一种用于室内移动测绘系统的 3D 点云与图像数据简单高效配准方法
计算机视觉与模式识别
2021-04-21 v1
摘要
将 3D LiDAR 点云与光学图像进行配准在多源数据融合中至关重要。LiDAR 点云与光学图像之间的位姿数据原本存在几何错位。为提高初始位姿精度及 3D 点与图像数据融合的适用性，我们开发了一种简单而高效的配准方法。我们首先从 LiDAR 点云和图像中提取点特征：从单帧 LiDAR 中提取点特征，并使用经典 Canny 方法从图像中提取点特征。随后基于 Canny 图像边缘检测构建代价图。优化方向由代价图引导，其中低成本代表期望方向，同时考虑损失函数以提高所提方法的鲁棒性。实验显示出令人满意的结果。
引用
@article{arxiv.2010.14261,
title = {A Simple and Efficient Registration of 3D Point Cloud and Image Data for Indoor Mobile Mapping System},
author = {Hao Ma and Jingbin Liu and Keke Liu and Hongyu Qiu and Dong Xu and Zemin Wang and Xiaodong Gong and Sheng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14261},
year = {2021}
}