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摘要
针对直接迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法难以满足无人机LiDAR点云与正射影像高精度高效配准等问题，提出基于改进ICP的LiDAR点云与正射影像配准方法，为遥感地物目标解译提供丰富的空间信息和语义信息。首先采用体素滤波算法消除原始点云数据冗余;然后，利用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对点云进行粗配准和计算刚体变换参数初始值，最后使用ICP算法实现LiDAR点云与正射影像精配准。实验结果表明，基于改进ICP的配准方法能够实现复杂地物分布、地物遮挡等情况下点云与影像快速、高精度地配准和点云纹理精准着色，相比原始ICP算法精度和效率分别提高了约1.8倍和3倍。
- 出版日期2022
