地面激光点云自动配准：基于投影分布熵的方法

"本文提出了一种基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法，适用于地形起伏较小的场景。该方法通过信息熵衡量点云投影分布的集中程度，寻找最佳分布进行粗配准，然后利用迭代最邻近点算法进行精配准，强调点云整体分布的一致性。实验显示，这种方法具有高稳定性和成功率，尤其在处理大视角变化或含有重复、对称结构的点云场景时表现出色。" 本文主要探讨的是地面三维激光扫描数据处理中的关键步骤——点云配准问题。点云配准是将两个或多个点云数据集对齐的过程，以便于比较、分析或整合它们所包含的信息。传统的配准方法通常依赖于特征匹配，但这种基于特征的方法在面对特定复杂场景时可能遇到挑战，例如地形起伏较小的区域，或者点云包含大量重复或对称结构。 作者提出的基于投影分布熵的自动配准方法，创新性地利用信息熵这一概念。信息熵是一种衡量随机变量不确定性的度量，这里被用来描述点云在二维投影下的分布集中程度。通过对点云进行二维投影，可以更直观地观察其分布特性，从而找出两个点云间最佳的匹配分布，实现粗配准。这种方法的优点在于它不局限于局部特征，而是关注整体分布的一致性，提高了配准的鲁棒性。 在粗配准的基础上，文章采用了迭代最邻近点算法（Iterative Closest Point, ICP）进行精配准。ICP是一种常用的点云配准算法，通过不断迭代找到最佳变换参数，使得一个点云中的每个点尽可能接近另一个点云的最近邻点。将基于投影分布熵的粗配准结果作为ICP的初始值，可以提高算法的收敛速度和配准精度。 实验结果证明，该方法在处理具有大视角变化和重复、对称结构的点云时，表现出较高的稳定性和成功率。这表明，基于投影分布熵的配准策略能够有效应对传统方法可能遇到的困难情况，提升了点云配准的适用性和可靠性。 总结来说，这项工作为地面激光点云的配准提供了一个新的视角，即利用信息熵分析点云的整体分布，结合迭代最邻近点算法，实现了高效且准确的配准。这种方法对于地形测绘、城市建模、环境监测等应用领域具有重要的理论和实践意义。