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摘要
三维激光点云数据具有精度高、数据获取高效、几何信息丰富的优势,在地形数据获取方面起到了越来越重要的作用。但在实际的外业测量中,由于视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据,发生数据缺失现象。而根据摄影测量技术生成密集的影像点云,能获取复杂区域的测量数据。针对三维激光点云数据外业采集缺失的状况,结合影像密集点云特征,提出了一种加入动态迭代因子和分步最优求解尺度的改进尺度迭代最近点(scaling iterative closest point, SICP)算法,对影像点云与三维激光点云进行配准研究。实验结果表明:基于改进的SICP算法提高了影像点云与三维激光点云的配准精度、减少了迭代次数,能有效解决不同源平台获取的点云数据融合问题。
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