蒼桂華,岳建平
點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面擬合是地面3維激光掃描技術(shù)應(yīng)用中常見問題,如建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征線提取等[1]。最小二乘(least squares,LS)法是常用的平面擬合方法。設(shè)利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立的平面方程的矩陣形式為Y=AX,最小二乘法是假設(shè)誤差e只存在于觀測(cè)向量Y中,建立經(jīng)典的高斯-馬爾科夫(Gaussian-Markov,G-M)模型對(duì)誤差方程式進(jìn)行求解,獲得平面參量估值。然而由于模型誤差、人為誤差、儀器誤差等因素影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)在觀測(cè)數(shù)據(jù)x,y和z這3個(gè)方向上均存在誤差,使得包含觀測(cè)數(shù)據(jù)的系數(shù)矩陣A也含有誤差。因此,利用最小二乘法進(jìn)行平面數(shù)據(jù)擬合的結(jié)果并不是最優(yōu),而是有偏的[2]。針對(duì)這種觀測(cè)向量和系數(shù)矩陣均包含誤差的模型,即所謂的變量中的誤差(error-in-variables,EIV)模型,GOLUB等人提出了總體最小二乘(total least squares,TLS)估計(jì)方法[3],但總體最小二乘估計(jì)僅在設(shè)計(jì)矩陣和殘差元素均服從獨(dú)立等精度分布時(shí)才是最優(yōu)估計(jì)[4]。實(shí)際點(diǎn)云數(shù)據(jù)中各點(diǎn)坐標(biāo)精度是不等的,因此簡(jiǎn)單的總體最小二乘方法并非最優(yōu)估計(jì)[5]。為了解決矩陣和殘差的不等精度估計(jì)問題,MARKOVSKY等人提出了加權(quán)總體最小二乘(weighted totalleastsquares,WTLS)方 法[6]。SCHAFFRIN等人則進(jìn)一步擴(kuò)展了WTLS方法,詳細(xì)介紹了相關(guān)權(quán)陣的設(shè)計(jì)方法以及算法的步驟[7]。本文中在SCHAFFRIN等人提出的WTLS方法基礎(chǔ)上,根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中各點(diǎn)反射強(qiáng)度值與其點(diǎn)位精度關(guān)系,確定各點(diǎn)的平面擬合權(quán)值,得到強(qiáng)度加權(quán)總體最小二乘(intensity weighted total least squares,IWTLS)的平面擬合方法,并通過均質(zhì)性不同的3種樣本點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)該方法的適用性進(jìn)行研究。
設(shè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)所建立3維空間平面方程式形式為:
式中,a,b和c為待求的平面擬合參量。
將(1)式寫成矩陣形式為:
如果同時(shí)考慮觀測(cè)向量Y和系數(shù)矩陣A中的誤差,則建立EIV函數(shù)模型[7]:
根據(jù)系數(shù)矩陣特點(diǎn)引入權(quán)陣P0,PX和PY。P0是3×3矩陣,代表系數(shù)矩陣A的列向量權(quán)陣;PX是n×n矩陣,代表系數(shù)矩陣A的行向量權(quán)陣;PY是n×n矩陣,代表向量 Y的權(quán)陣。P0,PX,PY相對(duì)應(yīng)的協(xié)因素矩陣為 Q0,QX,QY,即:
由 Q0,QX可以得到 QA,PA:
式中,?表示“kronecker積”。
IWTLS估算準(zhǔn)則為:
激光反射強(qiáng)度值與入射角關(guān)系為Ii=I0cosαi(i=1,2,…,n),Ii代表入射角為 αi時(shí)點(diǎn)的強(qiáng)度值,I0為垂直入射時(shí)(αi=0)點(diǎn)的反射強(qiáng)度值。入射角越小,點(diǎn)位精度越高,點(diǎn)的反射強(qiáng)度值越大[8-10]。因此強(qiáng)度值越大,參與擬合的權(quán)重應(yīng)越大。本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為.PTS格式,以12bit記錄強(qiáng)度值,其強(qiáng)度值范圍為[-2047,2048]。設(shè)記錄的原始強(qiáng)度值為Ii',按照下式將其值變?yōu)椋?,1]之間,構(gòu)成各點(diǎn)的擬合權(quán)值:
設(shè)點(diǎn)云在x,y和z3個(gè)方向等精度獲取,對(duì)于平面的系數(shù)陣列向量和觀測(cè)向量中,有σx=σy=σz。結(jié)合系數(shù)矩陣A的特點(diǎn),設(shè)置相應(yīng)權(quán)陣。
