基于线特征的点云数据与光学影像的自动配准融合方法

摘要

本发明公开了一种基于线特征的点云数据与光学影像的自动配准融合方法，包括：对点云数据采用数学形态学方法进行滤波处理；分别采用自适应支撑权重稠密立体算法和Delaunay三角剖分算法确定光学影像和点云数据的深度图；通过Hough算法提取深度图的线特征，以线特征两线夹角与线长比率作为相似性测度进行粗匹配；通过两步RANSAC算法剔除错误匹配点对，得到相机位置参数估计；进行点云数据和光学影像的颜色纹理映射，得到融合后的三维图像。本发明对GPS/INS等先验无依赖，鲁棒性好，自动配准程度高。

主权项

一种基于线特征的点云数据与光学影像的自动配准融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对点云数据进行滤波处理；步骤2，分别采用自适应支撑权重稠密立体算法和Delaunay三角剖分算法确定光学影像和点云数据的深度图；步骤3，通过Hough算法提取深度图的线特征，以线特征两线夹角与线长比率作为相似性测度进行粗匹配；步骤4，通过两步RANSAC算法剔除错误匹配点对，得到相机位置参数估计；步骤5，进行点云数据和光学影像的颜色纹理映射，得到融合后的三维图像。