Towards an automatic registration for terrestrial laser scanner data

El khrachy, Ismail Abd El hamid Mohamed

Diese Dissertation stellt das terrestrische Laserscanning als ein Werkzeug für die Dokumentation von Objekten dar wie beispielsweise für kulturhistorische Bauten. Für ein typisches Laserscanning Projekt gibt es in der Regel mehr als einen Scan, der von den unterschiedlichen Einstellungen und Positionen bezüglich des zu scannenden Objektes abhängig ist. Die Verknüpfung der Punktwolken erfolgt in Abhängigkeit der korrespondierenden Punkte in den verschiedenen Scans. Zielmarken mit besonderen reflektierenden Eigenschaften, schwarz-weiß Tafeln oder Ziele in Form einer Kugel können als Verknüpfungspunkte in den unterschiedlichen Aufnahmen genutzt werden. Sind die Ziele objekte für die Verknüpfung der einzelnen Aufnahmen in ihren Parametern modelliert und berechnet, können die Transformationsparameter bestimmt werden. Algorithmen für die Berechnung der Parameter einer Kugel innerhalb einer Punktwolke sind dargestellt worden. Es wurde gezeigt, dass eine schlechte Konfiguration der Verknüpfungsziele zu einer geringeren Genauigkeit der Verknüpfung der Puntkwolken führt. Sollten keine Verknüpfungspunkte existieren oder nur schwer zu realisieren sein, eine häufig angewandte Methode ist die Punkteinpassungsmethode (ICP - Iterative Closest Point Algorithm). In ersten Versuchen wurde nur der Überlappungsbereich zweier Puntkwolken betrachtet, um damit eine Verbesserung der ICP - Methode zu erreichen. In weiteren Versuchen wurde versucht, eine bessere Zuweisung korrespondierender Elemente aufgrund von Oberflächenstrukturen zu erreichen Es sind Testkonfigurationen aufgestellt und durchgeführt worden, um die Genauigkeitssteigerung der vorgestellten Methode zu verifizieren. Es wurde gezeigt, dass mit den aufgestellten Methoden eine Genauigkeitssteigerung in der Verknüpfung der Punktwolken erreicht wurde.

This thesis presents terrestrial laser scanning as a tool for the documentation of the scan object such as heritage sites. For a typical laser scanning project there is usually more than one scan acquired from different setup locations around the scan object. Data registration means collecting of separated scans within one scan world coordinate system. Data registration could be achieved based on the targets method or the point cloud method. These tie points such as special reflective target, black-white targets or sphere targets can be used as correspondence (points) between adjacent scans. These targets should be distributed within the laser scanner field of view to be scanned during the scanning process. The targets could be natural or artificial. Algorithms for fitting a sphere to point cloud to be used for data registration have been presented. Many configurations of registration target distributions have been studied. It has been shown that the poor target distribution, the low quality of data registration results. If registration targets are not available, or difficult to be achieved, many techniques could be used to calculate transformation parameters between adjacent scans based on the point cloud itself. The iterative closest point (ICP) method is one of the most popular methods for this purpose. Investigation on how to improve corresponding points based on surface information was the second trail in this study. Surface curvature is independent of any rigid transformation. The ICP solution iterated using these correspondences points to get the transformation parameters. Real tests have been carried out in order to evaluate the accuracy of the proposed methods. Many comparisons with the least square solution (as a reference solution based on targets registration method) have been done and indicate that the results are improved.

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El khrachy, Ismail Abd El hamid Mohamed: Towards an automatic registration for terrestrial laser scanner data. 2008.

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