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研究生:陳英鴻
研究生(外文):Ying-Hong Chen
論文名稱:光達點雲資料連結點匹配之研究
論文名稱(外文):Tie Point Matching for LiDAR Point Cloud Data
指導教授:曾義星曾義星引用關係
指導教授(外文):Yi-Hsing Tseng
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:測量工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:測量工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:101
中文關鍵詞:光達雷射掃瞄NCC匹配
外文關鍵詞:lidarNCC matchinglaser scanner
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中文摘要
  光達觀測所得到的是高密度點雲資料,具有詳細記錄地表以及物體表面資訊之特性,然而完整的觀測常需要透過多測站或多航帶的掃瞄,於是產生多測站或多航帶點雲資料結合問題。透過重疊點雲資料之共軛點位進行地面光達點雲資料的結合是常用的方法,而空載光達的應用亦常需以共軛點位進行航帶平差。由於點雲資料並非規則的分佈,亦無直接共軛的掃瞄點,必須透過點雲資料的分佈情形來決定共軛的位置。而且點雲資料具有三維分佈的特性,以傳統影像匹配的理論並不適用,因此本研究之目的,在於以符合點雲三維分佈特性之三維規則網格結構概念,對點雲資料進行匹配,以其自動化獲得點雲之共軛點位。

  本研究將點雲資料所處空間進行三維規則網格切割,並以三維的標準化互相關(NCC)匹配法進行點雲的匹配工作。計算得搜尋空間的NCC值後則利用動差之統計特性,分別以一階原點動差以及二階中心動差,對三維分佈的NCC值進行定位以及匹配方向性的評估。如此則可利用一階原點動差決定匹配的位置,而以二階中心動差界定匹配的準確度。

  實驗中所使用的點雲資料包括, Optech ILRIS-3D地面光達的建物掃瞄資料,以及Leica ALS 40空載光達系統之空載光達點雲資料。經實驗顯示本研究所提出之方法,除可成功地將地面以及空載之三維網格化點雲資料作匹配外,以二階中心動差評估匹配之方向性,則提供一項具方向性的匹配成果指標,使得三維網格點雲資料之匹配,在將來的應用上更具潛力。
Abstract

  Point cloud data collected by using scanners records the surface information of scanned objects. A complete observation is frequently composed of several scans, so that how to merge multi-scanned data sets becomes an important issue. Finding conjugate points in the overlapped parts of scanned data sets and calculating the coordinate transformation parameters are the common steps of merging point cloud data. However, the distribution of point cloud is not regular, so that there are no direct corresponding points. A conjugate point has to be derived through a match or an analysis of the distributions of points between the conjugate areas. This thesis presents a point cloud matching method to find conjugate points for Lidar data.

  The proposed matching method works based on a 3D regular grid structure data which can be obtained by interpolating the point cloud data into a 3D grid. Therefore, 3D Normalized Cross-Correlation Matching (NCC) can be applied. The matching position and matching quality can be estimated by analyzing the NCC coefficients. The first order original moment of NCC coefficients are used to estimate the matching position, and the second order central moments of the NCC coefficients are used to estimate the quality in each direction.

  The test data applied in this research includes a set of airborne laser scanning data and a set of ground laser scanning data. The effects of grid size and the use of intensity data in the matching process were analyzed. The experimental results show that 3D grid structuring point cloud data could be matched successfully, and matching quality can be estimated by using the second moments of NCC coefficients.
目錄
中文摘要.………………………………..............................................Ⅰ
英文摘要.................................................................................................Ⅱ
誌謝.........................................................................................................Ⅲ
目錄………………………………….....................................................Ⅳ
表目錄………………………………...................................................Ⅵ
圖目錄………………………………...................................................Ⅸ

第一章 前言 1
1-1 研究動機與目的 1
1-2 研究方法與流程 5
1-3 論文架構 7

第二章 點雲資料之性質與結合問題 9
2-1 地面光達點雲資料之性質 9
2-2 空載光達點雲資料之性質 13
2-3 地面光達點雲資料的結合 16
2-4 空載光達的航帶平差 18
2-5 點雲資料連結點匹配問題 20
2-6 點雲資料之三維網格化 22

