地面激光掃描儀自制平面標靶中心識別算法研究

孫鵬，閆陽陽，牛路標，毛杰

(河南理工大學測繪與國土信息工程學院，河南焦作454000)

三維激光掃描技術被認為是測繪領域繼GPS之后的又一革命性技術，它突出的優越性受到了業內人士的廣泛重視［1］。點云拼接、坐標轉換與儀器檢校是三維激光掃描領域研究的重要方面。目前絕大多數三維激光掃描儀使用的配套標靶都是球形或平面標靶，點云的拼接精度和坐標系的成功轉換很大程度上取決于標靶中心坐標的提取精度［2］。具體來講，其是以高密度對特制標靶進行掃描，通過一定的算法獲取標靶中心點坐標，從而提高點云拼接和坐標轉換的精度。然而這些標靶均是與激光掃描儀相配套的，標靶制作成本較高且不具有通用性。為此設想自行制作一種材料簡單易得、價格低廉、攜帶方便的標靶，通過一定算法和步驟，獲得自制標靶中心三維坐標，這對于測量特別是野外測量具有很好的實用意義。本文在現有研究基礎上，選擇設計了一種黑白平面標靶，通過人工交互和一定的算法提取了自制平面標靶中心坐標。

1 平面標靶簡介

平面標靶由白色和藍色兩部分組成，白色反射激光，藍色是特制薄膜，可以完全吸收藍色激光。平面標靶中心識別方法分為重心類和幾何類。

1.1 重心類

(1)簡單平均法(graverg)。若認為點云數據不受噪聲污染，成均勻分布，則可認為標靶中心為數據的幾何中心［3］。

(2)最大值法。直接取反射強度最大的點作為標靶中心點。

(3)連續加權重心法。

1.2 幾何類

基于空間向量的圓擬合算法。將平面標靶看成是一個球體與過球心的空間平面相交形成的空間大圓，其圓心必在球體上任意兩點連線的中垂面上，運用空間向量推導中垂面方程，與擬合的空間平面聯立即可求解圓心坐標，進而反算出半徑。

2 自制平面標靶的選擇及中心識別算法

2.1 標靶材料的選擇

本著易于獲取、價格低廉、方便攜帶、能夠精確識別中心的原則進行。基于這些原則，前期考慮選擇最常見最普通的白紙做標靶，白紙價格低且方便攜帶，但白紙比較柔軟易變形，受外界自然條件的影響較大，容易破壞，故最終舍棄該材料。背膠相紙是一種背面有膠的相片紙，背膠是塑料紙不易破損，粘性好，打印出的圖片效果好，且價格低廉、易于攜帶和裁剪。基于測量需要及以上幾個原則，決定采用背膠相紙做標靶材料。

2.2 標靶圖案選擇

標靶圖案通常指標靶形狀與標靶尺寸，標靶形狀與尺寸直接影響標靶中心識別的算法與精度。現有激光掃描儀配套平面標靶形狀一般設計為方形或圓形，不同儀器標靶形狀與尺寸的選擇一般不同。圖1為Leica Scan Station2型地面激光掃描儀配套的一種平面標靶。

特制標靶對于相應激光掃描儀反射強度好，在軟件中可以看出標靶與周圍地物有明顯區別，軟件通過判斷反射率大小將標靶從點云數據中識別出來。依據此思想，要求自行設計的標靶與周圍環境有一定的對比度，以便將標靶從點云數據中分離識別出來。參照上述要求，本文設計了一種平面標靶(見圖2)。

圖1 某種平面標靶

圖2 選用平面標靶

這種平面標靶為正方形，邊長為7 cm，分為黑白兩部分，其中白色部分為2個邊長為2.5 cm的正方形，兩個正方形的交點位于標靶中心，且以交點為中心成中心對稱圖形。白色部分被黑色包圍，黑色部分的外邊界與白色部分之間有一定的縫隙，方便后續數據的處理。這種黑白標靶圖案鮮明，通過數據處理即可得到標靶中心點的坐標。

3 自制平面標靶中心識別算法和精度評價

研究表明，平面標靶采用重心坐標法計算的坐標與軟件自動求取的坐標相差很小［4］。故實驗采用重心類方法求取自制平面標靶中心坐標。由于自制標靶在材料與圖案上區別于特制標靶，故自制標靶中心識別與普通特制標靶識別方法不同，本文采用以下步驟識別標靶中心。

3.1 粗略提取白色部分點云

將點云數據導入專業處理軟件Cyclone 6.0，得到標靶點云數據。由于白色部分和標靶外之間有一定的空隙，可以沿著這些空隙通過人機交互選取的方法粗略得到白色部分點云數據，這些粗略提取的數據中包含黑色部分點云數據。

