CN110766731A - 一种全景影像与点云自动配准的方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种全景影像与点云自动配准方法、装置及存储介质，属于信息技术领域。该方法包括：将全景影像转换为框幅式影像后，提取框幅式影像中的直线，并将直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；根据全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；将点云数据投影成框幅式影像，提取框幅式影像中的直线，并将所述直线端点坐标转换至点云坐标系；将同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，求解坐标转换方程，对全景影像和点云数据配准。通过该方案可以提高配准效率，减少人为影响，保障配准结果准确可靠。

Description

一种全景影像与点云自动配准的方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种全景影像与点云自动配准方法、装置及存储介质。
背景技术
在通过车载设备测绘过程中，得到的激光雷达点云具有高精度、高密度、高分辨率的三维空间信息，但缺乏物体纹理信息。而基于超广角车载相机采集的全景影像具有多样的图像语义，能提供丰富的物体信息，由于两种数据具有良好的互补特性，通过两种数据结合达到更好的测绘表达效果。
目前，对于全景影像数据与激光点云数据的融合配准，已公开的技术方案中对全景影像坐标转换，选取控制点，根据控制点分别在球面全景影像及点云数据中的坐标，进行球面全景影像与点云数据的配准，该方案中由于控制点的选取受人为影响，对于大范围的全景影像与点云配准，存在精度不一，难以保障结果的稳定性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种全景影像与点云自动配准方法、装置及存储介质，可以对全景影像及点云准确进行配准，保障配准结果可靠。
在本发明实施例的第一方面，提供了一种全景影像与点云自动配准方法，包括：
获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
将第一直线与第二直线中同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对所述全景影像和所述点云数据配准。
在本发明实施例的第二方面，提供了一种全景影像与点云自动配准装置，包括：
第一提取模块，用于获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
选取模块，用于根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
第二提取模块，用于将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
配准模块，用于将第一直线与第二直线中同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对所述全景影像和所述点云数据配准。
在本发明实施例的第三方面，提供了一种装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。
在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本发明实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本发明实施例中，通过将全景影像转换为框幅式影像后，提取框幅式影像中直线，再在全景影像对应的点云数据投影成框幅式影像，提取直线，获取同名直线对，将分别将直线端点代入坐标转换方程，求解配准参数。分别将全景影像及点云数据转换成框幅式影像方便直线检测，通过直线检测并将线性特征作为配准模型，可以简单快速实现全景影像与点云的配准，既提高配准效率，减少传统人工配准的人力耗费，同时，减少人为影响，对大量的数据配准时，保障配准结果稳定可靠，精度统一。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种全景影像与点云自动配准方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种全景影像与点云自动配准方法的另一流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种全景影像与点云自动配准装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种全景影像与点云自动配准方法、装置及存储介质，用于高效准确的对全景影像与点云进行配准。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
请参阅图1，本发明实施例提供的全景影像与点云自动配准方法的流程示意图，包括：
S101、获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
可选的，通过车载全景相机拍摄全景影像，记录全景影像对应名称、拍摄时间、拍摄位置以及拍摄时姿态信息。记录拍摄信息可以方便对应点云获取及直线配对。
