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摘要：本发明公开融合色彩特征的海量机载LiDAR点云快速配准算法，在配准过程中运用点云栅格化策略，将点云的色彩信息融合到对应特征点提取中，选用SuperPoint和SuperGlue组合方式，实现对大差异点云数据的特征点提取与匹配，设计了奇异值分解法结合随机抽样一致算法，完成旋转平移矩阵计算，并建立了较为全面的评估指标体系。本发明可以有效用于室外大区域海量机载LiDAR点云数据的高精度配准，另外该算法对点云数量具有较好的容忍度，结合降采样，即使点云数量达到千万级别以上，配准时间仍然能保持在1秒左右，而且算法具有较好的适应性，即使无色彩信息的点云，或者差异较大的影像生成的点云数据之间的配准也能适用。
主权项：1.一种融合色彩特征的海量机载LiDAR点云快速配准算法，其特征在于，包括：步骤1：对待配准机载三维激光点云数据进行降采样，使用中心投影对降采样后的三维激光点云进行二维栅格化处理，得到栅格图像，对栅格图像进行中值滤波，去除栅格图像上的椒盐噪声；步骤2：使用SuperPoint算法对去除椒盐噪声后的栅格图像进行特征点提取；步骤3：使用SuperGlue算法进行栅格图像特征点匹配；步骤4：利用匹配后的二维图像特征点反算出匹配好的三维点云特征点；步骤5：利用匹配好的三维点云特征点，使用奇异值分解法结合随机抽样一致算法，计算得到待配准激光点云数据之间的最优变换参数；步骤6：利用变换参数，对待配准点云数据进行变换运算，完成三维激光点云数据的配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 融合色彩特征的海量机载LiDAR点云快速配准算法
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