第三章 三維網格化點雲資料匹配理論 29
3-1 NCC匹配理論 29
3-2 動差定位以及定位評估理論 33
3-2.1 動差介紹 33
3-2.2 NCC值與動差關係 35
3-3 一維NCC分佈與動差討論 38
3-3.1 匹配位置與動差關係 38
3-3.2 相同的匹配位置但分佈不同 40
3-3.3 NCC值分佈的雙峰問題 42
3-3.4 負NCC值對標準化NCC值的影響 44
3-4 二階中心動差與誤差橢圓 48
3-5 三維規則網格之定位與定位評估之概念 57

第四章 實驗與分析 66
4-1 實驗資料與實驗設計 66
4-2 網格大小對於匹配之影響 68
4-3 掃瞄點反射值之運用 80
4-4 光達點雲資料匹配結果 84

第五章 結論與建議 93

參考文獻 95

附錄 98









表目錄
表3-1 以機率與NCC值計算一階原點動差與二階中心動差結果………………………………………………………….36
表3-2 以機率以及標準化NCC值計算動差的結果 37
表3-3 計算罩窗大小:7 39
表3-4 計算罩窗大小:9 39
表3-5 計算罩窗大小:11 39
表3-6 計算罩窗大小:13 40
表3-7 計算罩窗大小:7 41
表3-8 計算罩窗大小:9 41
表3-9 計算罩窗大小:11 41
表3-10 計算罩窗大小:13 41
表3-11 計算罩窗大小:7 43
表3-12 計算罩窗大小:9 43
表3-13 計算罩窗大小:11 43
表3-14 計算罩窗大小:13 43
表3-15 計算罩窗大小:7 45
表3-16 計算罩窗大小:9 45
表3-17 計算罩窗大小:11 45
表3-18 計算罩窗大小:13 45
表3-19 計算罩窗大小:7 45
表3-20 計算罩窗大小:9 45
表3-21 計算罩窗大小:11 47
表3-22 罩窗大小:13 47
表3-23 動差計算結果 50
表3-24 動差計算結果 52
表3-25 動差計算結果 53
表3-26 動差計算結果 55
表3-27 動差計算結果 60
表3-28 動差計算結果 62
表3-29 動差計算結果 63
表4-1 Optech ILRIS-3D地面光達儀相關資料 66
表4-2 新竹地區ALS40空載光達相關資料 66
表4-3 一階原點動差計算結果 69
表4-4 二階中心動差計算結果 70
表4-5 特徵向量與特徵值(未使用移動平均法) 71
表4-6 特徵向量與特徵值(使用移動平均法) 72
表4-7 一階原點動差計算結果 73
表4-8 二階中心動差計算結果 74
表4-9 特徵向量與特徵值(未使用移動平均法) 75
表4-10 特徵向量與特徵值(使用移動平均法) 75
表4-11 一階原點動差計算結果 77
表4-12 二階中心動差計算結果 77
表4-13 特徵向量與特徵值(未使用移動平均法) 78
表4-14 特徵向量與特徵值(使用移動平均法) 79
表4-15 一階原點動差(二元影像) 81
表4-16 一階原點動差(灰階影像) 81
表4-17 二階中心動差(二元影像) 82
表4-18 二階中心動差(灰階影像) 82
表4-19 NCC匹配結果 85
表4-20 各項動差計算結果 85
表4-21 特徵向量與特徵值 86
表4-22 NCC匹配結果 88
表4-23 各項動差計算結果 88
表4-24 特徵向量與特徵值 89
表4-25 NCC匹配結果 91
表4-26 各項動差計算結果 91
表4-27 特徵向量與特徵值 92

