所述全景影像为通过车载全景相机拍摄的水平及垂直方向的影像数据，全景影像中可以为视频或图片形式的文件。根据相机成像原理，全景图像可以通过球体模拟全景影像，以球心为光点，对全景影像进行球坐标转换。
示例性的，球面坐标系使用
Figure BDA0002241649430000041
来表示球面上一个点的坐标，
Figure BDA0002241649430000042
表示该点与球心的连线与Z轴的夹角，θ为该点与球心的连线在平面上的投影与X轴的夹角，ρ为球的半径。
则全景影像上每一个像素(i j)与球面坐标系上一点
Figure BDA0002241649430000043
对应，其转换公式为：
Figure BDA0002241649430000044
所述框幅式影像即影像中所有像点具有相同的摄影中心，或处于同一平面，一般将全景影像投影到同一平面可以得到框幅式影像。在本实施例中可以将全景影像转换为球坐标后，投影到平面坐标系获得框幅式影像。
示例性的，根据地图投影相关理论，若已知平面与球面的切点Q在地理坐标系下的经纬度
Figure BDA0002241649430000045
则球面上任意一点的经纬度坐标(λ，φ)投影到投影平面上的坐标为(x,y)，其中，转换公式为：
Figure BDA0002241649430000051
可选的，通过RANSAC算法检测所述第一框幅式影像中的直线，计算直线方程，并获取直线首尾端点。在框幅式影像上进行边缘提取，得到包含边缘信息的二值影像在二值影像中：随机取两个非零点，计算直线方程；计算其余非零点到直线的距离，统计距离小于阈值D的点的个数，循环执行以上步骤，找到其中距离小于阈值D的点的个数最多的那个直线方程，并输出得到直线方程和直线首末端点。
所述第一直线的坐标转换可以基于对第一直线的首尾端点坐标转换实现。示例性的，首先，将直线首末端点坐标由框幅式坐标转换为球面坐标，转换公式为：
Figure BDA0002241649430000052
其中，根据公式
Figure BDA0002241649430000053
计算
Figure BDA0002241649430000054
值，
Figure BDA0002241649430000055
Figure BDA0002241649430000056
根据公式
Figure BDA0002241649430000057
计算λE值。
然后，将首末端点坐标由球面坐标转换为全景影像坐标，转换公式为：
S102、根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
每一幅全景影像都会存储其属性信息，一般包括名称、拍摄时间及拍摄位置，读取当前全景影像的拍摄信息，获取所述全景影像拍摄位置，拍摄位置可以通过绝对位置如GPS定位，或相对位置如二维平面坐标表示。
从点云数据中，选取以拍摄位置为中心，选取小于预设距离范围内的点云，即可得到预定范围内的点云数据。优选的，将所述预定范围内的点云数据的反射强度作为框幅式影像的像素值。
S103、将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
所述点云坐标一般为三维坐标系，可以是以地心为坐标原点的坐标系也可以是自定义的坐标系。所述提取第二框幅式影像中的第二直线，具体的，通过RANSAC算法检测所述第二框幅式影像中的直线，所述第二直线由方程式表示，并获取直线首尾端点，通过首尾端点(或首末端点)坐标转换，可以实现点云坐标系的转换。
S104、将第一直线与第二直线中同名直线对的端点代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对全景影像和点云数据配准。
根据摄影中心点、像方点及物方点理论上处于同一条直线，满足共线方程，则存在共线方程公式：
Figure BDA0002241649430000061
若直线上存在两点PA(XA，YA，ZA)和PB(XB，YB，ZB)，任一点P的坐标可以表示为：
Figure BDA0002241649430000062
基于P点坐标表示公式，代入共线方程式，得到以线特征作为配准基元的变换模型为：
Figure BDA0002241649430000063
其中，
Figure BDA0002241649430000064
Figure BDA0002241649430000071
表示姿态参数，λP和f表示线性方程系数，(x0，y0)和(x，y)表示直线端点。
公式(7)可以作为坐标转换方程，将同名直线对的端点代入，可以得到两个方程式。可选的，全景影像和点云数据的配准参数为6个时，至少需要4个同名直线对。
进一步的，对所述坐标转换方程按泰勒公式展开，获得误差方程，通过最小二乘法求取法方程，解法方程，获得全景影像和点云数据的配准参数。
对公式(7)按照泰勒公式展开，得到误差方程：
Figure BDA0002241649430000072
其中，
Figure BDA0002241649430000073
Figure BDA0002241649430000074
Figure BDA0002241649430000075
Figure BDA0002241649430000076
Figure BDA0002241649430000077
Figure BDA0002241649430000078
Figure BDA0002241649430000079
A16＝+(y-y0)，A26＝-(x-x0)。
为简化计算，令：
Figure BDA00022416494300000710
