專利名稱：一種多視點點云序列配準累計誤差校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多視點點云序列配準累計誤差校正方法，屬于遙感與測繪、計算 機視覺與模式識別技術(shù)領(lǐng)域急需解決的關(guān)鍵技術(shù)，適用于任何三維數(shù)字化儀獲取的三維點 云序列數(shù)據(jù)。
背景技術(shù)：
三維點云配準中的累積誤差校正一直是計算機視覺與模式識別、遙感與測繪領(lǐng)域 十分關(guān)注的問題。現(xiàn)有的累積誤差校正方法多局限于相鄰視點點云公共特征子點云幾何中 心坐標的校正，難以還原點云序列生成過程中產(chǎn)生的角度誤差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種多視點點云序列配準 累計誤差校正方法。該方法從開環(huán)點云序列首、尾二圖的公共特征部分入手，通過測量代表 點云序列累積誤差的四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣并將其分解、重組，獲得應用于各個點云的平差校正 矩陣。利用此矩陣，按照角度校正、平移校正的順序消除點云序列的開環(huán)配準累積誤差。該 方法計算速度快、結(jié)果可靠，適合任何三維數(shù)字化儀器獲取的環(huán)狀三維點云序列誤差消除 工作。本發(fā)明采用的技術(shù)方案一種多視點點云序列配準累計誤差校正方法，其特征在 于(1)在環(huán)狀點云序列中，對首、尾二位置點云進行基于特征子點云的配準操作，獲 取旋轉(zhuǎn)校正矩陣。本發(fā)明采用基于點云形狀的相鄰視點點云配準算法，手動選取首、尾二圖 特征子點云用于配準。最終的旋轉(zhuǎn)校正矩陣以四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣的形式表示。(2)分解步驟(1)中獲得的四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣，求解動點云向靜點云校正過程中所 使用的旋轉(zhuǎn)軸矢量(a，b，c)、旋轉(zhuǎn)角θ。而后，按照點云序列中的點云數(shù)量η，獲得每個點 云的角度修正量θ/(η-1)，并將此量與原旋轉(zhuǎn)軸矢量(a，b，c)相結(jié)合，生成新的平差校正 四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣。(3)針對點云序列中除第一幅點云外的其他點云，以其加入點云序列的順序為依 據(jù)，依次使用平差校正四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣進行角度校正。在每一幅點云的校正過程中，其后加 入的點云(序列)作為當前校正點云的一部分，同時參與校正。(4)測量角度校正后的點云序列中首圖與尾圖公共特征子點云幾何中心的距離 (Δχ, Δγ, Δζ)，并依照步驟(2)中分解旋轉(zhuǎn)角的方法，生成每個點云的位移修正量(Δχ/ (η-1), ΔΥ/(η-1), Δζ/(η-1))。針對點云序列中除第一幅點云外的其他點云，以其加入點 云序列的順序為依據(jù)，依次利用上述位移修正量進行平移校正。在每一幅點云的校正過程 中，其后加入的點云(序列)作為當前校正點云的一部分，同時參與校正。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于(1)本發(fā)明從點云序列首、尾二圖配準過程中所產(chǎn)生的四元數(shù)校正矩陣入手，通過簡單的反解運算獲取平差校正矩陣的變量，為點云序列累積誤差校正問題提供了一種低運 算量的解決方法。(2)本發(fā)明按照角度校正、平移校正的順序完成點云序列的整體校正，充分考慮了 開環(huán)點云序列中所有可能存在的誤差類型，提高了校正精度。


圖1為本發(fā)明的方法實現(xiàn)流程圖；圖2為本發(fā)明中用于生成點云序列的3幅點云A、B、C ；圖3為本發(fā)明中點云序列的理想配準結(jié)果；圖4為本發(fā)明中點云序列的實際配準結(jié)果；圖5為本發(fā)明中B、C點云序列完成角度校正后的結(jié)果；圖6為本發(fā)明中C點云完成角度校正后的結(jié)果；圖7為本發(fā)明中B、C點云序列完成平移校正后的結(jié)果；圖8為本發(fā)明中C點云完成平移校正后的最終結(jié)果。
