基于结构特征与三维相位相关的航空图像与 LiDAR 数据快速鲁棒配准
计算机视觉与模式识别
2020-04-22 v1
摘要
由于不同的成像机制导致此类数据之间存在显著的几何和辐射畸变，航空图像与激光雷达（LiDAR）数据的配准极具挑战性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于结构特征和三维相位相关的自动配准方法。在所提出的方法中，首先将 LiDAR 点云数据转换为强度图，用作参考图像。然后，我们采用 Fast 算子通过分区策略在航空图像中提取均匀分布的兴趣点，并利用共线方程进行局部几何校正，以消除图像间的尺度和旋转差异。随后，基于密集梯度特征构建了鲁棒的结构特征描述子，并在频域中使用三维相位相关来检测航空图像与 LiDAR 数据之间的控制点（CPs），其中图像匹配通过三维快速傅里叶变换（FFT）得到加速。最后，利用获得的控制点来纠正外方位元素，从而实现航空图像与 LiDAR 数据的配准。在两个航空图像与 LiDAR 数据集上的实验表明，所提出的方法比 SOTA 方法快得多且更鲁棒。
引用
@article{arxiv.2004.09811,
title = {Fast and Robust Registration of Aerial Images and LiDAR data Based on Structrual Features and 3D Phase Correlation},
author = {Bai Zhu and Yuanxin Ye and Chao Yang and Liang Zhou and Huiyu Liu and Yungang Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09811},
year = {2020}
}