则存在：
Figure BDA00022416494300000712
Figure BDA00022416494300000713
Figure BDA00022416494300000714
将方程组改写为矩阵形式：
Figure BDA0002241649430000081
可以简写为：V＝AX-L；
根据最小二乘原理，列出法方程：ATAX＝ATL；
求解法方程，可得待求解的配准参数：X＝(ATA)-1ATL。
可以理解的是，通过一定数量的实测数据输入，即多对同名直线的输入，根据全景影像和点云转换模型，可以基于(8)和最小二乘法求解配准参数。
图2为全景影像与点云自动配准方法的另一流程示意图，结合图2，下面对全景影像与点云自动配准方法进行进一步描述，图2示出了配准参数计算过程：
所述全景影像201为任一由车载全景相机拍摄影像，一般存放在特定的文件夹，为同一类型或同种文件格式，所述全景影像201中还包含由全景影像的拍摄时间、拍摄位置及拍摄的姿态信息。
对全景影像201进行坐标转换，转换为第一框幅式影像202，进而通过直线检测算法获取第一框幅式影像202中的第一直线203，所述第一直线203中可以包含有多条直线，通过直线方程表示，并具有首尾端点。
在距全景影像201拍摄位置预定距离范围内，获取该范围的点云数据204，将点云数据204转换为第二框幅式影像205，检测第二框幅式影像205中的直线，得到第二直线206，所述第二直线206同样由直线方程表示，记录首尾端点坐标。
可以理解的是，所述第一直线203和所述第二直线206中均包含有多条直线，且属于同一区域范围。
将所述第一直线203和所述第二直线206中若干同名直线对的首尾端点代入坐标转换方程207中，求取配准参数208。代入的同名直线对数量可以根据求取的配准参数208数量确定。
本实施例提供的方法，基于直线检测求取全景影像与点云的配准参数，简单且结果准确可靠，针对大量的数据配准，可以提高处理效率，保障配准精度的准确统一。
实施例二：
图3为本发明实施例二提供的全景影像与点云自动配准装置的结构示意图，包括：
第一提取模块310，用于获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
可选的，所述获取车载全景影像前还包括：
通过车载全景相机拍摄全景影像，记录全景影像对应名称、拍摄时间、拍摄位置以及拍摄时姿态信息。
可选的，所述提取第一框幅式影像中的第一直线具体为：
通过RANSAC算法检测所述第一框幅式影像中的直线，计算直线方程，并获取直线首尾端点。
选取模块320，用于根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
第二提取模块330，用于将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
配准模块340，用于将第一直线与第二直线中同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对全景影像和点云数据配准。
可选的，所述基于对所述坐标转换方程的求解，对全景影像和点云数据配准具体为：
对所述坐标转换方程按泰勒公式展开，获得误差方程，通过最小二乘法求取法方程，解算所述法方程，获得全景影像和点云数据的配准参数。
通过本实施例的装置，可以实现全景影像和点云的配准，减少人工影响，提升配准效率的同时，使配准结果准确可靠。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括步骤S101至S105，所述的存储介质包括如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种全景影像与点云自动配准方法，其特征在于，包括：
获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
将第一直线与第二直线中同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对所述全景影像和所述点云数据配准。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车载全景影像前还包括：
通过车载全景相机拍摄全景影像，记录全景影像对应名称、拍摄时间、拍摄位置以及拍摄时姿态信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取第一框幅式影像中的第一直线具体为：
通过RANSAC算法检测所述第一框幅式影像中的直线，计算直线方程，并获取直线首尾端点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于对所述坐标转换方程的求解，对全景影像和点云数据配准具体为：
对所述坐标转换方程按泰勒公式展开，获得误差方程，通过最小二乘法求取法方程，解算所述法方程，获得全景影像和点云数据的配准参数。
5.一种全景影像与点云自动配准装置，其特征在于，包括：
第一提取模块，用于获取车载全景影像，将所述全景影像转换为第一框幅式影像后，提取第一框幅式影像中的第一直线，并将所述第一直线的端点坐标转换到全景影像坐标系；
选取模块，用于根据所述全景影像拍摄位置，选取预定范围内的点云数据；
第二提取模块，用于将所述点云数据投影成第二框幅式影像，提取第二框幅式影像中的第二直线，并将所述第二直线的端点坐标转换至点云坐标系；
