基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准
赵中阳
程英蕾
何曼芸
1.空军工程大学信息与导航学院,西安,7100772.空军工程大学信息与导航学院,西安,7100773.空军工程大学信息与导航学院,西安,710077
摘要：针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准.文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量.从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准.
关键词：LiDAR图像配准面特征提取SIFT特征
分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)
资助基金：国家自然科学基金(41601436)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 65-70 )
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