具體實施例方式如圖1所示，本發(fā)明包含以下幾個計算步驟累積誤差測量、求解平差校正量、角 度校正及平移校正。累積誤差測量環(huán)節(jié)負責采取開環(huán)點云序列累積誤差，并以四元數(shù)旋轉(zhuǎn) 矩陣形式存儲；求解平差校正量環(huán)節(jié)負責對上一步中采集的四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣進行分解，并 利用分解得到的旋轉(zhuǎn)軸矢量、旋轉(zhuǎn)角、點云序列中的圖數(shù)量等參數(shù)生成用于角度校正的四 元數(shù)平差校正矩陣；角度校正環(huán)節(jié)中，點云序列中各個點云及該點云之后所有點云所形成 的子點云序列分別利用平差校正矩陣進行角度校正；平移校正在角度校正的基礎(chǔ)上測量點 云序列首、尾二圖公共特征點云幾何中心點位移差，并將其平均分配至各個配準環(huán)節(jié)中。具 體步驟如下現(xiàn)有用于配準的點云A、B、C，如圖2所示。其中，每幅點云中用于相鄰視點點云配 準的首、尾公共特征點云幾何中心點分別記為Al、A2、B1、B2、Cl、C2。點云A是加入點云序 列的第一幅圖，故定義為該序列的基準點云。假設該點云序列的理想配準結(jié)果如圖3所示， 實際配準結(jié)果如圖4所示?？梢?，由于A — B及B — C兩步配準中產(chǎn)生了累積誤差，故實際配準結(jié)果與理想結(jié) 果產(chǎn)生較大差異。這里通過累積誤差測量、求解平差校正量、角度校正、平移校正等4步完 成開環(huán)點云序列累積誤差的消除。(1)累積誤差測量對于任何開環(huán)配準得到的點云序列而言，累積誤差會全部表現(xiàn)在最新加入序列的 點云位置誤差上。如果此點云與序列首位的點云存在公共特征區(qū)域，就可通過序列首、尾二 點云配準來得到累積誤差的精確值?；诠蔡卣髯狱c云的相鄰視點點云配準方法很多， 在這里我們采用基于點云形狀的相鄰視點點云配準方法，得到使用四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣表示的 開環(huán)累積誤差，如公式(1)所示
權(quán)利要求
一種多視點點云序列配準累計誤差校正方法，其特征在于步驟如下(1)在環(huán)狀點云序列中，對首、尾二位置點云進行基于特征子點云的配準操作，獲取旋轉(zhuǎn)校正矩陣；所述首、尾二位置子點云采用基于點云形狀的相鄰視點點云配準算法手動選??；所述旋轉(zhuǎn)校正矩陣以四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣的形式表示；(2)分解步驟(1)中獲得的四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣，求解序列末位點云向序列首位點云校正過程中所使用的旋轉(zhuǎn)軸矢量(α，b，c)、旋轉(zhuǎn)角θ；按照點云序列中的點云數(shù)量n，獲得每個點云的角度修正量θ/(n 1)，并將所述角度修正量與所述旋轉(zhuǎn)軸矢量(a，b，c)相結(jié)合，生成新的平差校正四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣；(3)針對點云序列中除首位點云外的其他點云，以其加入點云序列的順序為依據(jù)，依次使用步驟(2)中生成的平差校正四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣進行角度校正；在每一幅點云的校正過程中，其后加入的點云或點云序列作為當前校正點云的一部分，同時參與校正；(4)測量角度校正后的點云序列中首圖與尾圖公共特征子點云幾何中心的距離(Δx，Δy，Δz)，并依照步驟(2)中分解四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣并求解旋轉(zhuǎn)角的方法，生成每個點云的位移修正量(Δx/(n 1)，Δy/(n 1)，Δz/(n 1))；針對點云序列中除第一幅點云外的其他點云，以其加入點云序列的順序為依據(jù)，依次利用上述位移修正量進行平移校正；在每一幅點云的校正過程中，其后加入的點云或點云序列作為當前校正點云的一部分，同時參與校正。
全文摘要
一種多視點點云序列配準累計誤差校正方法包括累積誤差測量、求解平差校正量、角度校正及平移校正。累積誤差測量環(huán)節(jié)負責采集開環(huán)點云序列累積誤差，并以四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣形式存儲；求解平差校正量環(huán)節(jié)負責對上一步中采集的四元數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣進行分解，并利用分解得到的旋轉(zhuǎn)軸矢量、旋轉(zhuǎn)角、點云序列中的圖數(shù)量等參數(shù)生成用于角度校正的四元數(shù)平差校正矩陣；角度校正環(huán)節(jié)中，點云序列中各個點云及該點云之后所有點云所形成的子點云序列分別利用平差校正矩陣進行角度校正；平移校正在角度校正的基礎(chǔ)上測量點云序列首、尾二圖公共特征點云幾何中心點位移差，并將其平均分配至各個配準環(huán)節(jié)中。
文檔編號G06T7/00GK101937564SQ20101025639
公開日2011年1月5日 申請日期2010年8月17日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月17日
發(fā)明者劉思誠, 張愛武, 朱林林, 胡少興 申請人:北京航空航天大學