影像序列辅助三维激光点云孔洞修补研究

"利用影像序列修补三维激光点云孔洞方法研究" 在三维激光扫描技术中，获取完整且无缺损的点云数据是一项挑战。由于扫描设备的限制，如扫描方式和视场角的局限，待测物体的点云数据往往会存在空洞或缺失部分。在这种情况下，摄影测量技术成为一种有效的补充手段，可以生成密集的影像点云，特别是在处理复杂区域的测量数据时表现出优越性。 本文作者韩双霞和周光耀针对这一问题，进行了深入研究。他们探讨了如何结合由激光扫描和摄影测量技术获得的点云数据，以修复点云数据中的空洞。研究的核心在于一种改进的尺度迭代最近点（SICP）算法。SICP算法是一种常见的点云配准和融合方法，通过对点云数据进行迭代处理，寻找最佳匹配点，以实现点云间的精确对齐和融合。 在传统的SICP算法基础上，作者进行了优化，使其更适用于修补点云数据的空洞。这一改进可能涉及到对点云数据的预处理、距离度量方法的调整、迭代过程中的阈值设定以及考虑点云的局部结构信息等方面。通过应用这个改进的算法，可以有效地填补激光点云中的空洞，提高点云数据的完整性，这对于智慧城市建设和三维模型重建等应用至关重要。 此外，文章还进行了对比分析，验证了该方法的有效性和实用性。通过与未修复的点云数据和其它修补方法的结果比较，证明了改进的SICP算法在处理点云空洞问题上的优越性能。这一研究对于提升点云数据的质量，进而提高基于点云数据的三维建模、场景重建、目标识别等应用的精度具有重要意义。 关键词：三维激光点云、影像点云、孔洞修补、SICP算法 在实际应用中，这种利用影像序列修补激光点云孔洞的方法可以广泛应用于城市规划、建筑检测、地理信息系统等领域，有助于提供更准确的三维空间信息，支持更智能的城市管理和决策。通过不断地优化和完善此类修补算法，未来有望实现更加精确和全面的三维环境重建。