配准模块，用于将第一直线与第二直线中同名直线对的端点坐标代入坐标转换方程中，基于对所述坐标转换方程的求解，对所述全景影像和所述点云数据配准。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一提取模块还包括：
记录模块，用于通过车载全景相机拍摄全景影像，记录全景影像对应名称、拍摄时间、拍摄位置以及拍摄时姿态信息。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述提取第一框幅式影像中的第一直线具体为：
通过RANSAC算法检测所述第一框幅式影像中的直线，计算直线方程，并获取直线首尾端点。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述基于对所述坐标转换方程的求解，对全景影像和点云数据配准具体为：
对所述坐标转换方程按泰勒公式展开，获得误差方程，通过最小二乘法求取法方程，解算所述法方程，获得全景影像和点云数据的配准参数。
9.一种装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述一种全景影像与点云自动配准方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述一种全景影像与点云自动配准方法的步骤。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487746A (zh) * 2021-05-25 2021-10-08 武汉海达数云技术有限公司 一种车载点云着色中最优关联影像选择方法及系统
CN114399550A (zh) * 2022-01-18 2022-04-26 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 一种基于三维激光扫描的汽车鞍座提取方法及系统
CN114485608A (zh) * 2021-12-13 2022-05-13 武汉中海庭数据技术有限公司 一种用于高精度地图制作的局部点云快速配准方法
WO2022179549A1 (zh) * 2021-02-26 2022-09-01 上海商汤智能科技有限公司 一种标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116862777A (zh) * 2023-06-13 2023-10-10 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种全景影像的位置转换方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103017653A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 武汉海达数云技术有限公司 一种球面全景影像与三维激光扫描点云的配准及测量方法
CN105825470A (zh) * 2016-03-10 2016-08-03 广州欧科信息技术股份有限公司 基于点云影像的鱼眼影像纠正方法
CN107392944A (zh) * 2017-08-07 2017-11-24 广东电网有限责任公司机巡作业中心 全景影像与点云的配准方法及装置
WO2018000892A1 (zh) * 2016-06-27 2018-01-04 深圳市圆周率软件科技有限责任公司 一种全景立体影像的成像方法、装置及系统
CN109115186A (zh) * 2018-09-03 2019-01-01 山东科技大学 一种针对车载移动测量系统的360°可量测全景影像生成方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103017653A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 武汉海达数云技术有限公司 一种球面全景影像与三维激光扫描点云的配准及测量方法
CN105825470A (zh) * 2016-03-10 2016-08-03 广州欧科信息技术股份有限公司 基于点云影像的鱼眼影像纠正方法
WO2018000892A1 (zh) * 2016-06-27 2018-01-04 深圳市圆周率软件科技有限责任公司 一种全景立体影像的成像方法、装置及系统
CN107392944A (zh) * 2017-08-07 2017-11-24 广东电网有限责任公司机巡作业中心 全景影像与点云的配准方法及装置
CN109115186A (zh) * 2018-09-03 2019-01-01 山东科技大学 一种针对车载移动测量系统的360°可量测全景影像生成方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022179549A1 (zh) * 2021-02-26 2022-09-01 上海商汤智能科技有限公司 一种标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113487746A (zh) * 2021-05-25 2021-10-08 武汉海达数云技术有限公司 一种车载点云着色中最优关联影像选择方法及系统
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