基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

• 作者: 何曼芸 程英蕾 赵中阳
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: LiDAR 图像配准 面特征提取 SIFT特征
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子·信息·通信
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 5204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2018.05.012

摘要

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准.文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量.从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程英蕾	空军工程大学信息与导航学院	31	221	8.0	14.0
2	何曼芸	空军工程大学信息与导航学院	4	18	3.0	4.0
3	赵中阳	空军工程大学信息与导航学院	4	9	2.0	3.0