城市场景中基于建筑物的机载激光雷达数据与光学影像鲁棒配准
计算机视觉与模式识别
2019-11-28 v1
摘要
本文的动机是解决从不同平台、不同时间、不同视角和细节层级获取的机载激光雷达数据与光学航空或卫星影像的配准问题。本文提出一种基于建筑物区域的鲁棒配准方法：建筑物区域从光学影像通过均值漂移分割提取，从激光雷达数据通过三维点云滤波过程提取。随后使用图变换匹配（GTM）对提取的建筑物片段进行匹配，从而确定片段中心相对位置的公共模式。借助该配准，数据集间的相对偏移显著减小，使得后续精细配准和由此产生的高质量数据融合成为可能。
引用
@article{arxiv.1904.03668,
title = {Robust Building-based Registration of Airborne LiDAR Data and Optical Imagery on Urban Scenes},
author = {Thanh Huy Nguyen and Sylvie Daniel and Didier Gueriot and Christophe Sintes and Jean-Marc Le Caillec},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.03668},
year = {2019}
}
备注
Copyright 2019 IEEE. Published in the IEEE 2019 International Geoscience & Remote Sensing Symposium (IGARSS 2019), scheduled for July 28 - August 2, 2019 in Yokohama, Japan