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基于三维表面匹配的机载LiDAR航带平差方法研究

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基于三维表面匹配的机载LiDAR航带平差方法研究

作者：刘春炜辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

机载激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)系统是一种新兴的技术手段，在应用上极大满足了人们对遥感信息源的需求。机载LiDAR结合了定位、定向和激光测距系统进行观测，由于误差的存在导致激光脚点坐标发生偏差，分为随机误... 详细信息

机载激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)系统是一种新兴的技术手段，在应用上极大满足了人们对遥感信息源的需求。机载LiDAR结合了定位、定向和激光测距系统进行观测，由于误差的存在导致激光脚点坐标发生偏差，分为随机误差和系统误差。为了得到高精度的数据结果，必须要消除或降低误差。目前应用较为常见的处理手段是航带平差，通过简单的参数模型建立平差模型，利用求解的参数改进航带间差异。本文利用匹配技术实现机载LiDAR系统平差。研究如下： ①分析机载LiDAR系统误差来源及其影响。多系统的组合作业，机载LiDAR精度受到多源误差影响，文章通过误差影响公式分析了测距误差、扫描角误差、定位误差、姿态误差等对激光脚点定位的影响规律。并对现有的消除误差的模型进行介绍。 ②点云匹配技术。本文对三维自由表面匹配的过程做了详细的阐述，并重点介绍了ICP（最邻近迭代法）、LZD（最小高程差法）算法和基于TIN（不规则三角网）的匹配算法。 ③基于三维表面匹配的机载LiDAR航带平差技术。本文在基于TIN的匹配算法基础上，提出在匹配过程中加入KD-树技术，利用KD-树建立参考平面，采用最小二乘原理解算七参数模型，将参数改正数应用到表面，消除机载LiDAR系统误差对航带重叠区域造成的影响。实验表明，使用此技术可以提高运算效率，获取的机载LiDAR航带平差结果，可以满足一定程度上的精度要求。

关键词：机载LiDAR 系统误差 KD-树表面匹配航带平差

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基于差分模型的无控制DEM差异探测方法

西南交通大学学报 2006年第1期41卷 91-96页

作者：张同刚岑敏仪吴兴华西南交通大学地理信息中心四川成都610031

为了提高现有方法的性能,提出了基于差分模型的无控制数字高程模型(DEM)差异探测的新方法,并成功地用于普歪沟泥石流地区地表变形探测(该区变形面积超过50%).该方法在LZD算法(最小高差法)的基础上引入差分模型,兼顾了观测值的数值及其... 详细信息

为了提高现有方法的性能,提出了基于差分模型的无控制数字高程模型(DEM)差异探测的新方法,并成功地用于普歪沟泥石流地区地表变形探测(该区变形面积超过50%).该方法在LZD算法(最小高差法)的基础上引入差分模型,兼顾了观测值的数值及其相互关系的影响,显著提了高算法的差异探测性能.结果表明,新方法的匹配精度比目前代表性的采用M-估计的LZD算法(M-LZD)和采用最小平方中位数的LZD算法(LMS-LZD)的精度高.

关键词：变形探测表面匹配数字高程模型最小高差法

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采用截尾最小二乘估计的DEM匹配方法

测绘学报 2009年第2期38卷 144-151页

作者：张同刚岑敏仪冯义从杨容浩任自珍西南交通大学土木工程学院测量工程系四川成都610031

不借助控制点匹配表面来探测表面差异是一个非常困难的问题,在多时相DEM分析中具有非常广阔的应用前景。提出一个使用截尾最小二乘估计的最小高差算法(LTS-LZD),该算法在迭代过程中通过基于高差直方图的自适应阈值来区分变形区观测量。... 详细信息

不借助控制点匹配表面来探测表面差异是一个非常困难的问题,在多时相DEM分析中具有非常广阔的应用前景。提出一个使用截尾最小二乘估计的最小高差算法(LTS-LZD),该算法在迭代过程中通过基于高差直方图的自适应阈值来区分变形区观测量。通过模拟试验对算法性能进行全面深入的试验,试验结果表明新方法具有较高的匹配精度与差异探测精度,且与变形比例基本无关。

关键词：变形探测表面匹配截尾最小二乘估计高差直方图最小高差算法

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基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

计算机科学 2014年第4期41卷 103-106,144页

作者：莫可酩任义魏春子周福才东北大学软件学院沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和... 详细信息

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。

关键词： 3D实体签名表面匹配自旋图迭代最近点算法

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格网划分的最邻近点搜索方法

测绘科学 2012年第5期37卷 90-93页

作者：杨容浩岑敏仪张同刚郑平元西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031 成都理工大学地球科学学院成都610051

为了提高迭代最近点(ICP)算法中最邻近点搜索的存储和计算效率,本文通过对盒子结构方法优、缺点的深入分析,提出了基于格网划分的最邻近点搜索方法。该方法充分考虑了3D点云获取时的投影特性,将点云投影到某一坐标平面,并基于格网划分... 详细信息

为了提高迭代最近点(ICP)算法中最邻近点搜索的存储和计算效率,本文通过对盒子结构方法优、缺点的深入分析,提出了基于格网划分的最邻近点搜索方法。该方法充分考虑了3D点云获取时的投影特性,将点云投影到某一坐标平面,并基于格网划分进行存储,使最邻近点的搜索限制在较小的范围。不同类型的模拟数据和实测数据试验均表明,该方法能够在不损失匹配精度和拉入范围的前提下,显著提高存储和计算效率。