3.2 精確提取白色部分數據

粗略提取得到的點云數據中含有黑色部分點云數據，為了精確得到白色部分點云數據，必須將黑色部分點云數據剔除。不同地物對激光點有不同的反射強度值，本文通過實驗獲得大量自制標靶黑白部分各自反射強度值信息。結果表明，自制標靶白色部分反射強度值平均為-40，黑色部分的激光反射強度值平均為-1 420，黑白部分反射強度值差別明顯，由此可以依據反射強度值差異將白色標靶點云數據從粗略提取的標靶點云數據中提取出來。具體作法為依據標靶白色部分平均反射強度值-40，給定閾值-240≤i≤160，將粗略提取的標靶點云數據中超過閾值的點剔除，剩余點即作為精確提取的標靶白色部分點云。

3.3 擬合平面

令平面方程的一般表達式為:

解上述線形方程組，可得a0、a1、a2，即可求得平面方程。

3.4 閾值設定及噪聲點剔除

依據測量平差原理求取中誤差δ

式中:di為各點至平面距離為所有距離di的簡單平均值，選取2倍中誤差為閾值，即Δ=2δ。若，則將該點視為噪聲點，予以剔除，重復上述過程直到所有點都符合要求為止。

3.5 標靶中心識別與精度分析

經上述步驟最終可以得到符合條件的白色部分標靶點云數據。本文認為這些點云分布規范，故選擇使用連續加權重心法，最終求得自制標靶中心坐標。分別求出用上述算法識別出的標靶中心坐標和軟件擬合的標靶中心坐標，求出坐標差值。通過求得的坐標差值來衡量標靶中心識別的精度。

4 實驗與分析

4.1 實驗過程

實驗區選擇在某學校的某個房間內，該房間四面墻壁平整，便于粘貼標靶以及保持平面標靶的平整性。選擇的墻面應當有一定高度，可以保證在不同高度不同層次粘貼標靶，使得標靶平面與掃描儀間有一定的傾角。通過提取這些位于不同傾角處的標靶中心坐標，驗證算法的普遍適用性。按照上述要求并結合實際情況，總共在四面墻壁上布設了60個標靶，這些標靶分布在不同高度的墻面上，形成一定的層次。

數據采集使用Leica ScanStation2型地面激光掃描儀，對60個平面標靶逐個精細掃描。由于標靶數量較多，在此僅選擇4個位于不同高度上的一列標靶，對其中心坐標提取進行分析。將掃描點云數據導入專業處理軟件Cyclone 6.0，得到某標靶點云數據(見圖3)。粗略提取某標靶白色部分點云如圖4所示。

圖3 標靶點云數據

圖4 粗略提取某標靶白色部分點云

按照上述方法，經過噪聲剔除、平面擬合，依據連續加權重心法最終求得這4個標靶中心點坐標。

4.2 標靶中心坐標識別精度分析

計算軟件自動擬合坐標與重心坐標差，結果如表1所示。

表1 重心坐標與軟件擬合坐標差值

通過表1發現，用重心法求取的坐標與用軟件自動擬合坐標坐標差異最大為5 mm，在一定程度上滿足了野外測量對標靶中心識別的需求。

5 結論

針對現有激光掃描儀平面標靶價格高、不具有通用性的特點，研究了一種價格低廉、制作簡單、方便攜帶的自制平面標靶。通過一定算法識別獲取了自制標靶中心坐標，識別精度在一定程度上能夠滿足野外測量的需求。故測量人員可以根據需要自行設計平面標靶，而不完全依賴掃描系統所配備的平面標靶。研究結果具有一定的實用意義和參考價值。

存在的問題有:本文僅選擇使用一種激光掃描儀對一種標靶材料進行了中心識別實驗，實驗數據有限，還需要研究其他掃描儀和其他標靶材料的實驗情況;自制平面標靶中心識別算法較多的依賴人工選擇，自動化程度有待提高。

［1］王玉鵬，盧小平，葛曉天，等.地面三維激光掃描點位精度評定［J］.測繪通報，2011(4):10-13.

［2］陳俊杰，閆偉濤.基于激光點云的平面標靶中心坐標提取方法研究［J］.工程勘察，2013(8):53-57.

［3］蘇曉蓓，郝剛.地面三維激光掃描標靶中心識別算法研究［J］.城市勘測，2010(3):68-70.

［4］齊建偉，紀勇.地面3D激光掃描儀反射標靶中心求取方法研究［J］.測繪信息與工程，2011，36(1):37-39.