[发明专利]基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法

权利要求书

1.一种基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、将获取的地面LiDAR点云数据和机载LiDAR点云数据进行LiDAR点云预处理；

步骤二、对LiDAR点云预处理所得的三维激光点云数据进行高程投影转换，获取二维高程投影影像；

步骤三、利用Hough变换圆检测法从二维高程投影图像中检测出单木数据；

步骤四、利用种子区域增长法提取出二维高程投影图像中的单木数据，得单木点图像；

步骤五、将步骤四所得的单木点图像转换成对应的三维点云数据，转换后得地面单木点云数据和机载单木点云数据；

步骤六、基于单木中心的ICP配准参数计算；

步骤七、将步骤五所得的地面单木点云数据和机载单木点云数据进行配准，并对配准结果进行精度评价。

2.根据权利要求1所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤一中，LiDAR点云预处理包括点云去噪处理和点云格式转换处理。

3.根据权利要求1所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤二中，高程投影转换中，将三维激光点云数据在二维XOY平面的覆盖范围内以一定的采样间隔d划分为规则的网格；

每个网格的高程值为落在对应网格范围内的所有点云数据的最大高程值，然后将得到的最大高程值按照公式(1)变换成灰度值Gi；

其中，[Xmin，Xmax]和[Ymin，Ymax]分别为二维XOY平面的斜对角的端值，Gi为格网的灰度值，Zi为格网的高程值，Zmax和Zmin分别为点云的最大高程值和最小高程值，Width为影像宽度，影像灰度范围为[0，255]。

4.根据权利要求1所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤三中，检测出的单木数据包括单木中心的二维坐标和包含单木的圆形区域数据集。

5.根据权利要求4所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤四中，以步骤三中检测得到的单木中心的二维坐标为种子区域增长的起始点，设置区域增长灰度阈值和区域增长方式，提取出二维高程投影图像中的单木数据，得单木点图像。

6.根据权利要求5所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤五中，将步骤四中提取到的单木点图像根据每个像素的坐标，从像素高程值对应的点云的三维坐标中找到与之对应的三维坐标。

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤六中，将步骤五所得的地面单木点云数据和机载单木点云数据进行ICP配准，计算ICP配准参数。

8.根据权利要求7所述的基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，其特征在于：步骤七中，以配准后的机载单木点云数据、迭代过程中的误差和精细配准变换的矩阵作为精度评价的指标。