[发明专利]基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法

权利要求书

1.一种基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于，包括步骤：

对机载LiDAR点云依次进行预处理、组织和滤波后进行特征提取；

对原始航空影像立体像对进行匹配获取立体航空影像，并提取立体航空影像的特征，所提取的立体航空影像的特征与机载LiDAR点云的特征为同类特征；

基于所提取的特征对立体航空影像的密集点云和滤波后的机载LiDAR点云进行配准，获得DSM；

根据DSM进行真正射影像制作。

2.如权利要求1所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的对预处理后的机载LiDAR点云进行组织具体为：

对预处理后的机载LiDAR点云进行表达，并对经表达后的机载LiDAR点云进行重采样。

3.如权利要求2所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的对预处理后的机载LiDAR点云进行表达具体为：

采用规则格网对预处理后的机载LiDAR点云中的低密度点云区域进行表达，采用不规则三角网对预处理后的机载LiDAR点云中的高密度点云区域进行表达。

4.如权利要求1所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的对机载LiDAR点云进行特征提取具体为：

获取滤波后的机载LiDAR点云的深度图像，并基于深度图像对机载LiDAR点云进行特征提取。

5.如权利要求4所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的基于深度图像对机载LiDAR点云所提取的特征为线特征。

6.如权利要求5所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的基于深度图像对机载LiDAR点云进行线特征提取具体为：

基于深度图像提取机载LiDAR点云的二维直线特征，并对提取的二维直线特征建立左右两个缓冲区，比较两个缓冲区内点云的高差以确定建筑物的内、外侧，取位于建筑物内侧的缓冲区内的点在竖直方向上对二维直线特征进行拟合，获得包括道路和桥梁信息的线特征。

7.如权利要求6所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的基于深度图像提取机载LiDAR点云的二维直线特征具体为：

在深度图像上进行边缘检测，并提取深度图像中的边缘点序列；根据边缘点序列将边缘点连接成各小直线；对各小直线段进行拟合得到二维直线特征。

8.如权利要求1所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的立体航空影像的密集点云采用如下方法获得：

提取立体航空影像对应的原始航空影像立体像对的稀疏点特征，根据所提取的稀疏点特征进行立体匹配获得稀疏点对应的稠密同名点，即为立体航空影像的密集点云。

9.如权利要求1所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的获得DSM的步骤进一步包括对航空影像的密集点云和滤波后的机载LiDAR点云进行粗配准和精配准两个子步骤，其中：

所述的对航空影像的密集点云和机载LiDAR点云进行粗配准是基于所提取的特征进行，具体为：

根据采集航空影像和机载LiDAR点云时飞机的位置与姿态获取匹配初始位置；通过人工给定的对应点确定航空影像和机载LiDAR点云的位置关系，从而得到一个初始空间三维相似变换T；通过点云数据和航空影像中对应特征的匹配过程，计算同名特征，并代入到仿射变换的转换模型中，优化初始空间三维相似变换T的仿射变换参数，获取配准参数；

所述的对航空影像的密集点云和机载LiDAR点云进行精配准具体为：

根据粗配准获取的配准参数进一步确定航空影像区域和方向；获取两种点云数据中三维表面点集之间的最优匹配的几何变换，从而获得DSM。

10.如权利要求1所述的基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法，其特征在于：

所述的根据DSM进行真正射影像制作进一步包括以下子步骤：

基于DSM对立体航空影像和滤波后的机载LiDAR点云进行正射纠正得到正射影像；

对正射影像上建筑物遮挡区域进行自动检测、侯选补偿影像可见性分析、最佳补偿影像自动确定、遮挡区域纹理补偿策略、补偿影像匀光匀色、绝对遮挡区域计算和真实纹理复原，生产真正射影像。