法，以快速准确自动的实现森林中TLS不同扫描点云的配准，促进TLS在森林调查中的应用。

主权项：1.一种基于地面重叠搜索的森林TLS点云自动配准方法，其特征在于，该方法包括：S1：数据预处理：减少数据冗余和地面点提取；S2：粗配准：菱形区域构建、菱形区域对应关系建立、重叠菱形区域搜索和变换参数估计；S3：精配准：共同地面点筛选和点-面ICP算法配准；所述S2中，所述菱形区域构建，具体包括：在XOY坐标平面中，构建一个边长为Rmax的菱形区域，菱形的一个顶点位于原点O0,0，过该顶点的两条边的极角分别为θrad和θ+2π3rad；从地面点云中提取水平位置位于菱形区域内的点，并计算这些点到这两边的水平距离，计算公式如下： 式中，p＝x,y表示点的水平坐标，m＝cosθ,sinθ和n＝cosθ+2π3,sinθ+2π3分别表示菱形区域过原点的两边的方向向量；所述S2中，所述菱形区域对应关系建立，具体包括：找到菱形区域，并建立两个扫描之间的对应关系；菱形区域位于样地中两个扫描位置之间的区域；在菱形区域中，一对对应的点应满足以下关系： 其中，dr和Dr分别指的是TLS参考点云中菱形区域内点pr到菱形过原点的两边的水平距离；其中，dt和Dt分别指的是TLS目标点云中菱形区域内点pt到菱形过原点的两边的水平距离；点pr和点pt为一对对应点；R表示两个扫描仪中心之间的水平距离；首先，对TLS参考点云和TLS目标点云中的菱形区域数据进行栅格化；然后，TLS参考点云中索引为i,j的栅格点应对应于TLS目标点云中索引为intRgridsize+1-i,intRgridsize+1-j或者intRgridsize-i，intRgridsize-j的栅格点；最后，对于这两个对应关系分别计算error＝|dr+dt-Dr-Dt|，error较小的情况为正确的对应关系；所述S2中，重叠菱形区域搜索，具体包括：θ在[0,2π内以2πl的间隔取值，即θ＝k*2πl,k∈[0,l，为对TLS参考点云和TLS目标点云分别生成l个菱形区域；扫描仪已调平，因此对应点之间的Z坐标差的标准差理论上应为0；TLS参考点云和TLS目标点云中生成的菱形区域之间进行自由组合；考虑到两个扫描仪中心之间的水平距离R是未知的，在范围[Rmin,Rmax]内以Rstp为间隔取值，并重复建立初始的对应关系Ncount＝intRmax-RminRstp次；Rmin和Rmax的设置取决于数据采集的经验值，其中Rmin被设置为小于R的值，而Rmax被设置为大于R的值；利用RRCP对所有组合计算对应点对的高差的均值和标准差；通过选择标准差最小的组合，确定正确的对应菱形区域、R和平均高度差dH。

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百度查询： 武汉大学 基于地面重叠搜索的森林TLS点云自动配准方法及系统