关键词： 3D点云表面匹配迭代最近点算法(ICP) 最邻近点搜索盒子结构格网划分

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无控制DEM匹配的最小法向距离算法

自然科学进展 2006年第7期16卷 868-873页

作者：张同刚岑敏仪吴兴华西南交通大学土木工程学院地理信息中心成都610031

最小高差算法(LZD)是无控制DEM匹配的典型算法,在LZD算法的基础上,提出根据法线方向寻找对应点的最小法向距离算法(LND),使DEM匹配更精确,它不仅拓宽了算法对2个DEM姿态差异的初始值要求,而且加快算法的收敛速度。模拟试验表明LND算法较... 详细信息

最小高差算法(LZD)是无控制DEM匹配的典型算法,在LZD算法的基础上,提出根据法线方向寻找对应点的最小法向距离算法(LND),使DEM匹配更精确,它不仅拓宽了算法对2个DEM姿态差异的初始值要求,而且加快算法的收敛速度。模拟试验表明LND算法较LZD算法的匹配精度高,旋转角参数和平移量参数的拉入范围可分别增大113％和157％,迭代收敛性指标可提高30％。

关键词：表面匹配最小法向距离算法最小高差算法多时相DEM

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微创人工耳蜗手术导航匹配算法研究

江西师范大学学报（自然科学版） 2017年第4期41卷 344-348页

作者：周朝政谢叻上海交通大学国家数字化制造技术中心上海200030 上海交通大学生物医学工程学院上海200030

微创人工耳蜗通道(Minimal Cochlear Access,MCA)是一种直接从颞骨的表面向内耳钻出隧道,然后在内耳植入耳蜗电极的手术治疗方式.相比于传统开放的耳蜗植入手术,MCA具有创伤小、耗时少、快速恢复及较少的并发症等优点.该手术的主要难点... 详细信息

微创人工耳蜗通道(Minimal Cochlear Access,MCA)是一种直接从颞骨的表面向内耳钻出隧道,然后在内耳植入耳蜗电极的手术治疗方式.相比于传统开放的耳蜗植入手术,MCA具有创伤小、耗时少、快速恢复及较少的并发症等优点.该手术的主要难点是要获取足够的精度,通常小于0.50 mm.该文对基于基准标志物的光学导航系统(Landmark-Based Optical Navigation System,LONS)的定量精度进行研究,通过不同的表面配准算法来获得稳定的精度.结果表明:在相同初始化条件下,颞骨模型匹配的目标配准误差(Target Registration Error,TRE)最小值为(0.16±0.01)mm.

关键词：微创人工耳蜗通道表面匹配迭代最近点算法

基于轮廓信息的CT/MR图像三维配准算法的研究

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基于轮廓信息的CT/MR图像三维配准算法的研究

作者：楚琴广东工业大学

学位级别：硕士

世界对癌症的治疗采用放射治疗的方法,同时通过化疗等方法进行辅助性治疗。在进行放射治疗前,物理师需要制定一个靶区照射范围的计划,其中靶区的勾画是在CT图像上进行的,然而CT图像对软组织成像并不明显,以至于勾画靶区时并不准确。相... 详细信息

世界对癌症的治疗采用放射治疗的方法,同时通过化疗等方法进行辅助性治疗。在进行放射治疗前,物理师需要制定一个靶区照射范围的计划,其中靶区的勾画是在CT图像上进行的,然而CT图像对软组织成像并不明显,以至于勾画靶区时并不准确。相对CT图像而言,MR图像有更丰富的软组织信息,能够区分靶区周边的正常组织。为了能够更加准确的勾画出靶区的范围,通常以CT图像作为参考,MR图像按照一定的空间变换关系变换到与CT图像在同一坐标点处(即图像配准过程),然后将变换后的MR图像融合到CT图像中,弥补CT图像在软组织成像上的不足。大多数配准都需要人工参与选择感兴趣区域,这在一定程度上增加物理师的工作量,同时人工选择感兴趣区域,会导致勾画区域大小的随意性,从而影响配准结果,增加配准时间。本文以鼻咽癌患者的CT和MR图像作为实验数据,通过不同策略来解决CT和MR图像三维配准时存在的上述问题,主要研究内容包括:(1)在二维切片上进行分割,并将该切片上分割得到的轮廓区域作为相邻切片的初始区域,继续进行分割直到完成整个三维体数据的分割;(2)对CT和MR图像进行多次下采样,获得多级分辨率图像;(3)从低分辨率的CT和MR图像中获取对应的轮廓特征,并对轮廓特征进行表面匹配,根据匹配误差计算固定图像与匹配后浮动图像的重叠区域,以此来自动提取感兴趣区域;(4)使用低分辨率图像进行表面匹配,利用匹配获得的变换参数对高分辨率图像进行空间变换,同时将匹配获取的空间映射关系作为低分辨率图像基于互信息的刚性配准的初始位置,非刚性配准的初始位置是以刚性配准获得的空间映射关系为基准,进行配准并获得最终结果。本文采用10组MR数据对分割算法进行评估,通过对比,可以看出本文所提分割方法的DICE系数和PM系数大多高于Level Set算法,其分割结果与医生所勾画的金标准比较吻合。采用50组CT和MR数据对配准算法进行评估,通过实验对比,本文所提配准方法在配准效果上优于Maes的互信息方法,并且在一定程度上减少配准耗时。

关键词：分割自动提取三维图像配准互信息表面匹配