式中,P0的第3個(gè)對(duì)角元素為0,表示系數(shù)矩陣A中的第3列不需要改正,其余對(duì)角線元素為1,表示系數(shù)矩陣A中的第1列和第2列的數(shù)據(jù)列中的元素是等精度獲取的;PX,PY與強(qiáng)度值有關(guān)。
目前解決WTLS問題主要采用基于拉格朗日乘數(shù)法的迭代解算方法[7],計(jì)算步驟如下。
(1)根據(jù)(8)式計(jì)算出各點(diǎn)強(qiáng)度值,并根據(jù)(9)式設(shè)置相關(guān)矩陣 P0,PX,PY。
為了驗(yàn)證IWTLS方法的適用性,采用了均質(zhì)性不同的3種平面樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中的平面樣本分別為標(biāo)準(zhǔn)反射板(反射率為90%)、普通木板及一般的水泥建材模板。3種平面樣本中,標(biāo)準(zhǔn)反射板均質(zhì)性最好;普通木板次之;建材水泥模板均質(zhì)性最差。利用徠卡ScanStation2 C10分別對(duì)樣本進(jìn)行掃描,獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)(如圖1所示)。
根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定平面方程式形式[11]。分別利用LS法、TLS法和IWTLS法對(duì)各個(gè)樣本點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面擬合,獲得平面擬合參量,,以及單位權(quán)中誤差。設(shè)擬合平面上點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n,計(jì)算出各點(diǎn)i(i=1,2,…,n)到擬合面的距離di,獲得點(diǎn)到擬合面的最大距離di,max,根據(jù)下式計(jì)算出平面擬合精度:
將單位權(quán)中誤差、點(diǎn)到擬合面的最大距離以及平面擬合精度作為估算方法優(yōu)劣的評(píng)判指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)反射板、普通木板、水泥模板3種樣本數(shù)據(jù)采用不同平面擬合方法得到的相關(guān)結(jié)果如表1所示。
Fig.1 Plane fitting of point clouds in experiments
Table 1 Results of plane fitting samples
從表1可以看出:對(duì)于均質(zhì)性較好的標(biāo)準(zhǔn)反射率板和普通木板,利用IWTLS方法獲得的3個(gè)精度判定指標(biāo)(σ^0,σ^p,di,max)值均要比 LS 方法和 TLS 方法的相應(yīng)結(jié)果小得多。以普通木頭為例,利用IWTLS方法得到的單位權(quán)中誤差比LS方法和TLS方法分別提高了99%和25%,平面擬合精度比LS方法和TLS方法分別提高了63%和40%,點(diǎn)到擬合面的最大距離也由LS方法和TLS方法的8.3mm和5.8mm降為5.1mm。然而對(duì)于一般的建材水泥模板,由于均質(zhì)性較差,IWTLS 方法計(jì)算出的σ^0,σ^p和di,max3 個(gè)精度評(píng)判指標(biāo)分別為 0.000323m,3.2mm和6.5mm,雖好于LS方法的相應(yīng)結(jié)果0.037647m,4.2mm和 8.5mm,卻比 TLS方法的相關(guān)結(jié)果0.000304m,1.8mm 和5.8mm 差。這是由于此時(shí)各點(diǎn)強(qiáng)度值的差異更多由于材質(zhì)不同造成,其強(qiáng)度值已經(jīng)不能代表其點(diǎn)位精度,因此,利用IWTLS方法獲得的相關(guān)結(jié)果差于總體最小二乘方法。
點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面擬合中WTLS法雖然從理論上較LS法和TLS法合理,但在擬合時(shí)應(yīng)注意各點(diǎn)擬合權(quán)值的設(shè)置。確定的各點(diǎn)擬合權(quán)值應(yīng)與其點(diǎn)位精度一致,即點(diǎn)位精度高,擬合權(quán)值應(yīng)越大。如果擬合權(quán)重與其實(shí)際點(diǎn)位精度情況不一致,會(huì)直接影響WTLS的效果。本文中的強(qiáng)度加權(quán)總體最小二乘法對(duì)于均質(zhì)性較好的點(diǎn)云平面效果明顯,擬合精度較高,而對(duì)于均質(zhì)性較差的點(diǎn)云平面效果不佳,此時(shí)應(yīng)采用TLS方法進(jìn)行平面擬合。
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