圖目錄
圖1-1 研究流程圖 6
圖2-1 雷射掃瞄坐標系示意圖[賴志凱,2004] 9
圖2-2 點與點間距離隨著掃瞄距離改變示意圖[賴志凱,2004] 11
圖2-3 地面光達因足跡與反射量的影響使得物體邊緣有(a)擴張與(b)內縮的情形 12
圖2-4 空載光達系統的示意圖[Ackermann, 1992] 13
圖2-5 空載光達對於不同高度物體而產生多重反射之示意圖[賴志恆,2003] 14
圖2-6 垂直於飛行方向之航帶邊緣及航帶中央的點雲分佈示意圖 ……………………………………………………………….15
圖2-7 系統誤差實際案例(Huising and Pereira, 1998) 20
圖2-8 點雲資料三維規則網格切割示意圖 23
圖2-9 (a)原始點雲分佈狀況;(b)三維網格過小時;(c)三維網格恰當時;(d)三維網格過大時 24
圖2-10 特徵位於大網格示意圖 25
圖2-11 (a)原始點雲分佈情況;(b)因點雲分佈不均造成三維網格產生空洞(箭頭指處) 26
圖2-12 網格內的點雲資料分佈不均示意圖 27
圖3-1 以區域為基礎的匹配方式示意圖[Schenk, 1999] 31
圖3-2 利用多項式曲線套合NCC值分佈示意圖[Schenk, 1999] 31
圖3-3 (a):特徵不明顯或匹配罩窗太小;(b):特徵不明顯而產生連續的雙峰;(c):相較於(a)雖然有明顯的高峰,但整體最大匹配值太小,仍無法視為良好的匹配結果[Schenk, 1999]。 32
圖3-4 隨機變數與期望中值(實心黑點)的關係:(a)呈現集中情形時,(b)呈現離散情況。(a)的中誤差將會小於(b),此即表示(a) 點群較為集中。 35
圖3-5 NCC值分佈圖 36
圖3-6 三種不同匹配位置,但分佈相同的NCC匹配結果 38
圖3-7 特徵明顯(a)與特徵不明顯(b)之NCC值分佈圖 40
圖3-8 NCC值成雙峰分佈示意圖 42
圖3-9 NCC匹配結果(a)無負相關與(b)有負相關示意圖 44
圖3-10 二元影像 49
圖3-11 延X方向之NCC值 49
圖3-12 二維NCC匹配結果示意圖 50
圖3-13 將誤差橢圓套合至影像示意圖 51
圖3-14 含雜訊的二元影像 51
圖3-15 將誤差橢圓套合至影像示意圖 52
圖3-16 經旋轉過的二元影像 53
圖3-17 經旋轉後NCC值的分佈將與旋轉方向有關 54
圖3-18 將誤差橢圓套合至影像示意圖 54
圖3-19 角點特徵的二元影像 55
圖3-20 誤差橢圓與影像套合結果 56
圖3-21 (a)角點特徵匹配;(b)線特徵匹配;(c)平面特徵匹配 58
圖3-22 三維NCC匹配值之分佈圖 59
圖3-23 線特徵NCC值分佈狀況示意圖 61
圖3-24 平面特徵NCC值分佈示意圖 63
圖4-1 角點特徵示意圖 68
圖4-2 網格切割較小時所產生之空洞示意圖 68
圖4-3 網格大小不同造成定位誤差示意圖 69
圖4-4 未使用(a)與使用(b)移動平均法匹配之NCC分佈示意圖 70
圖4-5 不同網格大小,但二階中心動差分佈相同示意圖 71
圖4-6 兩牆面所交會出的線特徵示意圖 73
圖4-7 1公分網格之NCC分佈(a)與4公分網格NCC分佈(b)示意圖 76
圖4-8 平面上之一點特徵示意圖 77
圖4-9 人工標示意圖 84
圖4-10 不使用移動平均法(a)與使用移動平均法(b)匹配之結果 84
圖4-11 兩不同掃瞄站點雲資料示意圖 87
圖4-12 (a)未使用移動平均法匹配結果,(b)使用移動平均法後的匹配結果 87
圖4-13 空載光達點雲資料示意圖 90
圖4-14 未使用移動平均(a)與使用移動平均(b)匹配結果 90
參考文獻
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