车载激光点云与全景影像融合技术及盲区修复

"车载激光点云与序列化全景影像融合方法" 本文主要探讨了一种车载移动测量系统中激光点云与全景影像的融合技术。车载移动测量系统在收集数据时，通常会使用激光雷达和全景相机，分别获取点云数据和全景影像。这两种数据源在地理空间信息获取上各有优势，但同时也存在各自的局限性。激光雷达能够提供精确的三维空间信息，而全景影像则能提供丰富的视觉信息。 首先，文章中提到了建立全景球坐标系，这是为了将两种不同类型的数据统一到同一坐标框架下进行处理。通过坐标转换，将车载点云数据从其原始坐标系转换到全景球坐标系。这个过程涉及到几何投影和坐标变换，确保点云数据能够在全景影像的背景下准确定位。 然后，利用球心、球面上像点和球面上物点三点共线关系，实现激光点云与全景影像的融合。这种方法基于几何原理，确保了点云与影像的匹配精度，有助于构建更完整的场景模型。然而，全景影像在拍摄时可能存在盲区，导致激光点云数据中出现“黑洞”，即缺少对应位置的信息，这会影响到路面等关键信息的完整性。 为了解决这个问题，研究者提出利用相邻影像的重叠部分来修补这些“黑洞”。通过分析相邻影像之间的重叠区域，可以推断出“黑洞”区域的相应信息，从而填充缺失的点云数据。这一过程可能涉及图像拼接和图像恢复技术，旨在保持路面信息的连续性和完整性。 最后，通过人工采集检查点对融合结果的精度进行了评估，结果显示，所提出的方法能够有效地融合激光点云和全景影像，并且在修补“黑洞”后，路面信息得以完整保留。这种方法对于道路检测、城市建模、环境监测等应用具有重要意义，因为它可以提供更全面、准确的地理空间信息。 这篇研究着重于车载激光点云与全景影像的融合技术，通过坐标转换和几何匹配实现数据融合，并通过相邻影像重叠修复信息缺失，提高了数据的完整性和准确性。这种方法对于提升车载移动测量系统的数据质量和应用潜力具有积极的促进作用。