发明专利 已授权

结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合方法

📄 申请号:CN202411288932.0 📄 发布日:2026/08/18

著录项目信息

申请日
2024-09-14
公开号
CN119206415B
公开日
2025-02-28
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

遥感测绘, 三维重建, 地理信息系统, 智慧城市, 环境监测

摘要

本发明公开了结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合方法,包括:将激光点云和多光谱影像输入到Line‑CNN深度学习网络中进行对应的线特征提取,得到点云特征直线图和多光谱特征直线图;将特征直线图映射到Hough空间,通过峰值点检测得到点云的矩形重心与属性信息以及多光谱的矩形重心与属性信息,作为语义特征点;对语义特征点进行矩形匹配,根据矩形匹配结果计算投影矩阵,根据投影矩阵将多光谱信息赋给激光点云,最终得到带有多光谱信息的激光点云,实现激光点云与多光谱影像的精确融合。本发明显著提升了两模态数据匹配及融合的稳健性和鲁棒性,有效地解决了复杂地物场景下的跨模态数据匹配以及融合的问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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