1 中国科学院 国家空间科学中心，北京 100190
2 中国科学院大学，北京 100049
3 辽宁大学 物理学院，辽宁 沈阳 110036
针对时间飞行(TOF)获取的三维点云数据噪声点多、有效目标在点云中所占比例较小的问题，提出一种适用于TOF 点云数据的基于强度特征匹配的迭代最近点配准算法。首先使用强度特征进行有效区域提取，然后对有效区域进行配准，最后使用有效区域的变化矩阵对整个点云数据进行配准。实验结果表明，该方法能在不影响配准速度的情况下，有效提高真实点云配准的精确度。
点云配准 时间飞行 强度信息 迭代最近点 point cloud registration Time Of Flight intensity information Iterative Closest Point (ICP) 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 838
激光雷达和相机融合系统可感知环境的几何尺寸和颜色信息，在多个领域中得到了广泛应用。为了准确融合两种信息，提出了一种基于自然特征点的激光雷达和相机外部参数标定方法。首先，在激光雷达自校正的基础上，利用激光雷达数据的强度信息对点云以中心投影的方式生成灰度图。然后，通过尺度不变特征变换算法对投影生成的灰度图和相机图像进行特征点提取和匹配。最后，以同名特征点得到的信息建立标定数学模型，并进行数据优化，标定出三维激光雷达系统和相机系统的外部参数。实验结果表明，该方法计算的点云到图像像素点的重投影误差为2.3 pixel，验证了该位姿标定方法的有效性和准确性。
机器视觉 激光雷达 强度信息 相机 外参标定 尺度不变特征变换 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0215003
1 同济大学测绘与地理信息学院, 上海 200092
2 江西理工大学建筑与测绘工程学院, 江西 赣州 341000
提出了一种地面LiDAR点云强度分类的新方法, 即利用点云的色彩信息, 对强度分类进行约束。与现有的单一利用强度分类方法比较, 该方法利用颜色对强度进行补充, 建立了对激光强度纠正结果的容错机制, 改善了强度纠正模型无法得到最优纠正结果而导致的分类效果不佳的问题。采用Faro Focus 3D 120地面扫描仪采集的强度和颜色数据进行实验, 结果表明该方法可以提高基于激光强度的三维点云分类精度, 在激光强度纠正结果不理想的情况下, 也可得到可信度较高的分类结果。
遥感 联合分类 强度信息 颜色信息 地面激光扫描 中国激光
2017, 44(10): 1010007
