激光扫描与摄影测量异源点云高精度配准方法

针对激光扫描和摄影测量点云非同源数据自动配准困难的问题，提出一种基于快速点特征直方图（FPFH）点云粗配准与八叉树格网迭代改进最近邻点（ICP）算法相结合的方法。在粗配准中，首先采用体素格网对点云数据进行降采样处理，然后使用FPFH进行特征匹配，最后采用采样一致性初始配准（SAC-IA）算法获取初始配准变换矩阵。在精配准中，以经典的ICP算法为基础，首先通过设置欧氏距离阈值剔除错误的对应点，然后在每个体素格网中选取精度最高的同名点对，使用奇异值分解（SVD）法计算最终配准变换矩阵。实验结果表明，所提方法可以解决激光扫描点云和摄影测量点云非同源数据的配准问题，具有一定的研究和应用价值。