几何信息驱动的无附加数据地面激光点云拼接技术

"无附加信息的地面激光点云自动拼接方法" 本文介绍了一种创新的地面激光点云拼接技术，特别适用于缺乏强度信息或影像数据的情况。该方法的核心是利用几何信息进行点云的自动拼接，确保了在没有额外附加信息时也能有效地进行多测站点云数据的融合。 首先，该方法通过特征距离直方图来提取待拼接站的特征点。这一过程依赖于点云数据的几何特性，通过分析点云之间的距离分布，识别出具有代表性的特征点，这些点通常在点云中具有独特的形状或结构特征。 接下来，利用K近邻搜索算法在参考站的特征空间中找到与待拼接站特征点最为接近的点，形成初步的匹配集合。这是基于点云间的几何对应关系，寻找可能的同名点，即在不同测站中表示同一物体表面的点。 为了进一步提高匹配的准确性，作者提出了相对高度和法向量的相似性度量。通过比较特征点的相对高度差和法向量方向的相似度，可以剔除误匹配的点对，这有助于过滤掉因噪声或环境因素导致的错误匹配。 然后，采用均方根距离作为评估标准，结合前面的相似性度量，计算出初始的拼接转换参数。这一步骤对于准确地对齐不同测站的点云至关重要，因为它提供了校正点云之间位姿差异的初始估计。 在得到初步的转换参数后，引入了香农熵的概念，用于筛选出复杂度较低的点参与迭代最近点（ICP）算法的精拼接过程。香农熵是一种衡量信息复杂度的指标，选择复杂度低的点进行迭代能够提高ICP的收敛速度和结果的稳定性。 实验结果表明，该方法能够有效地去除初始匹配集合中的误匹配，提供高质量的初始转换参数，从而显著提升ICP算法的执行效率和拼接精度。这种方法对于点云数据的自动化处理和集成有着重要的实际应用价值，特别是在遥感、地理信息系统和三维重建等领域。 这项研究为点云拼接提供了一个新的视角，尤其是在缺乏附加信息的情况下，它展示了一种依赖几何特性和信息熵的高效解决方案。这种方法不仅有助于优化点云处理流程，还能提高整个系统的鲁棒性和准确性。