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公开(公告)号：CN103093459B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310003377.8
申请日：2013-01-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法，获取参考影像、搜索影像和截取的机载LiDAR点云数据,在参考影像上提取特征点作为待匹配点；利用LiDAR点云数据生成对应影像重叠区域的规则化数字表面模型DSM信息；将POS数据转换成参考影像的外方位元素；利用DSM信息与参考影像的外方位元素解算出待匹配特征点对应地面点的物方坐标，再将这些地面点的物方坐标反算到搜索影像上，得到搜索影像上对应匹配点的初始位置；利用相关系数匹配得到最终匹配结果。本方法利用激光点云数据为影像匹配提供良好的物方约束，能够有效避免繁琐的搜索策略并达到影像匹配的目的，是一种匹配成功率高、消耗时间短的高效影像匹配方法。
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公开(公告)号：CN103177417B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310003968.5
申请日：2013-01-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于GPGPU的数学形态学LiDAR点云快速滤波方法，该方法以CPU作为主机进行逻辑性强的任务处理和串行计算，以GPU为协同处理器进行高度线程并行化的并行任务处理，采用GPU并行技术对原始LiDAR点云数据进行虚拟规则格网的建立、粗差剔除、虚拟格网的数学形态学滤波和判断所有点的属性，完成滤波；本方法利用基于GPU的并行技术，加速滤波中的数学形态学运算，有效缩短计算运行时间，实现快速滤波。
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公开(公告)号：CN103177417A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310003968.5
申请日：2013-01-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于GPGPU的数学形态学LiDAR点云快速滤波方法，该方法以CPU作为主机进行逻辑性强的任务处理和串行计算，以GPU为协同处理器进行高度线程并行化的并行任务处理，采用GPU并行技术对原始LiDAR点云数据进行虚拟规则格网的建立、粗差剔除、虚拟格网的数学形态学滤波和判断所有点的属性，完成滤波；本方法利用基于GPU的并行技术，加速滤波中的数学形态学运算，有效缩短计算运行时间，实现快速滤波。
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公开(公告)号：CN103093459A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310003377.8
申请日：2013-01-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种利用机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方法，获取参考影像、搜索影像和截取的机载LiDAR点云数据,在参考影像上提取特征点作为待匹配点；利用LiDAR点云数据生成对应影像重叠区域的规则化数字表面模型DSM信息；将POS数据转换成参考影像的外方位元素；利用DSM信息与参考影像的外方位元素解算出待匹配特征点对应地面点的物方坐标，再将这些地面点的物方坐标反算到搜索影像上，得到搜索影像上对应匹配点的初始位置；利用相关系数匹配得到最终匹配结果。本方法利用激光点云数据为影像匹配提供良好的物方约束，能够有效避免繁琐的搜索策略并达到影像匹配的目的，是一种匹配成功率高、消耗时间短的高效影像匹配方法。
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